快好知 kuaihz

产品经验总结:一款从0到1的旅行比价产品

这款产品以旅行比价+预订为切入点,面向对价格敏感的用户群体,通过大数据收集、整合、多平台资源暴露,运用分享砍价得现金券等运营手法,借力自研的AI智能推荐系统,支持语音输入&搜索&下单。

围绕全网比价、低价预订、分享砍价、快捷、科技范,帮助广大消费者找到携程&美团等OTA无法提供的低价&可订的旅游产品。

一、确定产品要支持的预订渠道

总的预订渠道分为线下和线上两大类。线上预订的主要渠道有APP、小程序、H5网页、web 网页等,线下渠道主要是门店,热线预订等。

考虑到推广方便、开发迭代敏捷、获客成本、潮流趋势、人群属性、业务场景、搭载功能的载体、封杀下的存活等因素,做了如下分享,并最终确定 APP+小程序+H5 的线上预订渠道。

二、围绕产品所解决(比价)痛点找数据

要突出产品的比价必须做几件事: 业务数据尽量全; 参与平台尽量多;平台资源覆盖尽量广。

要完成这几件事,进行了如下规划:下面以酒店数据为例。

1. 数据的获取

主要从公开渠道 和 合作方获取(公开渠道其实大家都懂,合作那就更不用说了)。目前已经涵盖的平台数据共20个,酒店数据总量超过1600万条。

2. 数据的处理

主要包括几个步骤: 格式标准化&算法去重&去僵尸&合并,最终提炼出一套标准格式的马踏飞燕酒店基础数据

酒店静态数据有了,怎么把城市/POI跟酒店关联,供用户查找使用呢?

3. Region数据的获取&整理&标准化

由于酒店数据来自20个平台数据的提炼,同时有国内和海外之分,在Region数据的抽取方面刚开始走了很多的弯路,整理出来的数据出现过不全面,格式不对匹配校验难推进,数据重复错误等情况。最终采用逆向处理,才把全球的Region数据弄全,弄准确。

I. 对酒店基础数据进行 经纬度提取,校验,正确性验证。

II. 对提取的经纬度数据进行:google、百度、高德、腾讯 等格式的转化。

III. 通过多条经纬度反查Region,再对各反查结果进行清洗,整合,层级划分。

IV. 根据 百度,高德,腾讯 和 Google 在区域性上的数据优劣,采用优为主,劣为辅。

V. 通过层级整合出一套全球的Region 基础数据,再通过映射关联酒店信息。

例如: 每个国家的Region划分存在较大差异:

百度数据在中国大陆和港澳台地方的Region 层级划分采用: 大洲-国家-省-市-县(区)-乡镇 的6层结构

而google数据在海外有优势,同时又考虑到google地图在不同国家的层级划分有差异,因此定义其层级划分时采用了兼多并广抓主的策略 ,设置了如下层级:continent,country,administrative_area_level_1,administrative_area_level_2,administrative_area_level_3,locality ,postal_Town,administrative_area_level_4,administrative_area_level_5,natural_feature,,sublocality,neighborhood。

通过上述处理整合出了一套12w+的树形结构Region基础数据,并支持根据酒店资源的新增情况同步扩充Region数据,真正做到了数据的可靠性高,可扩展性强,延伸面广,层级划分清晰;

三、围绕产品所解决(预订)痛点找资源

在完善酒店数据和Region关联酒店数据后,用户可以找到全球260万酒店,也已经支持一键跳转到第三方合作平台下单。但此时用户仍只能对各OTA进行比价,没有一手资源房型的低价供用户预订,接入API 一手资源,提供跟直接的低价预订则是接下来的重头戏。

这个过程持续的时间较长,先后接入了艺龙、去哪儿、好巧网、道旅网、捷旅假期、龙腾捷旅、美团、途牛、携程、聚优惠、同程等11个API平台。

在这个过程中抛开商务谈判外,对接多平台时各API的兼容和展示模式,是产品必须全盘考虑到一个问题。

I. 展示模式:采用了淡化知名度&去中心化,全以价格优劣来分层展示,保证各平台的公平竞争。

II. API兼容上:我们从用户诉求出发,结合各API的数据支持情况,抽取并整合出一套标准的API接口格式;然后再根据标准的API格式对各平台接口进行解析。

这个过程不是一蹴而就的,需要进行了大量的沟通、整理提炼、相互改进等工作。

在策略上采用先易后难,由简到繁,进行了多个迭代: 首先只解决了房型名称和价格等核心信息的展示;后续再迭代加入了早餐、床型、住客限制、容纳人数、房型图片、发票、礼盒、设施、取消政策及退款等功能。

III. 运营上: 根据功能的完善情况,推广上也慢慢发力,采用冷启动,循序渐进。这样用户体验上:对房型的认知就慢慢由抽象不确定 到 可见更全面认识,增强了用户对平台可靠性和真实性的信心。再加上截长图分享, 领红包砍价 和 小程序里的拉新活动,用户能得到真实底价上的再减优惠。

V. 用户感知上: 优化UI布局,增加必要的快捷筛选功能,增加权威性,又加入了酒店官网数据

最终多平台比价的页面就打造出来了:

四、下单流程的梳理

前面讲到的主要是基础数据展示、接口数据展示、产品痛点的突出等方面的内容。

用户下单过程中的流畅便捷其实更关乎产品是否成功:用户越到流程的末端,对异常和阻塞的容忍就越低,当精心挑选的房型在填写页、支付页出现异常时,没有一个用户不会咆哮和愤怒。

因此这些页面的产品使用情况一定要站在用户角度深刻体会,进行彻底解决或者友善的引导。

如:

I. 资料填写页:增加 常旅客&常用联系人 快捷入口,发票信息的自动带入历史数据等。

II. 支付页:默认选中满足条件的现金券,减少干扰项。

III. 对各API的下单可靠性进行长时间的调研分析,针对分析结果进行重点优化,直至到达预定目标。

IV. 对影响入住的信息进行突出展示,完善通知短信,邮件等用户信息获取渠道。

为了产品的完整性,分步搭建起了:

app+小程序+h5预订的格局;

对CRM公用模块 和 后台模块进行了整合;

为了增强用户的互动性,打造了网红酒店、完善点评系统、完善了LBS地图的立体展示等功能模块;

对可能出现的风险点 规划了数据加密、反爬等技术提升;

数据进行了 持续的定期更新,保证数据的准确性和完整性;

同时启动了唤醒计划。

通过一系列的优化迭代,酒店订单由原来的每天0单、1单,经过近8个月的缓慢增长,攀升到目前的每天120单左右,预订确认失败率控制在2%以内。

目前酒店项目比价页的UV用户达到170W+, 注册用户56W+,小程序的 DAU 5000+,MAU 7W+,在没有广告推广的情况下新注册用户以每天3000+左右增加,后续还会在性能,用户体验和细节上继续提升。

给大家展示一下APP的首页,可以试试AI推荐和语音下单了, 下一版再解锁医美产品。

本站资源来自互联网,仅供学习,如有侵权,请通知删除,敬请谅解!
搜索建议:产品  产品词条  比价  比价词条  经验  经验词条  总结  总结词条  旅行  旅行词条  
攻略

 ​教你如何克服职场心理疲劳

教你如何克服职场心理疲劳教你如何克服职场心理疲劳随着社会竞争的加剧,工作压力的加大,越来越多的都市人感到身心疲惫。职场心理疲劳主要表现为厌倦工作、不愿起床、上班...(展开)