2017-航空业运营指标白皮书_19页_8mb

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，旨在为航空公司提供一套规范化的移动应用运营数据分析指标体系，帮助其提升移动端的数据化运营能力。该白皮书结合TPU移动应用数据运营模型与3A3R移动应用指标分析模型，构建了一个涵盖用户获取、用户活跃、用户留存、应用收入、应用传播及核心性能指标的完整分析框架，适用于航空公司移动应用的全生命周期管理。

主要观点

• TPU模型：将移动应用运营分为渠道、用户、产品三个部分，强调通过数据化指标提升各环节的运营能力。
• 3A3R模型：将移动应用的生命周期划分为六个阶段，分别为市场察觉、用户获取、用户活跃、用户留存、应用收入和应用传播，为航空公司提供明确的运营指标划分。
• 数据统一性：目前航空公司移动应用数据分析指标存在定义不统一、统计方法不一致的问题，该白皮书通过标准化指标定义，提升数据的参考价值和沟通效率。
• 全生命周期管理：通过数据指标体系，航空公司可以更全面地了解用户行为，优化产品，制定更有效的运营策略。
• 防欺诈与性能监控：白皮书特别关注移动应用的防欺诈指标，如单客户多次预订次数、预订出票比、单设备多账户数量等，同时提供核心性能指标，如崩溃率、错误率、响应时间等，以保障用户体验和应用稳定性。

关键信息

方法论基础

• TPU模型：产品、渠道、用户是移动应用运营的核心三要素。
• 3A3R模型：涵盖市场察觉、用户获取、用户活跃、用户留存、应用收入、应用传播六大阶段，适用于航空公司移动应用运营分析。

具体分析指标

用户获取（Acquisition）

• 市场占有率（MS）：衡量移动应用在行业中的市场地位。
• 同行业市场占有率（SMS）：衡量移动应用在航空公司内部的市场地位。
• 相对市场占有率（RMS）：与最大竞争对手的市场份额比较。
• 相对同行业市场占有率（RSMS）：与航空公司内最大竞争对手的市场份额比较。
• 应用覆盖率（CR）：衡量移动应用在设备上的安装比率。
• 潜在用户数（PU）：通过数据挖掘识别潜在用户数量。
• 出行方式偏好（TMP）：分析用户出行偏好，为产品设计提供参考。
• 渠道到达率（CRR）：衡量渠道推广的触达效果。
• 渠道转化率（CCR）：衡量渠道推广的转化能力。
• 日新增用户数（DNU）：衡量每日新增用户情况。
• 日新增会员数（DNM）：衡量每日新增会员情况。
• 活动新增用户数（PNU）：衡量推广活动带来的新增用户。
• 日升级用户数（DUU）：衡量用户更新应用的频率。
• 日一次会话用户数（DOSU）：衡量用户首次使用应用的转化情况。
• 用户获取成本（CAC）：衡量获取新用户的成本。
• 活动转化率（PCR）：衡量推广活动的转化效果。
• 活动订单比例（POR）：衡量推广活动对订单量的贡献。
• 活动投入产出比（PROI）：衡量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。
• 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）：衡量用户活跃程度。
• 访问次数（UVT）：衡量用户使用应用的频率。
• 平均使用时长（AUT）：衡量用户使用应用的时间长度。
• 机票产品服务使用次数（TST）：衡量用户对核心服务的使用频率。
• 会员服务使用次数（MST）：衡量用户对会员服务的使用频率。
• 行程管理服务使用次数（CIST）：衡量用户对行程管理服务的使用频率。
• 附加产品服务使用次数（AST）：衡量用户对附加服务的使用频率。
• 打包产品服务使用次数（PST）：衡量用户对打包产品的使用频率。

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）：衡量用户使用应用的时间跨度。
• 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）：衡量交易型用户规模。
• 日交易次数（DTT）：衡量用户每日交易频率。
• 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）：衡量用户交易意愿。
• 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）：衡量用户人均贡献收入。
• 平均每交易用户收入（ARPPU）：衡量交易用户人均收入。
• 查询转化率（SCR）：衡量用户从查询到支付的转化效率。

应用传播（Refer）

• K因子（K-factor）：衡量移动应用的自传播能力。
• 病毒循环周期（VCT）：衡量应用传播效率。
• 客户投诉率（CCR）：衡量用户满意度。

移动应用防欺诈指标

• 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）：衡量用户实际出票情况。
• 单设备多账户数量（SDMAS）：识别多账户使用情况。
• 单设备多ID数量（SDMID）：识别异常设备使用情况。
• 单网络多用户数量（SAPMU）：识别集中网络使用情况。
• 异常操作用户数量（AOU）：识别异常操作行为。

移动应用核心性能指标

• 崩溃率（CR）：衡量应用运行稳定性。
• 错误率（ER）：衡量应用运行异常情况。
• 请求响应时间（RRT）：衡量应用响应速度。
• 交互性能时间（IPT）：衡量用户交互体验。
• 网络响应时间（NPT）：衡量网络性能。
• CPU占用率（CU）：衡量应用资源占用情况。
• 内存使用量（MU）：衡量应用内存使用情况。
• 耗电量（PC）：衡量应用对设备电量的影响。

运营步骤

1. 基线评估（Estimation）：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（Definition）：结合公司移动战略和行业参考值，建设符合自身业务的指标体系。
3. 运营优化（Optimization）：根据指标体系进行优化，提升应用整体运营效率。

本白皮书为航空公司移动应用运营提供了系统化的数据指标体系，有助于提升数据驱动的运营能力，实现移动端全面的指标化运营。