2016年-数据局_TalkingData：航空业运营指标白皮书_18页_8mb

TalkingData航空公司移动应用运营数据分析指标白皮书总结

核心内容

TalkingData发布的《航空公司移动应用运营数据分析指标白皮书》旨在为航空公司提供一套规范、系统、可操作的数据指标体系，以支持移动应用的数据化运营。该白皮书结合了TPU移动应用数据运营模型和3A3R移动应用指标分析模型，覆盖了市场察觉、用户获取、用户活跃、用户留存、应用收入和应用传播六个阶段，为航空公司移动应用的全生命周期管理提供数据支撑。

主要观点

1. 移动应用是航空公司直销业务的核心渠道，其运营需以数据驱动的方式进行优化，提升用户体验和用户粘性。
2. 航空公司需构建统一的数据指标体系，以解决当前各公司指标定义不一致的问题，提高分析准确性和运营效率。
3. TPU模型（产品、渠道、用户）和3A3R模型（Awareness, Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Refer）是移动应用运营的理论基础，通过数据指标体系实现对运营效果的量化评估。
4. 用户行为分析是提升应用运营质量的关键，需关注用户活跃度、留存率、交易转化率等指标。
5. 防欺诈指标有助于识别恶意占座行为，保障正常用户的使用权益和应用的稳定性。
6. 核心性能指标（如崩溃率、错误率、响应时间等）对提升用户体验和优化应用性能至关重要。

关键信息

TPU模型与3A3R模型

• TPU模型：将移动应用运营分为渠道、用户、产品三部分，强调三者之间的相互作用。
• 3A3R模型：将移动应用运营分为六个阶段，每个阶段有对应的运营指标，有助于航空公司全面分析用户行为和运营效果。

市场察觉（Awareness）

• 市场占有率（MS）：衡量移动应用在行业中的地位。
• 同行业市场占有率（SMS）：仅关注航空公司内部的市场份额。
• 相对市场占有率（RMS）：与行业最大竞争对手的市场占有率对比。
• 相对同行业市场占有率（RSMS）：与航空公司最大竞争对手的市场占有率对比。
• 应用覆盖率（CR）：衡量应用在移动设备上的安装情况。
• 潜在用户数（PU）：通过数据挖掘识别可能成为用户的群体。

用户获取（Acquisition）

• 渠道到达率（CRR）：衡量渠道推广的覆盖面。
• 渠道转化率（CCR）：衡量渠道推广的实际效果。
• 日新增用户数（DNU）：衡量用户获取的每日情况。
• 日新增会员数（DNM）：衡量新会员的获取情况。
• 活动新增用户数（PNU）：衡量推广活动的拉新效果。
• 用户获取成本（CAC）：评估获取用户的成本。
• 活动转化率（PCR）：评估活动对用户行为的影响。
• 活动订单比例（POR）：衡量活动对交易量的贡献。
• 活动投入产出比（PROI）：评估推广活动的经济效益。
• 潜客转化率（PUCR）：衡量潜在用户转化为实际用户的效率。

用户活跃（Activation）

• 日登录用户数（DAU）：衡量每日活跃用户数量。
• 月登录用户数（MAU）：衡量每月活跃用户数量。
• 用户登录活跃度（DAU/MAU）：反映用户使用频率。
• 访问次数（UVT）：衡量用户对应用的访问频率。
• 平均使用时长（AUT）：衡量用户在应用中的停留时间。
• 机票产品服务使用次数（TST）：衡量核心业务功能的使用频率。
• 会员服务使用次数（MST）：衡量会员服务的使用频率。
• 行程管理服务使用次数（CIST）：衡量行程管理功能的使用频率。
• 附加产品服务使用次数（AST）：衡量附加服务功能的使用频率。
• 打包产品服务使用次数（PST）：衡量打包服务的使用频率。

用户留存（Retention）

• 周留存率（Day 7 Retention Ratio）：衡量用户在一周内的留存情况。
• 月留存率（Day 30 Retention Ratio）：衡量用户在一个月内的留存情况。
• 月流失率（Day 30 Churn Ratio）：衡量用户流失情况。
• 用户生命周期（UL）：衡量用户从首次使用到流失的时间。
• 客户忠诚度（CL）：衡量用户对航空公司的依赖程度。

应用收入（Revenue）

• 活跃交易用户数（APA）：衡量交易型用户的数量。
• 日交易次数（DTT）：衡量每日交易频次。
• 日交易用户活跃度（DTT/APA）：衡量交易用户活跃程度。
• 日登录用户交易转化率（DTT/DAU）：衡量用户从访问到交易的转化效率。
• 月交易用户占比（MPUR）：衡量交易用户在活跃用户中的比例。
• 平均每用户收入（ARPU）：衡量用户整体的收入贡献。
• 平均每交易用户收入（ARPPU）：衡量交易用户的收入贡献。
• 查询转化率（SCR）：衡量用户从查询到交易的转化效率。

应用传播（Refer）

• K因子（K-factor）：衡量应用的自传播能力。
• 病毒循环周期（VCT）：衡量用户邀请新用户所需时间。
• 客户投诉率（CCR）：衡量用户满意度和应用服务质量。

防欺诈指标

• 单客户多次预订次数（SUMBT）：识别频繁预订但未付款的用户。
• 预订出票比（BPR）：衡量用户实际购买行为。
• 单设备多账户数量（SDMAS）：识别同一设备多账户行为。
• 单设备多ID数量（SDMID）：识别设备ID异常行为。
• 单网络多用户数量（SAPMU）：识别同一网络多用户行为。
• 异常操作用户数量（AOU）：识别异常操作行为。

核心性能指标

• 崩溃率（CR）：衡量应用运行稳定性。
• 错误率（ER）：衡量应用运行中出现的异常情况。
• 请求响应时间（RRT）：衡量应用与服务器交互效率。
• 交互性能时间（IPT）：衡量用户在应用中的操作体验。
• 网络响应时间（NPT）：衡量应用网络性能。
• CPU占用率（CU）：衡量应用对设备资源的占用情况。
• 内存使用量（MU）：衡量应用对内存的使用情况。
• 耗电量（PC）：衡量应用对设备电量的消耗情况。

运营建议

航空公司可按照以下步骤进行移动应用运营优化：

1. 基线评估：从市场察觉、用户获取、用户活跃、用户留存、应用收入、应用传播六个维度评估现有指标。
2. 指标建设：根据业务规划、行业趋势及参考值，建立符合自身战略的指标体系。
3. 运营优化：利用TPU和3A3R模型进行数据驱动的优化决策，提升运营效率和用户体验。

总结

本白皮书为航空公司移动应用运营提供了全面、系统的数据指标体系，涵盖了从市场察觉到用户留存、从应用收入到应用传播的各个环节。通过统一的指标定义和科学的分析方法，有助于提升移动应用的运营质量、用户粘性及收入贡献。同时，防欺诈指标和核心性能指标为保障应用安全和提升用户体验提供了重要支持。