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数据洞察直达营销 让用户AI上每次旅程

时间:2018-07-27 10:01来源:环球旅讯 遨游深度:

创略科技认为营销的目的就是在正确的时间正确的地点给正确的人传递正确的营销信息,降本增效始终是用技术解决问题的核心。

【E旅行网】通过对多个航司的案例剖析,创略科技为大家解答航司如何利用客户数据分析和AI进行旅客忠诚度维护,如何使获客边际效益最大化,及如何辐射更多潜客等问题。

7月26日上午,在2018年航空营销峰会上,创略科技联合创始人兼总裁杨辰韵先生发表了“数据洞察直达营销,让用户AI上每次旅程”的主题演讲,以下是他的演讲实录:


创略科技联合创始人兼总裁杨辰韵

事实上,营销也好、广告也好,在过去的这些年,这里面包括非常多的作弊情况,这是我们能够亲眼看到的。今天我的主题是AI人工智能怎样利用数据提升航司的营销效果。

创略科技是一家数据技术和AI公司,帮助包括航司在内的企业,通过数据的采集、打通和分析,最终解决企业个性化营销、精细化客户运营、客户体验提升、智能客户洞察等难题,目前已经服务了300+的航司、酒店、OTA、汽车、出行、零售等行业客户。

我和另外一位创始人胡世杰是加州伯克利的校友,在国外我们比较早期的客户有微软,帮它做营销数据分析系统的全球开发项目,回国之后我们的核心团队在微软研究院、优酷土豆淘宝负责个性化推荐,在阿里巴巴负责数据化平台,以前还服务过东航、华航等大型的营销技术平台。

今天主要分享几个方面:一是我们在服务航司和航旅行业的客户时碰到的痛点,以及怎么样解决这些问题;二是一些相应的案例以及区块链技术,包括其在里程和积分等等相关的航空公司的应用场景上是否有可用之地。

第一块,从航司营销角度来讲,卖票是最核心的收入来源,所以最靠谱的增加收入的方式主要为回程环节,也就是在已经预订去程之后,提升回程以及多程的预订率。作为消费者来讲,有时候会发现广告上有作弊的问题,这是比较头痛的,我们公开数据里至少有20%-30%是国外的数据,国内的话这个比例更大。除此以外,在营销预算里面,我们会发现,很多情况下用户在OTA订完票以后,航司没有进行任何分析,就很粗犷地做广告,它甚至没有区分用户是休假、商旅还是差旅,这是有很大的区别的。比如,我几年内只去过一次泰国,但它会每隔三个月六个月给我推送相关的机票,这是很大的浪费。另外,我们基本上能够帮助客户识别旅客出行的目的,我们帮酒店也做过,基本是做广交会的预订,所以你下一次推荐的时候应该找准广交会的时间点,提前多少天做,而且要选择好的时间,到底是早上十点半还是晚上,工作日早上十点半和晚上九点半是两个高峰期,到底什么时间点推送这里包括运用算法提升效果等等。

另外一块是因人而异的,“个性化服务”是今年非常关键的一个话题,包括除了卖票卖座位以外的辅收,以及在怎样选择常旅客计划的权益来提升直销层面上、数字化新零售层面上的客户里程和黏性。除此以外,在整个行程前、行程中以及行程后怎么提升客户体验。很多OTA仍然存在这样的情况,客户用手机号打电话给客户,还要被问一遍你的手机号是多少,当这些数字报完以后再转来转去才能解决问题。现在四大航推出的全渠道退改签等等都是为了提升客户体验,最终达到客户生命周期价值最大化的目标。另外这两年提的比较多的“提直降代”,在电子商务直销提升的情况下,到底多少是OTA,多少是自己触点上的,把所有消费者特别是忠诚客户引流到自己的官网或者APP上做下一步直销需要突出差异化优势,让忠诚客户掌握在自己手上。

怎么解决刚才讲的痛点问题?过去这些年里有非常多的概念,但都只是停留在概念层面的炒作,在我们看来这是非常不好的。回过头去,还原本质,营销的目的就是在正确的时间正确的地点给正确的人传递正确的营销信息,这是最关键的。我们有一个公式: (人群/数据+内容创意)*渠道/场景=个性化营销/体验,降本增效始终是我们用技术解决问题的核心。

第二块,体验和营销是有区别的,体验是更大的概念,在整个客户生命周期,体验是希望客户能够一辈子或者更长期使用这家航司的产品;营销有可能是为了增加今年的订单降低客户的体验,在长远来讲会损失更多客户对航司的忠诚度。讲到数据,直销层面就是一定要用好客户数据采集、打通、分析、应用的环节。平台和CDP(Customer Data Platform,客户数据平台)很关键的区别在于,不专注于运用第三方数据,第三方数据在我们看来确实存在作弊等等相关的问题。但是第一方数据是在自己的触点上触及客户的,这个数据是没有水分的,所以有可能大家认为是小数据,但实际上是第一方首先把自有的存量数据用好,包括采集打通,到打通之后的标签画像,以及用到规则或者机器学算法、深度学习等等做数据处理,最终把因人而异的画像推送到包括微信、客服等线上线下的渠道之后做好营销触达,最终的营销结果需要再持续优化这样的模型。所以非常关键的是把自有的第一方数据打通用好,然后再看哪些数据是真正有价值、哪些是非常垃圾或者相对而言非常低劣的。

在打通数据的情况下,很关键的一点就是围绕企业客户生命周期,从最开始潜客到忠诚客户,到流失的预警、沉睡唤醒等场景,通过机器学算法的模型提升每一个环节的预测准确性。AI模型有不同几种类别:监督学习是要知道用户要看的是扬州航线还是苏州航线,利用历史数据和实时数据对目的地做预测;无监督学习是说自动做一些相关的分类,但不告诉机器怎样去分类;第三类是自然语言处理,我们帮滴滴做了所有客户的语音数据分析,包括投诉,通过科大讯飞转成文字以后再把标签拎出来进行情感分析,判断客户是开心还是不满,基于此再推送到各个部门,另外还有旅客关系图谱等相关反馈。后面我会分析相关案例。

第一个是我们帮某国际航空公司做的营销个性化场景。我经常会提一句话,无数据不AI,数据没有打通的情况下AI没有任何意义,所以前期有大量的核心工作要做,需要把会员营销的CRM、微信、小程序、PSS、GDS,还有新出来的系统打通,从而确保企业在不同渠道上触达这个客户的时候知道他是同一个人,否则便无法看到他的频次或者做相关的跨渠道的分析和体验提升。这步做完之后,接下去就是利用算法在回程和多程场景下,通过历史数据和动态数据推荐相关的回程和多程组合,另外还包括目的地营销,推荐“机+酒”、整个旅程中的客舱服务,以及前后端利用精细算法优化客户体验,包括Wi-Fi等。这个案例的核心是提升回程客户满意度,以及降低客户流失。

在国内,我们帮一家低成本经济型航空公司做了精准营销,这是一种四层机器学算法的营销模型。营销需要给每一个用户每一个产品打分,你应该推的是分数最高的产品,让机器判断哪些人购买过这个产品,哪些人会购买这个产品,这个模型已经帮助航司和其他行业做到95%的预测准确率,并基于此做辅助服务。虽然辅助服务相对而言占总体营收比较小,但辅助业务也好,忠诚计划的权益也好,这些对于提高客户忠诚度都能够发挥非常关键的作用。在智能选座和常旅客忠诚计划方面,其实有些国内航司已经基于不同的客户标签在做一些在主题航班或者是选座。但事实上,常旅客忠诚计划的权益也需要知道应该给旅客送星巴克还是在线爱奇艺或者是什么权益,这些权益对客户来讲应该是他的偏好所在。这个案例的核心是提高辅助服务销售,以及提升客户满意度。

另外OTA,在推出酒店之后,再做机票客户推荐酒店,这样一个个性化推荐。另外是微信内容推送,我们发现几千万微信粉丝的用户都没有做个性化推荐,三千万的微信粉丝,推荐了以后会解绑六、七、八万人,每个用户有不同的需求,所以给他推送的文章应该是完全不一样的。

最后一个话题讲到区块链,去年开始我们进入了布局和研发阶段。在营销和客户运营层面上,有些场景是可以用区块链解决问题的,包括5月底的GDPR的隐私数据安全法,可以使用智能合约确保用户确权。第二个问题是在不交换数据的情况下怎么交换用户的使用权,并基于这些做用户的个性化推荐,国外已经有相关的航司基于区块链在做积分和里程的兑换,而国内则帮共享出行以及新能源汽车做积分的上链。

我们已经服务了三百多家客户,包括航司、酒店、零售等等品牌,以及大数据平台、AI,包括专注在营销生态,特别是直复营销(Direct Response Marketing)的生态的连接和打通,这是我们的关键点。

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