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旅游APP用户画像及产品运营指导手册

发布日期：2016-06-24 00:00:00  2140

摘要: 移动互联网时代，想要运营好一款产品，必须深入了解用户画像及行为偏好。易观本期给大家提供最新最详细的旅游APP用户画像，助力旅游行业互联网企业做出更好的运营决策。

移动互联网时代，想要运营好一款产品，必须深入了解用户画像及行为偏好。易观本期给大家提供最新最详细的旅游APP用户画像，助力旅游行业互联网企业做出更好的运营决策。

一、旅游APP有哪些？

二、整体情况如何？

1.在线旅游市场一超多强格局进一步稳固。

Analysys易观分析认为，在2016年至2018年中国在线旅游市场将呈现以下趋势：

①在线度假旅游市场持续升温，非标准产品将成为市场亮点。

②资本整合持续发力，优化O2O竞争格局。

③创新跨界发展，构建在线旅游生态体系。

2.火车票预订、出行预订、旅游攻略、航空服务用户规模最高。

3.旅游领域领先的APP应用以火车票/出行/酒店预订、旅游攻略类为主。▼

三、用户画像怎样？

1.男爱航空，女爱旅游

男女占比在旅游行业各领域中有所差异。▼

男性偏好于航空服务，女性则偏好于旅游攻略。▼

2.年轻人占半边天

年轻人在各领域中占比居高。▼

30岁以上各用户对旅游领域需求相对较大，对出行、航空服务偏好强烈。▼

3.聚集在发达地区

较发达地区人群是旅游行业的主力。▼

一线城市用户偏好航空和出行预订领域，其他地区领域偏好较为平均。▼

4.学历偏高

旅游领域用户九成以上是初中至本科学历。▼

大专以上学历偏好旅游，硕士及以上学历对出行及航空服务偏好。▼

5.白领和自由职业多

白领和自由职业者在旅游行业中占比最多。▼

白领职员偏好出行及航空服务。▼

6.收入差距小

旅游行业各领域用户收入分布较均衡。▼

高收入人群偏好使用出行预订和航空服务类app。▼

四、旅游领域用户行为偏好分析及运营指南

1.火车票预订用户行为偏好分析及运营指南

火车票预订相关性最强的领域为：公共交通查询、招聘求职、生活工具、票务预订等，说明火车票预订用户分布领域广阔，火车作为消费者旅游及日常长途出行的主要交通工具，相应的火车票预订APP已融入用户的公共生活中，为广大消费者提供便捷、全面的基础订/购票服务。▼

将火车票预定用户与生活服务类APP交叉分析得知：百度糯米、赶集生活、百度外卖、智联招聘这四款应用渗透率较高且用户使用较为偏好，说明以上的应用在用户中受到广泛的使用，且用户粘性较高。▼

将火车票预定用户与招聘求职领域APP交叉分析得知：前程无忧51job、智联招聘、猎聘同道等六款应用渗透率较高且用户使用较为偏好，说明以上的应用在用户中受到广泛的使用，且用户粘性较高。应用主要集中在一三象限，第三象限应用在用户体验及用户覆盖等方面的竞争力有待提高。▼

将火车票预定用户与公共交通查询领域APP交叉分析得知：车来了、8684公交、爱帮公交、地铁通、北京地铁这五款应用渗透率较高且用户使用较为偏好，说明以上的应用在用户中受到广泛的使用，且用户粘性较高。相比于第四象限，服务类型重合度高，竞争激烈，虽然用户渗透率高，但用户偏好程度被分散，用户体验及粘度需提升。▼

综上可知，火车票预定APP可以考虑同“百度糯米、赶集生活、百度外卖、智联招聘“等生活类应用、“前程无忧51job、智联招聘、猎聘同道”等招聘类应用以及“车来了、8684公交、爱帮公交、地铁通、北京地铁”等公共交通应用APP进行联合营销或市场推广，从而获得高质量用户。

2. 出行预订用户行为偏好分析及产品运营提示

出行预订相关性最强的领域为：问诊、健康管理、移动电台、有声阅读、公共交通查询、汽车资讯等，说明出行预订用户关注医疗健康，也偏好移动电台等资讯获取类应用。

出行预订用户以一线城市及省会城市的中高收入人群为主，都市生活使之对旅游出行预订的接受程度较高，对医疗健康需求度较高，偏好便捷的知识及资讯获取APP，并习惯于使用O2O等服务型产品。▼

将出行预定用户与医疗健康领域APP交叉分析得知：平安好医生、好大夫在线、就医宝、就医160预约挂号、他趣这五款应用渗透率较高且用户使用较为偏好，说明以上的应用在用户中受到广泛使用，且用户粘性较高。相比于第二象限，用户使用意愿较好，但用户覆盖范围有待提高。▼

将出行预定用户与知识资讯类APP交叉分析得知：凤凰新闻、喜马拉雅FM、蜻蜓FM、汽车之家这四款应用渗透率较高且用户使用较为偏好，说明以上的应用在用户中受到广泛使用，且用户粘性较高。相比于第二象限，用户使用意愿较好，但用户覆盖范围有待提高。▼

综上可知，出行预定APP可以考虑与“平安好医生、好大夫在线、就医宝”等医疗健康类APP以及“凤凰新闻、喜马拉雅FM、蜻蜓FM、汽车之家”等移动电台、资讯应用进行联合营销或市场推广等动作，从而获得高质量用户。

3.旅游攻略用户行为偏好分析及运营指南

旅游攻略/UGC类相关性最强的领域为：运动健身、智能可穿戴、品牌电商、食品电商、体育视频/直播、二手电商、减肥瘦身等，说明旅游攻略用户年龄分布倾向于年轻人士，其中女性用户、自由职业者占主体，这些消费者时间较为宽裕，关注自身外貌身形及健康状况，通过旅游、体育、零食、电影等休闲方式提升自身生活品质。▼

将旅游攻略/UGC类用户与体育健身类APP交叉分析得知：咕咚、小米运动、悦动圈跑步、懂球帝等六款应用渗透率较高且用户使用较为偏好。相比于第四象限，用户渗透率高，但在用户粘度方面还需提高竞争力，需关注应用场景多元化，以刺激不同类型用户的体育健身需求。▼

将旅游攻略/UGC类用户与美食购物类APP交叉分析得知：闲鱼、1号店、下厨房、当当等六款应用渗透率较高且用户使用较为偏好，说明以上的应用在用户中受到广泛的使用，且用户粘性较高。相比于第三四象限，以美食知识分享或其余电商零售服务为主，虽然用户渗透率高，但用户电商购买偏好仍有待提升。▼

综上可知，旅游攻略APP可以考虑与”咕咚、小米运动、悦动圈跑步、懂球帝”等体育健身APP以及”闲鱼、1号店、下厨房、当当”等美食购物APP进行联合营销或市场推广。

4.航空服务用户行为偏好分析及运营指南

航空服务相关性最强的领域为：汽车后服务、翻译工具、城市出行、名片管理、企业协同、汽车资讯等，可以看出航空服务用户以高收入白领人群为主，办公类应用及智能硬件的使用反应其在忙碌的生活中对便捷省时、高效管理的需求，汽车出行以及一些健康领域的偏好反应出其对自身健康、高消费和优质生活体验的关注。▼

将航空服务用户与商务办公类APP交叉分析得知：网易邮箱、钉钉、 360云盘、名片全能王等六款应用渗透率较高且用户使用较为偏好，说明以上的应用在用户中受到广泛使用，且用户粘性较高。相比于第四象限，用户渗透率高，但细分领域服务的用户粘性有待提升。▼

将航空服务用户与汽车类APP交叉分析得知：汽车之家、汽车报价大全、瓜子二手车直卖网、途虎养车、汽车超人这五款应用渗透率较高且用户使用较为偏好，说明以上的应用在用户中受到广泛使用，且用户粘性较高。相比于第二象限，仍需加大宣传力度、提高用户覆盖率。▼

综上可知，航空服务APP可以考虑同“网易邮箱、钉钉、 360云盘、名片全能王“等商务办公类APP以及“汽车之家、汽车报价大全、瓜子二手车直卖网、途虎养车、汽车超人”等汽车APP进行联合营销或市场推广，从而获得高质量用户。

五、产品运营分析的基本功如何炼成

基于真实行为的用户画像是APP产品运营再上层楼的利器，互联网产品的运营分析，同时离不开基础运营和市场运营——知己、知彼百战不殆，如下步骤必不可少：

★基础运营篇

1.掌握行业总体情况

首先要了解产品所在的领域规模及发展趋势，如果领域的规模还处于快速增长，应该更加积极地采取“拉新”；而如果领域已经处于平稳成熟期，应该更侧重于提高用户的体验、提高用户的粘性。

2.掌握行业参与者的产品动态，确定真正的竞争对手

每个细分市场都有数以百计的产品在“参赛”，市场中的对手都有哪些？谁是真正的竞品？针对不同级别的产品确定不同的竞争策略：

从用户规模上看：

◆领跑者：分析对方产品设计的特点，结合自己产品的定位学习汲取，缩短产品本身的差距。

◆接近者：直接竞争者，分析对比用户来源、用户粘性、用户使用习惯的差异。

◆追赶者：通过点将台功能，可以发现快速增长的APP，无论何种原因导致用户快速增长都是值得注意和防范的。

从用户重合上看：

◆高重合竞品：同领域的高用户重合度的产品，说明用户是同类人群，是最直接的竞争对手！所以用户共性的特征和需求一定要了解，才能并更好地满足，赢得用户。

◆低重合竞品：同领域的低用户重合度的产品，说明用户人群并不是同类人群，所以说不会产生直接的竞争。

3.长期跟踪竞争对手的指标

基础运营指标的趋势变化分析：典型指标包括：（月/日）活跃用户数、（月/日）启动次数、（月/日）使用时长等

◆用户转化指标变化分析：典型指标包括：下载、安装、激活、留存、流失、卸载等指标

◆用户行为指标变化分析：典型指标包括：24小时分时点、人均启动次数、人均使用时长等

◆用户粘性指标变化分析：人均单日启动次数、人均单日使用时长、MAU/DAU等，都代表用户在产品的粘性表现。

★用户运营篇

没有神马比了解自己用户的人群特征和行为偏好更重要的事情了，包括：

◆用户的基础分布：包括人口属性分布、设备使用分布、运营商分布等等……

◆用户行为偏好：包括用户对不同领域的偏好、APP偏好等

★推广运营篇

酒香也怕巷子深，再好的产品也需要在市场上不断发出声音，引入第三方数据的背书是市场推广的最佳内容，可以帮助产品在市场中的品牌认知，得到资本、市场的认可。所以，第三方数据引用，是市场宣传利器。第三方的数据可以包括：

◆榜单数据：全网榜单、增幅榜单、领域榜单……

◆指标数据：选择优势维度的指标数据，引用单个指标或与竞品进行指标对比，都可以作为评价产品的数据基础。

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