航司应如何优化航空零售渠道，提升变现能力？｜旅讯8点正如何实现网站和移动端流量变现

如何实现网站和移动端流量变现，是航空公司的一个关键绩效指标。那么航司应如何才能更好地理解用户端到端的需求，以及通过什么样的途径来优化航空零售，从而提升变现能力呢？

【环球旅讯 Ritesh Gupta】当今的旅游零售意味着什么？

如何实现网站和移动端流量变现，是航空公司的一个关键绩效指标（KPI）。

旅游科技公司OpenJaw Technologies（以下简称OpenJaw）首席商务官Colin Lewis在近期由环球旅讯举办的中国航空营销峰会（ADC）上表示，“airline.com（指航司的线上直销渠道）是最佳的旅游零售平台。”

Lewis解释说，一位旅客乘坐短途航班的平均交易价格约270美元，旅客的”第一钱包”通常包括购买机票(净利润率5%)和利润率高很多的产品，例如提前登机和行李托运，这三个产品带来的净收入约29美元。在此之后，旅客购买其他产品的心态是不同的，出售酒店住宿和租车产品的净利润率为15%-20%，合计带来的净收入为55美元左右。而出售其他诸如餐食、保险、机场接送和其他活动可以获得55美元左右的净收入。甚至出售一个交易价格为1000美元的打包旅游产品也可以获得超过200美元的净收入。

航司网站要变得更智能化

如今很多网站对访客的行为进行追踪和监控，电商品牌可能会在几秒钟内就丢掉一个客人。如果一个App的消息推送被认为没有价值，那么用户很有可能会将其卸载。如果收件人最终收到的邮件是推销他已经预定的航班产品，那么用户很有可能退订此类邮件，其实这种情况正不断在发生，每天有很多这样的例子在发生。航司的网站应该变得更加智能化，那么应如何实现呢？

以我的亲身经历为例：我最近和妻子以及11岁的女儿坐东航的航班去上海出差和旅游，机票是通过OTA预订的。我用两部移动设备通过东航官网查看了几次航班动态。值机体验很流畅，还分享了我的登机牌邮箱。免费机上Wi-Fi提升了飞行体验。在上海，我们住的三家酒店分别位于外滩、上海迪士尼乐园和西南部的郊区佘山。此次为期超过一周的旅游，在目的地的消费约为1500美元左右，没有在航司官网购买任何产品。电子登机牌被发送到我的邮箱，但是东航在值机时并没有询问我的手机号码。

有待改善的航司服务

糟糕的目的地用户互动：旅游企业提供的内容无法引起用户的兴趣，这一点尤为突出，那些千篇一律的内容早已经过时了。据某业内人士称，“虽然航司处于预订漏斗的顶端，但他们并没有利用这一机会很好地实现变现。再看看Airbnb的核心竞争力，以及他们所展示的广告和内容（提供本地化的建议和体验等），他们在努力地介入旅行计划的早期阶段。通过在灵感激发和旅行计划阶段与消费者建立连接，Airbnb可以由此实现变现，并在预订漏斗后面的阶段继续变现。”因此，与其提供大量的内容，不如根据旅行动机、生活方式偏好来提供一些智能化的目的地图片和视频展示。就我的这段经历而言，东航本可以通过展示相关的目的地内容选项实现变现。

没能充分利用旅行期间的各个接触点：如果航司拥有的数字接触点所展示的内容可以与旅行期间用户偏好或兴趣的关联度更高，那么航司将可以同样通过网站、App、广告等渠道实现变现。当然，时机也很重要。或者可以在旅行者预订后到旅行出行前一天期间给他们发几封邮件？或者可以通过免费机上WiFi为旅行者提供2个成人+1个小孩的上海迪士尼乐园门票？甚至还可以让机组人员为旅客提供同样的产品信息？

Lewis也提及了航司应如何抓住旅行者的“第二钱包”实现变现，主要通过出售餐食、保险、机场接送和其他活动等。

OpenJaw 首席商务官 Colin Lewis

除了企业自身的问题以外（包括拥抱零售思维和向零售型企业转型），另外还有一些需要注意的方面：

从数据中了解更多的信息：就拿芬兰航空来说，与乘客进行互动的每一个机会，他们就会加深对客户的了解。他们重点是用户行为分析，人口统计和个人数据，以及历史和偏好数据。此外，在用户数据分析方面，芬兰航空正在从基于规则的客户群体划分向数据分析驱动或算法的个性化方面演变。随着企业的重心从相对广泛的推荐信息向专门针对个人的建议转移，数据分析的精准度得以不断提高。现在很多领先的公司在每次与用户进行新的互动时，会运行算法来建立客户数据库。他们也在收集和整合来自多个渠道的数据，包括航司的内部交易系统和促成交易的行为监测模式。专家指出，只有建立正确的数据处理方法和整合方式，机器学习才会产生价值。

针对目标访客的机器学习：当用户访问航空公司网站时，系统会运行算法来展示产品和内容。此外，有助于个性化数字体验的数据类型包括流量来源或采集的数据（关于访客的数据，他们何时访问航司的数字渠道，他们来自于哪里，哪个营销带来的效果最好）、匿名访客数据、用户资料数据以及与网站的实时交互数据。电商公司一直在绘制旅游购物者的购买过程，并对他们进行分类（回头访客/回头买家）。网站通常使用显式数据来将特定内容定位到特定的访客群体，还可以分析哪些人购买了什么，与具有相似特征的尚未进行相同购买的群体进行比较。

机器学习还有助于网站服务匿名访客。想象一下当一个匿名访客在网站上进行了第五次点击后，网站上会发生什么？正如Amadeus最近所指出，匿名访客的服务流程从某种程度的场景化开始，一旦有潜在客户访问网站或移动App，在搜索框输入城市、日期、旅行类型（家庭游、亲子游等），那么算法可以将这些信息与预先设定的客户群进行匹配，并相应提供优惠。

打造内容架构的重要性：芬兰航空辅助销售总监Anni Ahnger说：“航司可以考虑打造内容架构来为个性化提供支持。”芬兰航空正基于用户群体划分，向用户展示定向内容和后续航班（辅助产品升级销售）的动态内容。

囊括所有辅助产品的一体化平台：OpenJaw认为各种供应商运营的多个平台可能是一个主要障碍。例如，就拿酒店来说，如何整合酒店企业的PMS，并根据实时确认的库存进行销售？据OpenJaw称，理想情况下，需要实施“一体化平台策略，为客户在整个在线预订过程中提供无缝的用户体验。”

动态产品供应：航司需要专注于确保将要提供的任何产品都是实时动态的。这不仅需要涵盖某些特定业务因素，如客座率和剩余库存等，还需要基于数据输入来对产品进行动态的调整。

旅游零售：考虑到机票预订可能会经过多个流程，航空公司也正在密切关注灵活的预订流程。例如，芬兰航空已开始使用数字零售API来确保交易过程和购物车可以维持长达几个月的开放状态。这意味着用户可以在芬兰航空的移动网站预订机票，然后可以随时关闭交易，接着在离开交易的地方继续并完成交易。

随着旅游零售不断发展，倘若航空辅助产品和非航空辅助产品的销售无法继续得到优化，航司的投资将无法获得更好的回报。另外，航司还需要避免使用太多再营销广告来“追踪”网站或App用户。相反，航空公司必须抓住预订意图驱动的“微时刻”，了解用户的每次点击，追踪用户的每个数字痕迹。航司不仅需要考虑使用最好的数据，及技术和体验优化途径，还需评估如何实现最佳的效果。

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