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如何實現網站和移動端流量變現，是航空公司的一個關鍵績效指標。那么航司應如何才能更好地理解用戶端到端的需求，以及通過什么樣的途徑來優化航空零售，從而提升變現能力呢？

【環球旅訊 Ritesh Gupta】當今的旅游零售意味著什么？

如何實現網站和移動端流量變現，是航空公司的一個關鍵績效指標（KPI）。

旅游科技公司OpenJaw Technologies（以下簡稱OpenJaw）首席商務官Colin Lewis在近日由環球旅訊舉辦的中國航空營銷峰會（ADC）上表示，“airline.com（指航司的線上直銷渠道）是最佳的旅游零售平臺。”

Lewis解釋說，一位旅客乘坐短途航班的平均交易價格約270美元，旅客的”第一錢包”通常包括購買機票(凈利潤率5%)和利潤率高很多的產品，例如提前登機和行李托運，這三個產品帶來的凈收入約29美元。在此之后，旅客購買其他產品的心態是不同的，出售酒店住宿和租車產品的凈利潤率為15%-20%，合計帶來的凈收入為55美元左右。而出售其他諸如餐食、保險、機場接送和其他活動可以獲得55美元左右的凈收入。甚至出售一個交易價格為1000美元的打包旅游產品也可以獲得超過200美元的凈收入。

航司網站要變得更智能化

如今很多網站對訪客的行為進行追蹤和監控，電商品牌可能會在幾秒鐘內就丟掉一個客人。如果一個App的消息推送被認為沒有價值，那么用戶很有可能會將其卸載。如果收件人最終收到的郵件是推銷他已經預定的航班產品，那么用戶很有可能退訂此類郵件，其實這種情況正不斷在發生，每天有很多這樣的例子在發生。航司的網站應該變得更加智能化，那么應如何實現呢？

以我的親身經歷為例：我最近和妻子以及11歲的女兒坐東航的航班去上海出差和旅游，機票是通過OTA預訂的。我用兩部移動設備通過東航官網查看了幾次航班動態。值機體驗很流暢，還分享了我的登機牌郵箱。免費機上WiFi提升了飛行體驗。在上海，我們住的三家酒店分別位于外灘、上海迪士尼樂園和西南部的郊區佘山。此次為期超過一周的旅游，在目的地的消費約為1500美元左右，沒有在航司官網購買任何產品。電子登機牌被發送到我的郵箱，但是東航在值機時并沒有詢問我的手機號碼。

有待改善的航司服務

糟糕的目的地用戶互動：旅游企業提供的內容無法引起用戶的興趣，這一點尤為突出，那些千篇一律的內容早已經過時了。據某業內人士稱，“雖然航司處于預訂漏斗的頂端，但他們并沒有利用這一機會很好地實現變現。再看看Airbnb的核心競爭力，以及他們所展示的廣告和內容（提供本地化的建議和體驗等），他們在努力地介入旅行計劃的早期階段。通過在靈感激發和旅行計劃階段與消費者建立連接，Airbnb可以由此實現變現，并在預訂漏斗后面的階段繼續變現。”因此，與其提供大量的內容，不如根據旅行動機、生活方式偏好來提供一些智能化的目的地圖片和視頻展示。就我的這段經歷而言，東航本可以通過展示相關的目的地內容選項實現變現。

沒能充分利用旅行期間的各個接觸點：如果航司擁有的數字接觸點所展示的內容可以與旅行期間用戶偏好或興趣的關聯度更高，那么航司將可以同樣通過網站、App、廣告等渠道實現變現。當然，時機也很重要。或者可以在旅行者預訂后到旅行出行前一天期間給他們發幾封郵件？或者可以通過免費機上WiFi為旅行者提供2個成人+1個小孩的上海迪士尼樂園門票？甚至還可以讓機組人員為旅客提供同樣的產品信息？

Lewis也提及了航司應如何抓住旅行者的“第二錢包”實現變現，主要通過出售餐食、保險、機場接送和其他活動等。

Colin Lewis, CMO of OpenJaw Technologies

除了企業自身的問題以外（包括擁抱零售思維和向零售型企業轉型），另外還有一些需要注意的方面：

從數據中了解更多的信息：就拿芬蘭航空來說，與乘客進行互動的每一個機會，他們就會加深對客戶的了解。他們重點是用戶行為分析，人口統計和個人數據，以及歷史和偏好數據。 此外，在用戶數據分析方面，芬蘭航空正在從基于規則的客戶群體劃分向數據分析驅動或算法的個性化方面演變。隨著企業的重心從相對廣泛的推薦信息向專門針對個人的建議轉移，數據分析的精準度得以不斷提高。現在很多領先的公司在每次與用戶進行新的互動時，會運行算法來建立客戶數據庫。他們也在收集和整合來自多個渠道的數據，包括航司的內部交易系統和促成交易的行為監測模式。 專家指出，只有建立正確的數據處理方法和整合方式，機器學習才會產生價值。

針對目標訪客的機器學習：當用戶訪問航空公司網站時，系統會運行算法來展示產品和內容。此外，有助于個性化數字體驗的數據類型包括流量來源或采集的數據（關于訪客的數據，他們何時訪問航司的數字渠道，他們來自于哪里，哪個營銷帶來的效果最好）、匿名訪客數據、用戶資料數據以及與網站的實時交互數據。電商公司一直在繪制旅游購物者的購買過程，并對他們進行分類（回頭訪客/回頭買家）。網站通常使用顯式數據來將特定內容定位到特定的訪客群體，還可以分析哪些人購買了什么，與具有相似特征的尚未進行相同購買的群體進行比較。

機器學習還有助于網站服務匿名訪客。想象一下當一個匿名訪客在網站上進行了第五次點擊后，網站上會發生什么？ 正如Amadeus最近所指出，匿名訪客的服務流程從某種程度的場景化開始，一旦有潛在客戶訪問網站或移動App，在搜索框輸入城市、日期、旅行類型（家庭游、親子游等），那么算法可以將這些信息與預先設定的客戶群進行匹配，并相應提供優惠。

打造內容架構的重要性：芬蘭航空輔助銷售總監Anni Ahnger說：“航司可以考慮打造內容架構來為個性化提供支持。”芬蘭航空正基于用戶群體劃分，向用戶展示定向內容和后續航班（輔助產品升級銷售）的動態內容。

囊括所有輔助產品的一體化平臺：OpenJaw認為各種供應商運營的多個平臺可能是一個主要障礙。例如，就拿酒店來說，如何整合酒店企業的PMS，并根據實時確認的庫存進行銷售？據OpenJaw稱，理想情況下，需要實施“一體化平臺策略，為客戶在整個在線預訂過程中提供無縫的用戶體驗。”

動態產品供應：航司需要專注于確保將要提供的任何產品都是實時動態的。這不僅需要涵蓋某些特定業務因素，如客座率和剩余庫存等，還需要基于數據輸入來對產品進行動態的調整。

旅游零售：考慮到機票預訂可能會經過多個流程，航空公司也正在密切關注靈活的預訂流程。例如，芬蘭航空已開始使用數字零售API來確保交易過程和購物車可以維持長達幾個月的開放狀態。這意味著用戶可以在芬蘭航空的移動網站預訂機票，然后可以隨時關閉交易，接著在離開交易的地方繼續并完成交易。

隨著旅游零售不斷發展，倘若航空輔助產品和非航空輔助產品的銷售無法繼續得到優化，航司的投資將無法獲得更好的回報。另外，航司還需要避免使用太多再營銷廣告來“追蹤”網站或App用戶。 相反，航空公司必須抓住預訂意圖驅動的“微時刻”，了解用戶的每次點擊，追蹤用戶的每個數字痕跡。航司不僅需要考慮使用最好的數據，及技術和體驗優化途徑，還需評估如何實現最佳的效果。

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