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利用数据分析打造最佳用户在线体验
[ 2009-11-21 10:18:00 ]
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以下是我昨天应邀在Omniture的推广活动上主题演讲的提纲。Adobe收购Omniture，这个颇具新闻价值的行业事件，并没有得到应有的关注（虽然我个人认为微软收购Omniture以对抗Google似乎更合逻辑）。这也从侧面反映了国内数据分析行业的欠发达。估计大部分人看到我这篇博客的第一反应是：Omniture，干啥的？
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数据分析帮助艺龙打造最佳用户体验 eLong：to build best online experience via data analysis
Slide-1 艺龙的4G战略 eLong 4G strategy Guarantee（服务效果承诺化） Green（出行环保化） Global（资源全球化） Go-online（预订在线化）
Slide-2 Go-online（在线策略）4G战略的核心 Go-online（预订在线化） ——以在线推广取代线下推广 ——打造最大和最为智能的线上交易平台
Slide-3 为何在线推广 ——传统的发卡推广浪费严重成本越来越高 ——发卡推广构成了对绝大多数客户的骚扰（获取了一个客户，骚扰了99个潜在客户） —— 搜索引擎的进化使营销推广从“Attention Business”进化成了“Intention Business” —— 建立可衡量投资回报率的闭环营销体系
Slide-4 为何在线预订 ——成熟的消费者希望拥有越来越多的自主权 ——能够覆盖长尾产品，提供全面的信息，完成复杂交易 ——降低交易成本 ——宽带、信用卡的普及使在线预订的外部条件趋于成熟 Draw back： ——无法实时获取用户反馈并提供帮助 ——依赖于数据分析打造更为智能友好的交易平台
Slide-5 在线战略的推进效果 ——获取单个客户的成本时对比以往下降了50％左右 ——随着艺龙在线预订比例的提高，Call Center 员工需求量降低，也同样降低了艺龙的人员成本。 ——受成本优化的促进，艺龙股价在三个月内翻番。
Slide-6 在线战略的推进阶段 在线战略的3个分阶段推进任务 A）可用性（核心任务的完成率和完成时间） B）转化率（Ordering Funnel 分析） C）持续提升在线营销的投资回报率
Slide-7 在线战略的推进越来越依赖于数据分析 A）可用性：主要依赖于典型用户访谈和定性研究 B）转化率：主要依赖于Order Funnel各个环节的数据分析结合用户调查 C）提升在线营销的投资回报率：完全依赖于数据分析 在线战略的深度推进越来越依赖于系统的数据分析能力
Slide-8 我们关注哪些数据？ ——客户行为的数据：从哪里来，看到了那些内容，对这些内容有什么反应 ——产品竞争力的数据：哪些产品帮助我们实现了最佳的转化 ——预订流程的数据：客户在哪里流失了？为何客户点击了购买按钮却未完成购买？ ——在线推广渠道的客户行为差异和投资回报率
Slide-9 走出数据分析的误区 ——任何数据分析都不能替代产品经理对用户行为和产品特性的深入理解 ——任何数据分析都不能替代与客户的当面访谈和深入沟通 ——对数据的分析和解释很多时候仍然是艺术而非科学 ——必须建立起多来源数据的整合分析能力
Slide-10 建立起分析——假设——测试——实施的用户体验持续改进的闭环
Slide-11 elong 最佳用户体验的示例 A） 酒店点评频道：变“选择酒店再查看评论”为“根据评论排名选择最佳酒店”，转化率提高30% B） 低价日历（由艺龙首创，目前成为行业主流设计）
C） 酒店地图搜索（与google联手，行业首创，目前成为行业主流设计） |
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