民航業務旅客畫像的分析維度

劉柳 李淑靜 姚佳童 吳越伯 劉婷婷 黃斯諾

一、民航旅客畫像分析的意義

民航旅客畫像的分析對于民航業務具有重要的意義。分析旅客畫像可以幫助航空公司了解旅客的購票偏好、出行需求，從而為旅客提供更精準的產品與服務，提升旅客滿意度。

區別于互聯網普通用戶的畫像分析，民航旅客有兩大特征。一是用戶購買產品的交易流程長。二是民航產品之間具有強關聯。

二、旅客畫像的應用

用戶畫像可以實現的業務價值包含基于用戶群體的生命周期管理、高價值客戶深入挖掘，也可以輸出用于個性化實時營銷提高銷售轉化。下面將主要從市場定位、產品定制、銷售推廣、客戶維護四個方面分析用戶畫像的應用。

支撐市場定位。產品走向市場的一個關鍵問題便是出售給誰，關注市場規模和市場份額的同時，關注細分市場。可以通過旅客畫像將一個大型異質市場細分為許多同質性較小市場，即從用戶的角度進行市場定位，從而對不同用戶群所屬的市場制定不同的市場戰略。

支撐產品定制。為滿足旅客的多元化需求，可以通過對旅客畫像進行深層次分析，挖掘新產品類型或進行產品升級，從而開發出符合旅客需求的個性化產品，增強產品特點，提高市場吸引力與產品競爭力。

支撐銷售推廣。一方面，各個航司普遍存在自身產品及品牌的宣傳需求，而這一需求基于對目前市場環境的判斷，其宣傳的主要受體是旅客，旅客畫像是宣傳推廣策略的一個重要考量因素；另一方面，品牌宣傳、產品推廣等需要根據旅客畫像實施精準營銷，對不同畫像的旅客制定不同的營銷策略，通過用戶畫像可以更好的了解用戶，提供更符合他們興趣的推送內容，從而盡可能提升用戶的體驗，幫助用戶享受更好的產品與服務。

支撐客戶維護。通過對旅客畫像的分析，進行客戶分類，有針對性地提供服務，提高目標客戶感知度，從而增加客戶粘性。同時，在安全方面，也可以通過應用用戶畫像，定義不文明旅客分類，保障廣大正常旅客的利益以及維護民航運行安全等。

三、旅客畫像分析可用的數據源

為了精準的描述民航旅客畫像，首先要具備全面的用戶數據作為畫像的數據輸入源。旅客從預訂機票到抵達目的地成行，往往會產生大量的數據可用于分析用戶行為。

梳理出生成用戶畫像需要的數據后，則需要了解從何處可以采集上述信息。中國民航真正意義上的信息化，是從PSS（旅客服務系統）的引進、建設和應用開始的，PSS系統包括訂座系統（ICS）、離港系統（DCS）、以及代理人系統（CRS）。航空公司的票據交易數據存儲在上述系統。而隨著互聯網的發展，旅客通過航司電商系統如B2C網站、AppP等航司自營渠道以及OTA渠道購買產品與服務的比重逐漸上升。為了更好地了解旅客的行為，在旅客授權數據的前提下，我們可以通過埋點技術獲取旅客在電商系統的前端行為數據，比如瀏覽的頁面、停留的時間、訪問的頻次、點擊的按鈕等信息數據，更多的獲取旅客在交易前的行為信息。

其中，訂座系統產生的數據包括庫存數據（INV）、客票數據（ET）、EMD票數據（EMD）、訂座pnr數據（PNR）、航班計劃數據（SCH），內容涵蓋旅客在全渠道訂票時的所有旅客身份信息、航班行程信息、附加服務、客票信息及pnr信息等；離港系統產生的數據則主要包括離港航班數據（FLT）、離港旅客數據（CKI），內容涵蓋航班離港初始化后的旅客值機、行李托運、安檢、登機等航班離港各節點信息；航司電商系統產生的數據主要是電商Super PNR數據（SPNR）與旅客注冊登錄數據，SPNR則主要涵蓋旅客在航司電商系統購買的訂單中的產品或服務內容（機票、酒店、保險等）、價格、支付方式等信息。

四、用戶畫像的分析手段

標簽是通過對用戶的各種綜合信息進行分析而來的高度精煉的特征標識，是用戶畫像體系中的最小單元。通過構建標簽體系將數據整合為數據資產，刻畫用戶畫像，了解用戶顯著特征。

從標簽統計方式方面，則主要可以分為事實類標簽、統計類標簽、算法模型類標簽。

事實類標簽主要以用戶為中心，圍繞旅客出行全生命周期進行數據收集、匯聚，生成基于數據事實的基礎標簽，如年齡階層、用戶性別、用戶所屬城市等用戶基礎信息，主要用于描述客觀事實。

統計類標簽則主要是基于對業務的理解，依據一定的規則，對原始數據進行統計加工。如活躍用戶，可以定義為過去7天登錄次數大于3次的用戶、或過去90天購票次數大于3次的用戶。

算法模型類標簽主要應用于多維度信息整合后體現的相關標簽。比如用戶價值、用戶風險等。基于對業務的理解選用合適的數學模型，通過規則模型或機器學習模型來進行標簽的運算，無監督類別的機器學習模型往往無法對運算結論進行解釋，當具備海量數據、數據本身可信度較高且需要計算輸出的結果邏輯復雜時，適合采用此種方式。

五、用戶畫像的梳理方法

由于用戶畫像的分析角度有方方面面，航空公司應該怎樣梳理自己的用戶畫像維度。一般可以從以下角度考慮：

（一） KPI導向

公司會根據發展指定發展目標，并下發目標的KPI。將公司要達成的目標進行拆解，這個拆解的過程，可以使用OSM模型。O-Objective代表目標，比如：提升銷售額20%、提升網站渠道用戶流量10%、提升新用戶數量占比5%。在定義目標的時候，對其進行量化。S-Strategy 代表策略，即達成目標要采用怎樣的事實路徑，比如：針對活動的銷售量提升20%，則可以通過提升用戶數、提升用戶訪問量、提升轉化率、提升客單價、發送優惠券等策略。M-Measurement 代表度量，衡量該策略的指標，如提升訪問量的實現策略，可以通過瀏覽的用戶量、瀏覽的時長、退出率、各個活動入口的流量等客觀評估該策略是否有效。

（二） 航司的運營目標導向

如完成流量、銷量、風控等相關的運營目標。提升航司的拉新、促活、留存、分享等流量運營目標時，分析相關運營目標的依賴項并將其轉化為標簽，如實現拉新時，關注用戶注冊時間、用戶注冊渠道、注冊方式、用戶類型（潛在用戶/會員等）；實現促活，則需要關注用戶的活躍度（高/中/低）。運營目標設置為提升航司的銷量，業務上則關注機票購買轉化率、購買總金額、購買總次數等；風控方面的運營目標則一般關注用戶的退票率、是否黑名單用戶等。

（三） 按照旅客出行全流程

根據旅客出行流程的不同階段進行梳理，如航班搜索、注冊、登錄、預定、支付、選座、出票、值機、成行、乘機體驗等進行分類。在瀏覽階段，又可以細化為用戶本人的最近一次訪問時間、用戶訪問的設備信息，以及用戶瀏覽的渠道等。

六、結語

本文主要基于民航業務特征、數據特征等，結合民航相關的業務應用，對民航業旅客畫像的分析維度進行了分析闡述。通過對用戶畫像多維分析，從多角度、多場景對標簽進行構建與分類，能夠不丟不重的構建豐富的用戶標簽體系。在深度刻畫用戶畫像的同時，也有助于幫助未來對海量標簽的維護與更新。而互聯網行業的用戶畫像分析構建起步較早，對民航業旅客畫像的構建有一定的借鑒意義，航司也可結合自身特點進行旅客畫像構建的分析與研究。在未來民航業的發展過程中，旅客畫像分析可有力地幫助航司深入了解自己的用戶，為旅客提供精準的產品與服務，從而加速實現人享其行、助推航司快速發展。

作者單位：中國民航信息網絡股份有限公司