2017年-数据局_TalkingData：航空公司移动应用运营数据分析指标白皮书_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统一、规范的数据指标体系，以支持移动应用在直销业务中的运营分析与决策优化。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，将移动应用运营划分为六个阶段：市场察觉、用户获取、用户活跃、用户留存、应用收入、应用传播，并设计了相应的核心指标，以实现数据驱动的运营模式建设。

主要观点

• 移动应用运营模型：TPU模型将运营分为渠道、用户、产品三个部分，3A3R模型则将运营指标划分为六个阶段，共同构成航空公司移动应用的全生命周期管理体系。
• 数据化运营：通过量化指标体系，航空公司可以更直观地了解用户行为，优化产品，提升运营效率。
• 统一指标定义：各航空公司目前缺乏统一的数据指标定义，导致沟通成本高、分析结果偏差大。白皮书旨在解决这一问题，推动行业标准化。
• 防欺诈机制：航空公司移动应用需防范恶意占座行为，通过设置防欺诈指标如预订出票比、单设备多账户数量等，实现对异常行为的监控和干预。
• 性能指标优化：移动应用的性能指标（如崩溃率、错误率、响应时间等）对于用户体验和用户留存至关重要，需持续监控与优化。

关键信息

TPU移动应用数据运营模型

• 渠道运营：关注渠道的投放效果和用户获取质量。
• 产品运营：通过用户行为数据优化产品体验，提升用户参与度。
• 用户运营：通过用户分群与标签识别，提升用户质量与忠诚度。

3A3R移动应用指标分析模型

• 市场察觉（Awareness）：包括市场占有率、同行业市场占有率、相对市场占有率、应用覆盖率、潜在用户数、出行方式偏好等。
• 用户获取（Acquisition）：包括渠道到达率、渠道转化率、日新增用户数、日新增会员数、活动新增用户数、用户获取成本等。
• 用户活跃（Activation）：包括日登录用户数、月登录用户数、用户登录活跃度、访问次数、平均使用时长、机票服务使用次数、会员服务使用次数、行程管理服务使用次数、附加产品服务使用次数、打包产品服务使用次数等。
• 用户留存（Retention）：包括周留存率、月留存率、月流失率、用户生命周期、客户忠诚度等。
• 应用收入（Revenue）：包括活跃交易用户数、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。
• 应用传播（Refer）：包括K因子、病毒循环周期、客户投诉率等。

运营模型与指标使用流程

1. 基线评估：从六个维度（市场察觉、用户获取、用户活跃、用户留存、应用收入、应用传播）评估现有指标。
2. 指标建设：结合行业趋势与公司业务规划，建立符合自身运营方向的指标体系。
3. 运营优化：根据指标体系进行优化，提升运营效率和用户体验。

防欺诈指标

• 单客户多次预订次数：统计用户在指定时间段内频繁预订但未付款的次数。
• 预订出票比：衡量用户预订与实际出票的比例，识别恶意占座行为。
• 单设备多账户数量、单设备多ID数量、单网络多用户数量：用于识别设备或网络层面的异常行为。
• 异常操作用户数量：通过异常操作行为识别潜在恶意用户。

移动应用核心性能指标

• 崩溃率：衡量应用在指定时间段内的稳定性。
• 错误率：评估应用运行过程中出现错误的频率。
• 请求响应时间、交互性能时间、网络响应时间：用于衡量应用的响应速度和网络性能。
• CPU占用率、内存使用量、耗电量：关注应用在设备上的性能表现与用户使用体验。

指标分类与用途

总结

该白皮书为航空公司移动应用的运营提供了系统化的数据指标体系，涵盖了从市场分析到用户行为、从产品优化到渠道评估、从收入分析到传播效果等多个方面。通过统一的指标定义，航空公司可以更高效地进行数据分析与决策优化，同时结合防欺诈与性能监控指标，确保应用的稳定性和用户的真实性。TalkingData希望借此推动航空行业在移动互联网领域的数据化与指标化运营，提升用户体验与业务收益。