中国境内主流航空公司APP行业分析报告：华为手机成商旅出行用户代表

航空公司数据分析 APP

TalkingData | 2016-07-20 15:49

【数据猿导读】 “得用户者得天下”，对航空公司而言这也是颠覆不破的真理，所以各个航空公司也越来越重视移动端的阵地，TalkingData基于覆盖超过30亿部移动智能终端的移动互联网大数据和移动产品评测方法论对中国境内主流航空公司的APP进行了横向评测

进入移动互联网时代，人们越来越依赖手机、Pad等移动设备完成生活和工作中方方面面的消费和服务选择，究其原因是移动设备提供了前所未有的如影随形特性和良好的用户体验。

“得用户者得天下”，对航空公司而言这也是颠覆不破的真理，所以各个航空公司也越来越重视移动端的阵地，希望通过移动终端把自身的产品和服务带到客户身边，更希望能有机会进一步拓展业务服务内容，为客户提供全流程的增值服务。并且从航空公司销售模式转型看，“提直降代”也需要将客户引流到自营渠道中来。而航空公司的各个自营渠道，APP的增长速度远超过微信、PC端、呼叫中心、售票处，所以发力APP也完全符合了行业的整体发展趋势。

TalkingData基于覆盖超过30亿部移动智能终端的移动互联网大数据和移动产品评测方法论，分期从行业分析、产品功能、产品体验等多个方面对中国境内主流航空公司的APP进行横向评测，使航空公司不仅可以了解行业的整体现状和发展趋势，也可以了解自身产品的优势与不足，为产品用户体验、客户经营能力等方面的提升提供参考。

本期我们先为大家带来的是《中国境内主流航空公司APP行业分析报告》。(内附报告解读)

以下为完整报告

Part 1 2016年5月航司APP行业数据

覆盖及活跃排名

2016年5月，航司APP用户量呈现如下排名，航司APP分为3个阶梯：

第一阶梯：东航航空及春秋航空;覆盖率及活跃率上表现最好;

第二阶梯：南方航空及中国国航;覆盖率上表现很好，但是在活跃率上有提升空间，可从加强用户的沉淀能力上入手;

第三阶梯：海南航空、深圳航空等五款APP;覆盖率及活跃率均不高。

活跃/覆盖

APP活跃率/覆盖率能够表现APP的用户沉淀能力。影响沉淀能力比值的因素可能有：

用户匹配度及APP产品及运营能力：如果获得的用户是真正的APP目标用户，并且这些用户对APP产品及运营活动满意，那么用户留下来持续活跃的可能性就更大;

当月新增用户量：因为当月新增用户同时也是当月活跃用户，如果某月新增用户剧增，同样会带来活跃用户的增长，影响活跃量/覆盖量比值;

在用户沉淀能力上，东航、春秋表现良好，除此之外，用户量级不大的山东航空及深圳航空表现也较好。

整体走势

在TD数据样本量逐月稳步提升的情况下，从航司APP覆盖率及活跃率的走势可以看出，九大航司APP用户量均保持稳定增长的走势。

东航、春秋、深航、山航均在不同时期有过推广活动，带来覆盖用户和活跃用户当月的增长。可以通过查看停止推广之后的用户量与推广之前的用户量比较来看当次推广效果。

Part 2 2016年5月航司APP用户画像

人均活跃天数

人均活跃天数=月均DAU/MAU*当月天数;

人均活跃天数体现用户粘性：川航、山航、深航、春秋在人均活跃上5月份平均一个人会活跃3天以上，表现较好;

厦门航空可能因为用户量级过小，造成人均活跃天数过高;

南方航空可能受会员日活动影响，吸纳了大批为了免费机票而来的用户，而造成人均活跃天数不高;

影响人均活跃的方式可能有打卡签到、push活动推送频率、用户在APP中可以实现的功能多少等。

设备品牌

航司APP用户设备品牌中，华为手机无疑成为商旅出行用户的代表，九大航司APP的TOP手机品牌均为华为;

除春秋航空外，其他8款航司APP用户设备品牌均为三星;

春秋航空因其廉价航空特性，与小米用户喜欢新鲜事物、注重性价比的特性相符合，因此春秋航空用户手机品牌第二名为小米。

设备机型TOP10

模拟器用户

一般来说，一台设备一个机型;而在TalkingData的统计数据中，发现个别APP的设备总数与机型总数差异较大;这种情况可能是模拟器用户造成的;

设备总数/机型总数值越小，说明机型数据中混杂了越多的模拟器带来的机型数据，有刷量的嫌疑。

关联APP-航司

在九大航空APP中，九个APP的关联酒店APP中，华住酒店均已明显优势稳居酒店TOP1位置;

掌上如家及锦江之星在不同航司APP用户排名第二/第三;

国航、南航、海航、川航用户在两者中相对更喜欢如家酒店，而东航、春秋、深航、山航、厦航用户在两者中更喜欢锦江之星。

关联APP-酒店

关联APP用户指的是某一个APP的用户中，在指定时间段内有多少用户启动过其他APP的情况;

九大航司APP中，除东方航空自身外，其他APP用户的第一非自身的航司APP选择均为东方航空;

第二、第三的航司APP选择主要集中在国航、南航、和春秋航空上。

关联APP-行程管理&旅游

在行程管理方面，东航、春秋、深航、山航四大航空公司用户比其他五家航空APP用户使用行程管理软件的用户少;

很可能的情况是这几款APP本身已经能够满足用户行程管理需求;

航旅纵横和飞常准两款APP为民航用户主要的选择，航班管家用户量相对较少;

在旅游及预订需求上，去哪儿网基于巨大的用户量稳居八大航空公司第一旅游选择;

携程网及途牛旅游为大部分航空公司的第二及第三选择;

东航用户使用去哪儿的用户量较少，可能是受15年年底东航取消与去哪儿合作的影响。

附中国境内主流航司APP行业报告解读

1. 报告中的数据样本量有多少?

报告数据来源：TalkingData 移动数据研究中心，Android平台数据，Top50000应用数据，覆盖设备样本数量2.7亿。

2. 报告中数据是什么时间的数据?

报告数据时间范围：2016年5月1日~2016年5月31日;此期报告仅体现2016年5月这段期间内的数据表现情况。

3. 报告中覆盖量和活跃量对于移动APP运营有什么意义?

覆盖量代表APP推广能力。不管是免费推广还是付费推广，获取用户流量是APP运营的第一步。获取用户后才能引导用户启动、浏览、注册等，进而引导用户成为客户(有交易行为，如订票等)。

活跃量包含新用户和老用户。其中新用户代表APP推广能力，老用户代表用户沉淀能力。为了提高用户的沉淀能力，我们会从产品及运营两方面进行优化。产品优化包含首页布局、注册流程、预订流程等优化，运营方面包含用户分群、运营活动、个性推荐等。

4. 报告中覆盖率高活跃率低就是说明APP运营有问题么?

不一定。这里其实要看我们获取覆盖的用户流量的成本。如果是免费推广，即使获得的用户质量差些，不完全是目标用户，但是因为没有成本，ROI总归是正的。对于免费获取的低质量用户，我们可以做几件事：

①筛选出目标用户群(如机票预订)，做重点用户运营;

②对于非目标用户，也可以通过运营的方式，让这批用户产生价值。

如南航的会员日活动获取的非机票预订用户，可以转化这批用户进行活动分享，为APP传播及获客贡献价值。

5. 报告中人均活跃天数为什么有几家差异较大?

几个方面可能影响人均活跃天数。比如用户量级及用户质量。

①用户量级：样本中厦门航空的用户量级较小，对于量级较小的用户运营相对比量级较大的用户运营要容易些。

②用户质量：南方航空每月28日为南航会员日，有会员免费抽取机票的活动。

这个活动没有门槛，用户可以当天为了参加活动而注册为新会员。由于这批用户注册的目的是参加活动并非购买机票，这批用户在非会员日期间APP使用行为非常少，整体拉低了南方航空的人均活跃人数指标。但是由于这批用户获取成本基本为0，反而说明会员日活动效果很好。南航可以考虑去除会员日活动带来的用户，重新再看下剩余用户的人均活跃天数即可了解目前用户的活跃程度。

6. 报告中覆盖机型是否完整?为什么没有看到HTC的机型?

报告中仅体现了主流品牌及TOP10机型，HTC品牌并未出现。以东方航空的设备机型为例，HTC在东航用户设备品牌中排名第10，品牌占比1%;机型one在机型中排名75名，占比为0.3%;由于报告中仅体现了主流TOP品牌及TOP10机型，HTC并未入榜。

7. 模拟器用户是什么?为什么会怀疑刷量?

一般来说，一台设备一个机型;而在TalkingData的统计数据中，发现个别APP的设备总数与机型总数差异较大，这种情况可能是模拟器用户造成的。有的用户会使用模拟器进行操作，一个模拟器对应一台设备可以刷出多个机型。在刷量推广中会出现一种刷量的方式是通过模拟器更改设备的机型进行刷量操作。TalkingData的数据统计根据设备id识别设备，去除了恶意刷量数据，保证了数据的公平性。

8. 报告中为什么感觉并没有深入业务进行分析?

报告中所有数据来源为TalkingData 移动数据研究中心Android平台TOP50000应用数据，根据用户的APP覆盖及启动情况进行数据提取及分析。报告并未使用航司APP内部数据，在数据的解读上也并未深入航司业务。

9. 报告中的是否包含了代理人的操作数据?

报告统计和分析了各航司APP的所有用户，未排除代理人在APP中的使用行为。这是因为一方面代理也部分体现了用户在APP中的使用行为，另一方面通过代理人数据也可以分析刷票、占座等行为。

来源：TalkingData

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