民航资源网2018年11月21日消息：　11月21日，由联传播旗下民航资源网主办的2018航空营销与辅收趋势论坛在北京举行。携程机票研发数据分析挖掘总监聂强强，以携程的实践讲解为什么需要做辅营产品的个性化，携程是怎么做的、个性化的效果怎么样，及下一步的规划。以下为演讲全文：

　　大概携程是从2015年底开始大量的引入越来越多的辅营产品，来覆盖更多用户出行的一些需求场景，比如在出发前，用户可能会有一些办理签证、提前预定接送机、兑换外币、购买保险、有限选座等等这些需求。

　　到达机场之后可能会有机场停车、购买行李额、快速案件、贵宾休息室以及机场购物这些需求，在机上可能会有机上餐食，包括不久的将来会有一些机上互联网的延伸产品。

　　到达目的地之后可能会有酒店、景点门票以及WIFI、租赁等等这些需求。通过携程的大数据分析发现，在一次订单当中，有超过一半以上的用户他是什么辅营都没有购买的，而且购买三种或者三种以上辅营产品的用户也仅仅占到了2%，这也是说用户每一次出行其实他只需要少数部分辅营产品的服务。

　　另外，我们还进一步分析各个辅营产品复够情况，基本上辅营产品的复购率都不是很高，即便是比较刚需的保险产品，复购率也只有52%。

　　辅营产品复购率地的数据说明什么问题呢？说明对于同一种辅营产品，用户不一定是每一次出行都会需要，也就是说用户对于辅营产品需求并不是稳定、集中的。另外，我们还通过数据分析发现，用户预定机票的决策时长是非常短的。在携程APP上，从用户第一次发起机票的查询请求，到他最终提交订单的话，国内机票平均耗时只有7分6秒，国际大概只有10分48秒，而且这其中大部分的时间都是耗费在机票的查询阶段。

　　如果从他最后一次机票查询算起，到他最终提交订单的话，国内机票平均耗时只有2分36秒，国际也只有3分24秒。这么短的机票预定时长，就意味着用户愿意花在辅营产品的服务内容，决定要不要购买这个辅营产品，这个事情的时间线就会变得非常少，为了权衡用户的体验，同时也考虑到刚才我们提到，用户每一次出行需求真正需要几个辅营产品其实数量并不是很多。

　　所以，我们展示给用户，曝光给用户的辅营产品通常都不会太多，就是比较热门的辅营产品，比如说保险、接送机这些。刚才我们提到，用户对于辅营产品的需求不是稳定、集中的，不是每一次都会需要同样的辅营产品，比如说我这一次购买的保险，不代表我下一次还有购买保险的需求，就以保险为例，我可能下一次只有一半的概率会购买保险。

　　有限的展示位如果是按照固定的展示方式明显是不能达到辅营产品营收最大化的目标，所以如果我们可以结合用户每一次的出行需求，来个性化的展示和曝光我们的辅营产品，把合适的产品展示给真正有需要的用户，我们就可以实现辅营产品营收和用户体验双赢这样的一个目标。

　　携程具体是怎么来做的辅营产品个性化？首先第一反应就是产品推荐的问题，所以我们尝试通过算法来解决这个问题，但是后来我们发现相比我们辅营产品几十种的种类数量，我们的用户数量是千万级的，甚至是上亿的数量，同时我们机票又是属于低频消费，我们还进一步分析发现，用户对于购买辅营产品的需求，并不是完全取决于用户的偏好，往往还有与用户本次出行的具体场景相关。

　　比如说，我本次出行的目的是回老家，我可能对老家的交通状况比较熟悉，或者说老家已经有人安排来接机了，虽然我平时在商务出行的时候会经常预定接送机，但是这一次回老家的场景当中，我就没有预定接送机的需求了，所以我们最后是将推荐问题，转化成结合用户的偏好，以及用户本次出行的具体场景来预测用户本次出行的时候对于各类辅营产品的需求情况。

　　具体我们是怎么预测的？其实这个问题的关键就是要掌握两点：

　　1、用户的偏好。

　　2、用户本次出行的具体场景。

　　对于用户的偏好我们是通过用户画像和用户的历史行为来进行刻画，用户画像包括了用户的年龄、性别、会员等级、飞行频率、以及消费能力等等。

　　用户的历史行为包括了用户历史的浏览、购买、使用，以及复购辅营产品的情况。对于出行场景我们会通过用户的出行目的，还有一些其它的实时信息来进行刻划。用户的出行目的，我们现在是把它分成了四大类，包括像商务出行、旅游度假、回家、留学、游学，目前我们是通过一些电话回访、问卷调查的方式来搜集用户的出行目的信息。

　　通过这些信息，我们分析发现不同的出行目的，在用户提前预订机票的天数上，用户的目的地，乘机人的构成上，存在着显著差异。我们可以通过这些维度，来反映出用户本次的一些出行目的。另外还有一些其它实时信息，也可以反映出不同的出行场景。

　　比如说，出行日，出发地或者目的地的天气状况，还有航班的起降时间的早晚，是不是节假日出行，是不是本次帮其他人代订机票等等，通过这些维度，最后我们采用机器学习的算法，来构建了用户对于各类辅营产品，购买概率的预测模型。然后，根据模型的预测结果，来个性化展示和曝光我们的辅营产品。

　　下面我们以贵宾休息室和接送机服务两个产品为例，看一下我们得到的这两个产品的用户画像和出行场景。

　　首先是贵宾休息室。习惯预订贵宾休息室的用户，一般是男性，30岁以上，经常飞，过往也经常预订休息室，经常购买延误险，可能延误意识比较高，消费能力强。一般在这些场景下，去购买休息室。比如预订的是往返程，有老人和小孩儿同行，他预订的航班历史准点率比较低，是临时预订的机票，节假日出行或者帮亲朋好友代订的时候更倾向购买休息室。

　　对于接送机产品来说，经常预订的用户，一般也是男性30岁以上，经常飞，过往经常预定接送机，会员登记比较高，消费能力强。一般会在这些出行场景下购买接送机，比如天气不佳的时候，这时候用户对于出行便利度的诉求比较高。还有像用户乘坐的航班是红眼航班，这时候因为航班的起降时间比较晚，可能公共交通不是很便利。

　　另外，他乘坐的航班历史准点率比较高，在帮亲朋好友代订的时候，用户也会更倾向去购买接送机。

　　构建了用户对于各类辅营产品的购买概率预测模型之后，我们根据模型的预测结果，在我们辅营场景的各个售卖场景来进行个性化展示和曝光。

　　我们个性化的方式主要两种：

　　1、展示顺序的调整。

　　2、展示样式强弱的调整。

　　具体来看一下。我们还是以携程APP为例，在携程APP上，目前我们对于机票辅营产品的售卖场景，从机票的售前到售中到售后，覆盖整个环节、整个流程。

　　售前主要在机票的查询首页，下方有一个出行商城的入口。在售中主要两个页面，一个是航班的详情页，一个是订单确认页。航班详情页是用户选择好具体航班之后，进入的一个页面，用户在这个页面选择具体的机票产品。我们会挑选一些辅营产品来和机票产品共同包装成一个新的机票产品，来给用户选择。

　　订单确认页，是用户填写完一些订单的基本信息，比如说乘机人信息，或者行程单邮寄地址等等，这些信息填完之后，进入一个订单确认页。在这个页面上，基本上用户已经完成了所有机票的预订动作，剩下只有支付流程。在这时候用户在整个机票预订流程当中，最愿意花时间去考虑或者去了解辅营产品的服务内容，考虑要不要购买这个辅营产品的时机，这个页面也是我们最重要的一个辅营产品的售卖场景。

　　前面回顾一下，我们刚刚提到，用户在预订机票的时候，一个决策时长非常短，平均只有几分钟，还是有很多的用户，并不愿意在机票的售前、售中去考虑或者花时间去了解，这次要不要买休息室，要不要定机上的餐食，要不要买行李额等等，可能更愿意在机票完成预订之后再去考虑这个问题，因为我不着急嘛。

　　所以，对于机票预订完成之后，售后到航班起飞前这段时间，是一个很好的辅营产品的补充售卖场景。为此携程在售后阶段也做了辅营产品的营销。

　　主要在两个页面：

　　一、订单完成页。

　　二、订单详情页。

　　订单完成页是机票支付完成之后，用户支付完之后，跳转的一个页面，这个页面我们会展示机票的出票情况。因为机票通常都不是马上出票，用户会在这个页面上逗留一段时间。

　　订单详情页，在用户预订完机票之后，随时可以进入查看订单详情的页面。目前我们个性化主要是集中在售中和售后两个环节。

　　售中，比如航班详情页，会根据我们构建的模型，得到的预测结果，挑选出购买概率最高的，用户本次出行购买概率最高的辅营产品来进行新的机票产品的包装。

　　在订单确认页，我们优先展示购买概率高辅营产品，同时会买购买概率最高的辅营产品做样式上的强化展示。你比如接送机，我们展开和收起这两种强弱不同的展示样式。

　　通过这些个性化的展示和曝光之后，我们用户体验和辅营产品的营收都得到了不同程度的提升。比如在航班详情页和确认页，我们用户体验的提升直接带来了机票转化的提升，同时我们辅营产品的转化也得到了提升。在售后阶段，也带来了更多的用户点击以及辅营产品的转化提升。

　　这里分享一个个人觉得比较有意思的点，我们通过数据分析，发现在机票的售后阶段，用户在购买辅营产品的时候，对于不同的辅营产品，用户购买决策时机有显著差异，这个很有意思。

　　我们可以看到，在对于接送机和贵宾休息室，很多用户在起飞当天才决定去购买。对于行李额和快速安检，很多用户基本集中在起飞前一周甚至更早的时候决定购买。对于保险来说，就分布比较均匀。

　　所以，我们可以根据用户进入我们的订单详情页具体所处的时机，来对他进行辅营产品的个性化。

　　最后，分享一下我们接下来的一个规划。虽然我们在辅营产品的个性化营销方面，已经做了很多的尝试。但是我们还有很多工作可以继续探索，比如我们需要继续加强对用户出行场景的信息搜集。

　　前面我们提到，构建用户对于各类辅营产品的购买概率预测模型关键，我们要获取用户本次出行的出行场景。其实对于出行场景学习样本，现在很缺乏，只有通过一些像电话回访，或者问卷调查的方式获取，样本量非常有限。所以我们需要进一步加强对用户出行场景的信息搜集，来提高我们对于用户出行场景判断准确性，尤其用户出行目的的判断。

　　另外，我们还需要继续丰富我们对于辅营产品的覆盖范围，来提供给用户更多、更个性化的选择。另外刚刚提到，在机票的售后阶段，是一个非常不错的辅营产品的补充营销场景，所以说我们除了可以在用户售后阶段主动接触的时候，对他进行辅营产品营销。

　　我们同时可以在售后阶段不同的时机，主动跟用户进行离线的精准营销。如果用户在售后阶段进行跨事业部的交叉访问的时候，我们也可以根据具体的访问时机，来进行交叉的辅营产品的个性化推荐，从而来不断提高我们在机票的售后阶段，对于辅营产品的个性化营销效果。

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