写在前面：这是一篇非典型对公报告，因其诞生具有特殊的背景和要求，故有对于一篇运营方法论来说略显多余的行业分析部分，具体运营方法诸位可自第二部分起读。

本文将基于携程app旅游模块中的“主题游”频道，从旅游行业分析、产品功能框架、频道运营方法这三个维度，来探讨下旅游类产品频道运营的相关策略。

1.行业分析

一般来说，旅游涉及“食宿行游购娱”六大环节，这是一个及其庞大的万亿级别的产业，所覆盖的市场范围相当广泛。而这又是一个及其讲究用户体验的领域，用户选择旅游其初衷便是为了放松心情、休闲娱乐，所以他们对旅游所带来的愉悦享受的期望值远远高于对其他行业的要求。

旅游行业一般要经历观光游、休闲游、度假游、体验高端游四个发展阶段。世界旅游组织研究表明，影响这几个发展阶段的核心因素是人均GDP水平。当人均GDP达到1000美元时，观光游剧增；当人均GDP 达到2,000 美元时，休闲游将获得快速发展；当人均GDP 达到3,000 美元时，旅游需求出现爆发性需求，旅游形态出现以度假游为主时期；当人均GDP 达到5,000 美元时，步入成熟的度假旅游经济，休闲需求和消费能力日益增强并出现多元化趋势，个性高端的定制旅游需求旺盛。

据统计，2016年中国人均GDP已经超过8800美元，而这也意味着随着人们生活水平的提高，经济能力的富余，中国的旅游行业早已具备朝着垂直细分的方向发展的基础。根据不同人不同需求而进行个性化定制化的旅游模式早已在暗中蓄势等待爆发。

而主题游，作为一种对某项专题或某一目的地进行深入的了解与体验，便是应这旅游升级的市场趋势而生的新宠之一，其主要是针对中产阶层以兴趣、爱好为目的组织的旅游活动。

“主题游”旅游产品及服务提供商需要从游客的不同身份、切身需求、独特体验、消费心理出发，为其量身订制旅游线路和体验。

按行业细分有滑雪、高尔夫、潜水，徒步、骑马，摄影、游艇、红酒等，若按心理诉求则有心灵、朝圣、养生等多种多样的主题。

主题旅游以独特的自然环境、资源、物产、历史文化、风俗习惯、宗教、艺术等为线索, 对其组合与包装、策划从而形成品类繁多、丰富多彩的旅游活动。

而携程的“主题游”频道，也基本上是按这种分类维度来进行产品设计的。

2.“主题游”频道框架

主题游频道页面（图片来自携程app） 携程主题游频道框架图

通过上图的思维导图，可以明显的看到，携程“主题游”频道的框架还是比较简洁的。对于携程这类旅游类产品，其对用户的作用除了提供海量的预订资源之外，还有一个更深层次的作用就是帮用户做决定，而这其实也是频道运营的一大主要方向。

单从产品框架来看，除了搜索框是用户有目的的搜索相关产品之外，其他诸如banner、引导栏、热门区域和主题精选，其都是偏“推荐”的功能，既是用于主推携程希望用户购买的产品又是帮助用户进行选择和决策。

所以接下来，我将从内容运营和数据运营这两个维度出发，来谈谈这类旅游类产品如何做频道运营。

3.频道运营的方法策略

3.1 内容运营

像“主题游”这种线上预订频道，其实就是把线上的客人导入到线下的旅行社。而当用户初次体验旅游线路和某旅行社的服务的时候，由于他之前对相关的服务并不了解，他唯一的信息获取渠道从某种层面来看可以说就是携程，所以这时候如何将有效的信息精准的传递给用户就显得至关重要。而这个环节，主要又可以分为静态的内容呈现和动态的内容推荐。

3.1.1 内容呈现

所谓静态的内容呈现，如同其字面意思，就是将某条路线的相关图片、介绍、价格等信息按照重要程度，将其在正确的位置展示。

如何定义信息是否重要，一是基于我们自身经验对用户的了解，比如如果我们自己是游客，一般关心的信息会是：景点美不美、旅途安不安全、旅行体验如何、价位怎么样这些信息；而更准确的方法，我们可以通过埋点，看看用户在各个信息上的点击停留情况，从而判定他们对哪些信息比较重视，了解了用户的痛点之后，我们就可以通过美化景点图片、置顶优质点评、优化文案介绍、调整内容呈现位置等手段，将用户关心的信息放在合适的位置，更好的呈现给他们。

3.1.2 内容推荐

正如之前提到的，频道内的产品这么多。如果真让用户自行进行选择的话，一旦出现了选择困难的情况，基于人的惰性，他们可能索性就流失了。所以对于频道运营来说，我们其中的一个重要的工作就是帮助用户做选择，降低其决策成本。

而“主题游”频道，其本身在功能设计上，便已经考虑到了内容推荐机制的加入。

首次点击“主题游”频道界面

在用户首次点击“主题游”频道的时候，便会跳出让其“选择感兴趣的主题”这一界面，用户进行相关的选择后，后期便能对其进行针对性的推荐，从而提高用户的转化率。

除此之外，我觉得运营人员在这个频道中还可以通过两个途径去实现内容的推荐。一是对热门区域和主题精选两个模块的利用；二是对banner栏的利用，banner栏主要是用于进行日常各类活动策划的展示，毕竟活动本身就是一种对于用户的推荐和吸引。

而在内容的推荐上，我们务必要贯彻的一个概念便是“动态执行”。

在像热门区域、主题精选这类推荐模块中，各个旅游线路的排序并不是一成不变的，我们务必要根据数据的反馈：比如某个旅游线路的销量非常可观，但他的排位却并不是很靠前，而排位靠前的旅游线路，却并没有带来与之位置相对应的销量，这个时候我们就有必要尝试去调换下两者的位置，看看效果是不是会更好。

而“动态执行”这个概念，应该是存在于我们运营工作的方方面面，包括活动策划、渠道推广。我们在活动正式开始之后，需要实时监控活动进展，如果初期的活动效果好于我们的预期，就有必要考虑是否加大此次活动的投入；如果活动进展远远低于我们的期望值，这个时候可能就要重新评估此次活动的效果，如果预计效果不乐观的话，就有必要压缩投入，保留资源以便用于下次活动。

3.2 数据运营

“主题游”频道，其实也可以定义成是一款电商类的产品。只不过，它所售卖的商品不同于淘宝、京东之类的衣服、家店、数码产品，而是售卖旅游产品。对于这类产品，其最终的运营目标，必然不能脱离GMV。而影响GMV的因素，主要是两个：一个是购买人数，另一个则是客单价。

而作为频道运营，我们所能影响主要是购买人数这一因素。决定购买人数的公式很简单，无非就是：

购买人数=流量*转化率

基于这个公式，我们运营工作的着眼点其实就是流量规模的增大以及转化率的提高。我们先来看看，如何提高我们的转化率。

3.2.1 提高转化率

对于转化率的提高，其实我们的基本思路是：发现问题，有的放矢。也就是说找到转化率低的原因，并对之进行针对性的调整。而在原因的发现过程中，我们就不得不用到漏斗模型了。

电商购物流程漏斗模型（图片借用自“海洋的笑声”）

这个电商购物的漏斗模型，同样适用于我们“主题游”频道的运营。在提高转化率的方法上，我们主要采用的是比较法，其中包括外部对比和内部对比。

外部对比：对比竞品。即使是同一个环节，各个产品的转化率肯定也是不同的。而这时候，就要求我们对竞品有足够的了解，通过业内的朋友或者一些行业分析报告，了解各个竞品的转化率，如果他们的转化率远高于我们，我们就有必要好好去研究下他们的产品位置设置、文案风格，取长补短，提高自身的转化率。

内部对比：对比自己产品自身的各个层面。可以是纵向的时间维度，也可以是横向的用户维度。

1）纵向：从时间上，主要是进行环比。比如说通过实时数据的监控，我们发现今天某个环节的转化率远远低于昨天的，这时候我们就有必要去看下是不是系统出了bug还是因为昨天的某个活动下架所导致的；

                  从流程上：以上图为例，比如说点击率和访问转化率上来看，都是比较正常的一个数值比如说是30%,而到了下单转化量上却下跌到了1%。那么这个时候，我们就有必要去专门针对这个环节进行研究，看是不是支付系统出了问题，导致部分用户无法支付成功。

2）横向：这个我们主要可以通过用户画像来进行对比。比如说明明进入的是同一个界面，但A类用户的转化率就是比B类用户高。这个时候我们可以通过对A类和B类用户进行分析，看看其差异在哪，最终通过运营手段抹平这类差异。比如说，有可能A类用户是通过旅游论坛引流过来的，而B类用户则是通过母婴社区引流过来的。那么我们后期就可以增加旅游论坛的推广资源投入减少对母婴社区的投入，从而提高ROI。

3.2.2 增大流量

对于流量的增大，主要靠的还是渠道的曝光，尤其是在我们上线某个活动之前，更是需要多渠道的引爆来为后期的活动效果做准备。

一般来说，运营常用的渠道可以分为以下三种：

内部渠道：“主题游频道”的banner、自媒体

合作渠道：携程的其他兄弟产品：比如说旅游类的其他频道

外部渠道：合作媒体、其他用户群体匹配的产品

对于内部渠道和合作渠道，因为基本上都是携程现有的用户，所以在流量上很难出现爆发式的增长。而对此，我们可能更多的需要通过联合活动的形式来依靠外部渠道曝光。在外部渠道的选择上，一般来说，我们需要遵循的3个原则是：

1）能资源互换的，尽量不要付费合作，毕竟每次活动的预算都是有限的，好钢用在刀刃上；

2）选择联合活动的产品，在用户群体上一定要匹配。一般来说可以选择同一条供需链上的产品。比如说和旅游类的社区合作、和出行类的产品合作，匹配的用户群往往能带来相对可观的转化率

3）做好渠道的数据监控，好的渠道可以长期合作，差的渠道体验过一次也就可以了。

除此之外，还有一点我们务必需要注意的就是，在每次活动结束之后，我们一定要通过PDCA模型对其进行复盘，方便在下次活动的时候有则改之，无则加勉。

以上便是笔者从内容运营和数据运营这两个维度出发，对频道运营方法策略的一些解读了。概括来说，在日常的运营工作中我们需要：基于用户的痛点和需求，将重要的信息呈现给用户并帮助他们做出选择；选择优质的渠道，提高活动的曝光率获取流量；并以漏斗模型为基础，通过数据分析提高用户的转化率，为最终的GMV负责。