旅游电商和传统电商的会员营销差别

引言

经典的电商会员营销模式可以描写成一个n次方的正方体，x向是单个用户的行为汗青，y向是产物分类，每个面就是一个用户的所有信息：在哪个时间点，与哪个产物举办了某种互动；z轴是多个用户的荟萃，整体可以想象成一个庞大的“魔方”。下面让我们动弹这个魔方。

最基本的会员营销只需要魔方的一个面：按照消费汗青，推荐大概喜欢的产物，比方小明7月份买过一条牛仔裤，那么9月份促销时从牛仔裤分类取新品，推给小明，相信读者大大都也体验过。

稍微进阶的是，小明7月买过牛仔裤，没买过其他对象，按照y轴的牛仔裤，我们通过z轴看其他用户，看到“其他购置牛仔裤的用户”在9月份还买了T恤，于是9月份我们将T恤推荐给小明，这是基于“买同类对象的人几多有些近似”这个假设。

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写到这里想到中学时候，一本叫《电子游戏软件》的杂志，对付“颠末统计，爱玩游戏的孩子更容易犯法”的辩驳方法是“颠末统计，少年犯大多爱穿举动鞋，因此爱穿举动鞋的孩子更容易犯法”，可以看出今朝电商推荐算法照旧较量探索的阶段。

这两招固然低级，但用在女装、书籍、糊口用品等方面都没问题，转化结果很好（出格尚有亚马逊这个洋气的案例在），于是许多人开始把乐成履历搬到在线旅游，发明坑爹了。

一、首先是x轴-用户行为汗青

传统理论的假设是，用户的需求是“相对不变”的，显然看什么书、穿什么衣服对同一小我私家来说，是相对不变的，很难想象一个金融产物司剖析突然穿起美少女战士的打扮。

然而旅游并非如此，旅游行为需求深受用户多重社会身份、差异糊口阶段的影响。作为一个员工、一个父亲、一个驴友，行为模式完全差异；而成婚、生小孩等人生里程碑，更是深刻影响观光需求。

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OTA固然拥有大量数据，但对付这些汗青记载毕竟“属于哪个社会身份”的判定，远不如淘宝这样综合购物网站来的精确。各类记录混在一起预测，相当有风险。更为棘手的是，观光的频次一般来说比买书买衣服要低，样本少，分类无依据，变革频繁，因此旅游网站按照汗青信息得到的预测，很大概是完全过期，不合用的。

x轴上观光产物较量合用的，只有及时性很强的，按照用户当前搜索环境，给出的推荐，比方rtb告白，booking上的推荐您曾经搜过的都市，可能各ota都有的航班动态。稍微放久远一些的，按照汗青行为的会员本性化推荐乐成率，对比其他电商种类要差得多。

这里值得一提的是商旅，商旅出行有明明的纪律，并且每个公司会有一系列差旅政策来分别界线，用户行为里固然有寻租念头滋扰（比方商旅用户多半喜欢住连锁，飞同一个航空同盟，不必然是因为处事好，大概只是因为积分可以本身用），但由于身份单一，滋扰少，总体是可预测的，因此有很大的优化空间，但不在本文B2C电商的接头范畴。

二、其次是y轴－产物分类属性
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产物方面，传统电商里的产物SKU的分类属性是“相对不变”的。我们都知道衣服尺码是有严格尺度的，无论在门店照旧在任何一个网站，同一件衣服一般不会有差异的尺码，这是推荐的重要基本。

那么观光产物的问题在哪呢，就是险些没有尺度。一个旅馆的属性，除了最要害的位置、交通和价值，尚有一大堆筛选，常见的打消政策、含几个早，更细节的家庭房、暮年人设施、能否带宠物、是否有无烟房、是否有国籍、时间限制等等，这些有没有一个量化裁缝服尺码那样的尺度呢？今朝近况是，旅馆行业仍然是传统行业，产物信息录入和组合中仍然有大量人工参与，不能完全自动化。

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实际上旅游行业的“产物司理”多年来就是指“组合旅游产物的业务司理”，和互联网的产物司理完全是两码事，这个地位一直是销售的焦点，正是因为旅游产物非尺度化和过多的本性条件。

我们经常可以看到，固然手握大量数据，但为了确保推荐有效，ota最后拿出来的edm里就是用”同一个都市”，这或者是为什么ota常常被其他电商看做“显着有一大堆数据却偏偏不消”、“技能很弱”。

另一方面，由于旅游产物对时间非常敏感，保鲜期很短，过多过细的分类，使得按照y轴的“产物偏好”来推荐常常酿成一件难过的工作，筛选完了基础就没功效。针对这一点，booking在搜索列表页强调“近期满房水平”，推荐用户赶早调解出行打算，而不是仅仅按照会员行为汗青调理旅馆呈现的顺序，这是一种适合ota实际环境的推荐做法。

三、最后是z轴－用户群体彼此预测
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有过近似消费行为、近似消费工具的用户群体，是否可以相互复制、预测需求呢？也就是假设解除了用户自身需求的变革，也解除了产物非尺度带来的变革，是不是就可以预测和推荐了呢？

相对来说，这是较量靠谱的阶段了，独一的裂痕是“时间性”，这上面仍然有一大堆说不清道不明的“协变量”在影响在线观光产物。比方政策、天气、空难、熏染病、风行风向、各类突发新闻，太多因素可以让冷门目标地瞬间变热，热门景点瞬间没人，所谓的“黑天鹅”，传统行业是几百只天鹅里可贵一只黑的，在旅游行业是一大群黑天鹅就没几只白的。也就是说，观光行业里“贸易直觉”的重要性仍然是高于理性阐明手段的。

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综上三点，不丢脸出，ota吸引客人的要害仍然在资源争夺--是否在需要订房、需要改房的时候有房，需要订机票、需要改机票的时候有机票。会员层面由于ota自己对会员属性的甄别本领是不敷的，相当有赖于通过开放平台和分销相助方的联动。产物巨大度带来的自动推荐坚苦，恐怕没有好的要领，观光产物今朝仍然离不开人工选品和组合，想靠“算法”办理的，要么是真心有足够大、足够全的产物和用户数据，要么是骗投资人钱来的。

虽然了基于旅馆、机票产物的动态收益打点是可以做的，因为对比面向单个用户来说，陈局限的旅馆和机票销售的预测精准度要可控得多，又是另一个话题了本文不多展开。

微信民众号 scv小黄，历经B2C电商，闪购电商，OTA观光电商，pc／mobile产物运营事情漫笔