2017年-Talkingdata_航空业运营指标白皮书_18页_8mb

报告摘要

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

本白皮书由TalkingData发布，旨在为航空公司移动应用的运营提供一套系统化、标准化的数据分析指标体系。该体系基于TPU移动应用数据运营模型与3A3R移动应用指标分析模型，将移动应用运营分为渠道、用户、产品三个部分，并围绕用户生命周期的六个关键阶段（市场察觉、用户获取、用户活跃、用户留存、应用收入、应用传播）设计了相应的指标。

白皮书通过定义和规范数据指标，解决了航空公司移动应用在数据定义不统一、指标体系不完善、运营决策缺乏数据支撑等问题，推动航空公司实现数据驱动的移动运营模式。同时，白皮书还提供了移动应用防欺诈指标与核心性能指标，帮助识别恶意行为并优化应用性能。

主要观点

TPU模型：将移动应用运营分为产品、渠道、用户三个维度，强调三者之间的协同作用。
3A3R模型：围绕用户生命周期六个阶段设计指标，便于航空公司全面评估移动应用的运营效果。
数据指标标准化：通过统一的指标定义和统计方法，提升数据分析的有效性，减少沟通成本。
数据驱动运营：基于数据分析优化产品、渠道和用户运营，提升用户粘性、转化率与留存率。
防欺诈与性能监控：通过防欺诈指标识别恶意占座行为，通过性能指标提升用户体验，防止用户流失。

关键信息

一、TPU移动应用数据运营模型

渠道运营（Traffic）：关注用户获取效果，评估渠道质量。
产品运营（Product）：通过优化产品功能提升用户体验，促进用户活跃。
用户运营（User）：通过标签和数据挖掘识别用户群体，提升用户质量与粘性。

二、3A3R移动应用指标分析模型

市场察觉（Awareness）：通过市场占有率、应用覆盖率、潜在用户数等指标评估市场定位和用户触达。
用户获取（Acquisition）：关注渠道到达率、渠道转化率、活动新增用户数、用户获取成本等指标。
用户活跃（Activation）：通过日登录用户数、月登录用户数、用户登录活跃度、访问次数、平均使用时长等指标衡量用户参与度。
用户留存（Retention）：通过周留存率、月留存率、月流失率、用户生命周期、客户忠诚度等指标评估用户粘性。
应用收入（Revenue）：通过活跃交易用户数、日交易次数、日交易用户活跃度、月交易用户占比、平均每用户收入、平均每交易用户收入、查询转化率等指标衡量收入情况。
应用传播（Refer）：通过K因子、病毒循环周期、客户投诉率等指标评估应用传播效果与用户口碑。

三、防欺诈指标

单客户多次预订次数（SUMBT）：识别频繁预订但不付款的用户。
预订出票比（BPR）：衡量用户实际付款行为。
单设备多账户数量（SDMAS）：识别设备上多账户使用情况。
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）：识别同一网络下的多用户行为。
异常操作用户数量（AOU）：识别异常操作行为，如短时间内完成注册和预订。

四、核心性能指标

崩溃率（CR）：衡量应用稳定性。
错误率（ER）：监控应用运行中的异常情况。
请求响应时间（RRT）：评估应用与服务器的交互效率。
交互性能时间（IPT）：衡量用户与应用的交互体验。
网络响应时间（NPT）：评估应用在网络环境中的表现。
CPU占用率（CU）：衡量应用对设备资源的使用情况。
内存使用量（MU）：评估应用内存管理情况。
耗电量（PC）：衡量应用对设备电量的影响。

运营建议

航空公司可基于白皮书提供的指标体系，按以下步骤进行数据化运营：

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。
指标建设：结合公司移动战略和行业趋势，定义适合自身的指标体系，包括指标的基线值和目标值。
运营优化：通过TPU和3A3R模型，优化运营策略，提升用户活跃度、留存率和收入。

总结

TalkingData的《航空公司移动应用运营数据分析指标白皮书》为航空公司提供了全面、系统、可操作的数据指标体系，有助于实现数据驱动的移动运营。该体系结合了移动互联网成熟方法论与航空公司实际业务需求，适用于用户生命周期管理、运营策略制定、产品优化、渠道评估及防欺诈监控等多个方面，是提升航空公司移动应用运营效率和商业价值的重要工具。

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