後流量時代，航司如何實現流量到存量的跨越

2018年11月15日

對于航司網站、APP運營來說，流量的重要性不言而喻。沒有流量，就沒有訂單，即使構思再好的利益點、創意點，都很難帶來大批量的訂單。

但流量總是有限的，特別是在流量日益稀缺的後流量時代，用戶基數有限、時間有限，不管是哪家航司，都很難保證長期快速的流量增長。所以在介紹完搜索營銷和微信兩種引流方式之後，筆者將在這一篇重點和大家探討：當重金吸引的流量來了，航司如何做好流量的承接和轉化，把流量變存量。

第一步：著陸頁的承接

著陸頁指消費者看過廣告後，通過點擊跳轉鏈接後出現的第一個頁面，是流量承接和留存的核心載體，一定不要讓來訪者一眼就失望。所以，在設計著陸頁之前，航司就要想好這個著陸頁主要面向哪些人、所承載的使命是什麽、希望傳達什麽産品和信息。

一般來說，好的著陸頁會有這些特征：重點突出，關鍵信息放在首屏，用戶行為引導流程清晰，制造緊迫感，建立信任感。優秀的著陸頁能夠潛移默化地引導用戶獲得自己所需的信息，完成注冊和購買，同時，盡可能多地收集有效用戶信息，便于流失後再次激活客戶。

航司在進行著陸頁優化之前，首先要確認引入流量的真實性，排除異常流量，還原用戶真實訪問行為。一般來說，不同渠道流量點擊具有相似性，同一渠道如果有大量與其他渠道不同的點擊，則為異常的可能性極高。航司可以利用一些網站監測工具進行排查，提高發現效率，確保引入優質流量。

著陸頁圖片與文案也非常關鍵。圖片至少保證清晰可辨認、重點突出不混亂、顔色搭配舒服，具有一定的設計感；文案要站在用戶視角，而不是航司的視角去撰寫，需要結合産品的賣點和客戶的需求來構思文案內容，可結合當下的熱點，表達形式新奇有趣，最好能夠激發客戶的好奇心。文案和圖片還要做到有機結合、相互呼應。

舉個例子，某化妝品品牌把目標用戶需求和痛點彙總，確定主題為“這次玩真的！說出你的眼線問題”，然後把他們關注的內容融入到活動文案中，有效提升了消費者興趣度以及活動精准度。

著陸頁的管理需要滿足用戶所需，但是用戶不會直接告訴你我想要什麽。當前已存在很多工具輔助運營人員了解用戶在著陸頁的具體行為，比如熱力圖，可進一步挖掘用戶需求。

熱力圖是根據用戶的點擊和浏覽行為繪制而成，包括多種類型，常見的有像素熱力圖和聚焦熱力圖。

像素熱力圖將訪問者在一個網頁上的點擊行為數據通過直觀的數據熱力圖像呈現出來，在熱力圖中點擊數據越高熱力成像越紅，點擊數據越低熱力成像越藍越暗。像素熱力圖主要用于調整頁面布局、分析異常流量。

聚焦熱力圖主要基于用戶在網頁上的浏覽行為，還原網頁對用戶的吸引程度，尋找用戶注意力焦點。即便在同一個頁面離開的用戶也可以區分浏覽到哪一屏，對哪一屏的內容更感興趣，是否“回到頂部”，是否滾動到頁面底部等信息，從而優化頁面布局，改善用戶體驗，提高訪客轉化率。

如何利用熱力圖的數據具體分析和解決存在的問題呢？舉某旅遊網站頁面體驗優化的例子（見下圖），通過像素熱力圖分析可以看到，用戶點擊左側導航多，首屏點擊比較少，所以，直接將左側導航位于第一屏，確保用戶進入該頁面即可看到並能點擊導航。

航司還可以根據熱力圖優化導航欄。比如，某品牌首頁導航中3.62%的點擊落在排列第二位的商用系列按鈕，而排在第一的家用系列按鈕僅有1%的點擊，客戶可以把用戶關注的商用系列按鈕放在導航的最左側，方便用戶的點擊。

航司在運用熱力圖分析著陸頁的時候，不僅要看整體用戶的熱圖，更應該觀察、細分不同用戶組、媒體渠道，查看不同組熱力圖的區別，然後根據用戶屬性和媒體屬性制定不同的營銷策略。

當航司發現著陸頁的問題，提出優化方向後，可以使用A/B測試了解不同版本的效果。A/B測試可以同時對網站中同一頁面的兩個或兩個以上不同版本進行效果測試，通過分離式實驗和數據量化判斷優化是否有效，可用于提高轉化率、注冊率等網頁指標，達到通過數據驅動提高網站轉化率的效果。

A/B測試既可以簡單粗暴地直接對比不同頁面的點擊轉化效果，也可以用于分析比較A版和B版用戶行為的變化。需要注意的是，A/B測試需要至少一周的時間進行測試，而且需要航司已積攢足夠的用戶，當用戶數據量很小的時候，測試結果可能會與實際情況存在偏差。

根據筆者的服務經驗，整體來說，當前航司著陸頁用戶體驗並不是很好，甚至存在類似無效按鈕、頁面內容相互遮擋、首屏信息不完整等比較低級的問題。比如下圖頁面，查詢預訂框點擊機+酒按鈕後未展現用戶預期的機+酒相關內容，咨詢該航司後得知目前網站不支持機+酒搜索功能。筆者建議暫時刪掉該按鈕，避免給客戶造成困擾。

此外，流量自身的屬性決定了著陸頁的運營質量和效果，如果著陸頁內容和産品不是按照流量的用戶畫像去設置架構，那麽再精准的流量轉化效果也不會理想。例如，當一個機票的流量是從搜索日本旅遊的關鍵詞過來，落地頁卻是馬爾代夫、澳大利亞、新馬泰的航線推薦，而日本旅遊航線在最後面，轉化效果自然不會太好。

第二步：轉化流程

轉化率不僅是一個數據指標，其本質是用戶體驗好壞的真實反映。航司如果想要獲得好的轉化效果，應該根據用戶行為，梳理網站架構及核心流程訪問路徑，盡可能精簡核心步驟，優化頁面體驗。

對轉化流程的分析主要是使用銷售漏鬥圖，通過對比每一步的流失率，確認用戶離開的位置，進而探尋背後流失原因。筆者曾幫助某品牌客戶對其高達7個轉化的流程進行梳理，縮減為僅剩4個步驟，並持續優化用戶體驗，最終訂單轉化率提升354%。

下圖是某航司的一個轉化漏鬥圖，可以觀察到頁面流失率比較高的是從機票查詢到産品選擇環節及確認訂單後的支付環節。

某航司流程轉化漏鬥圖

經過分析發現，該航司信息查詢檢索體驗非常不好。用戶在檢索某些具體的航班信息時，很有可能搜索了很長時間卻沒有得到預期的結果，這極易造成客戶流失。由于航線和時刻資源比較緊張，航司並不是每天都有航班，但航司可以在購票流程中，以價格日曆的形式展示票務信息，方便用戶更便捷地了解價格走勢和航班安排。

此外，對于長期無航班安排的航線，明確告知航班的情況，而不是告知客戶查詢的日期沒有航班，建議換個日期。而且該航司訂票流程不夠人性化，確認訂單環節不支持直接修改信息，比如想增加乘機人、修改航班信息，都需要回到首頁重新查詢航班信息。

價格日曆示例

關于轉化流程的分析，建議航司可以把有關轉化的所有頁面集合起來，分析這些頁面作為一個整體的表現。每家航司在具體轉化過程中存在的問題各不相同，筆者對一些常見的問題進行了梳理，希望能夠給大家一些參考。

頁面跳轉時間長。如果頁面加載時間過長，用戶體驗也是極不友好的。據了解，目前全網網站白屏時間（從開始到第一屏頁面非空白所消耗的時間）均值為2.54s，首屏時間（從開始到第一屏頁面渲染完成所消耗的時間）均值為3.39s，整頁時間（網頁加載完成所消耗的總時間）均值為9.45s，航司可以對比一下，是否優于行業均值，是否優于其他友商。

這雖然是一些小細節，但往往會帶來意想不到的價值。筆者曾幫某客戶優化移動端登錄頁面，發現登錄成功需要等待9~10秒，用戶很難耐心等待。筆者建議增加一個彈窗，彈窗1-2秒立即提示，後續大約需要等待4-5秒即可完成，避免用戶長時間等待。最終，登錄成功率提升23.6%，後端加載時間縮短50.0%。

注冊流程過于繁瑣。下圖是某航司的注冊頁面，如果僅僅是注冊而言，根本毋需這麽詳細的信息，每多一項填寫資料就會多流失一部分注冊用戶，建議精簡注冊資料填寫項，只需保留後續轉化必要填寫項。如果確實需要，後續引導用戶在會員中心完善信息，或者根據用戶的訂單信息自行補充。此外，部分航司注冊會員後會直接返回首頁，造成客戶體驗不流暢，建議直接繼續購票流程，降低用戶流失風險。

APP端登錄窗口較多。登錄窗口直接保留會員登錄和手機帳號登陸即可，不用針對各航司的會員單獨開設一個窗口。

人機驗證頻率過高。在用戶購票過程中，很多航司人機驗證出現頻率過高，尤其在航班查詢中，每次查詢與選擇均需驗證，嚴重影響用戶體驗。建議調整驗證觸發邏輯，減少驗證次數，提升友好度。

同時，航司應該對每一個流量進行實時監測，有助于及時發現各種突發問題，減少經濟損失。比如，曾經某客戶投放大量廣告出去之後，訂單量竟然沒有變化，後期排查發現系統出現問題，用戶無法下單，最終造成大量廣告宣傳費用的浪費。

對于航司來說，特別是一些大促活動，最好提前准備，留出充足時間進行系統測試，確認沒有問題再上線。在活動上線後，要實時關注是否存在查詢返回無結果、預定失敗、提交不了訂單、同時提交、支付中的各種小問題。

第三步：評估與複盤

用戶流失的背後可能是流量質量問題，也有可能是著陸頁的問題，還可能是轉化流程不合理所導致。航司如果希望掌握背後真實原因，指導後續營銷活動，那麽，對運營進行分析和複盤就十分關鍵。

航司需要複盤的運營數據主要包括搜索數據、預定數據（即提交訂單）、成單數據（訂單到支付）、退票數據、出票信息、售後反饋等方面。KPI 制定方向需要根據項目目標確定，可以根據媒體類型，圍繞目標確定具體關鍵指標，具體關鍵指標可參考下圖。

關于具體數值的考核指標，以大促活動為例，首先評估活動産品的市場競爭力、市場需求潛力、曆史銷售情況、宣傳渠道。根據經驗來說，比日常銷售額提升30~40%可以稱作是一次不錯的促銷活動。

複盤意義不僅是了解當前營銷效果，更重要的是對未來的借鑒意義，避免重蹈覆轍。通過對用戶來到官網後産生的一系列行為數據的分析，航司可以科學分析出當前營銷存在的問題，並獲得優化的方向。常見的優化方向包括站內搜索詞、站內廣告位、媒體廣告投放的優化。

用戶站內搜索需求優化。根據用戶搜索詞熱度，新增或調整推薦詞，滿足用戶站內搜索需求。筆者曾幫助某客戶根據站內熱門搜索詞監測結果，調整熱門搜索推薦，結果搜索次數增長986%，轉化增長268%。

站內廣告布局優化。通過追蹤站內廣告位表現，航司可以為優質內容尋找更好的坑位。比如，在大家的印象中，一個官網位置最好的應該是焦點圖，但經過監測後發現並不都是這樣。筆者曾在某品牌官網監測後發現，熱銷推薦的點擊、轉化都優于焦點圖，該品牌後續就可以將希望重點推薦的産品放在這個位置展示。

媒體廣告投放優化。航司可以通過打通媒體引流數據和用戶行為數據，利用歸因模型，了解各媒體在用戶轉化中的具體貢獻，並以此指導下一階段媒體渠道預算分配。同時，航司還可以利用媒體決策沙盤，基于企業曆史數據，根據具體活動目標，通過投資組合優化運算計算出媒體組合預算分配。

小結

大數據時代，營銷思維逐漸從産品為中心、營銷驅動業務的時期，慢慢發展為智能連接用戶並創造數據價值的4.0時代。無論是PC端、移動端著陸頁的運營都離不開數據的分析與支持。當前，已有多種網站監測分析工具，比如上文提到的熱力圖、銷售漏鬥圖、歸因模型，可以告訴航司“客戶是誰、從哪里來、在網站在做了什麽”。當然，這些工具只是幫手，要想真正發揮效能還需要對這些數據進行多維度剖析，發掘數據背後的價值點。（本文由國雙航旅團隊供稿）