偶然被朋友推荐了Hopper这款订机票的软件,从此之后我再也没用过其他的订票软件。今天来分析下这款软件,以及我为什么对这款产品的钟爱。
首先先介绍一下这款产品以便更好的让大家了解我下面所说的内容
Hopper的最大卖点是其AI技术,通俗来讲就是Hopper能够帮你选择在最正确的时间预订航班,斩获最低价格,即使是对航空公司票价管理和廉价票放票流程毫无经验的菜鸟,也能“刀刀见血”。在这里我不展开描述其AI、算法的知识,而是站在产品的角度去分析我对这款产品的钟爱。
- 产品定位:与携程或者天巡(skyscanner)等订票软件不同,这不是一款商务旅行的订票软件,而是针对于休闲度假。
- 用户人群:他针对的用户是那些有旅行的想法又有旅行的时间的但还没确定具体的想法具体时间的用户,相比来说这些用户对时间的敏感度低,对价格敏感度高。像是大学生,想假期出去游玩的人
为什么我如此钟爱这款产品呢,最重要的一点是他抓住了我的需求(买机票),或者说更深层次的需求(买便宜机票)。也许你会说,买便宜机票不就是去订票网站(携程)找到最便宜最合适自己的机票然后下单就可以了吗?
但是运用你的同理心去想一下,我们真的每次买机票都买到了最便宜最合适的机票了吗?在每次订票软件的使用过程中你的心态是什么?是真的很痛快顺利的买到了机票吗?还是说每次使用的过程都是很纠结的到底是哪天机票最便宜,我过两天看看会不会更便宜,我要不要现在买还是过段时间再看看? 这些想法充满在整个使用过程中。
那么说为什么我特别钟爱Hopper这款订票软件,因为他真的洞察了用户的心理,抓住了用户的痛点而不单单是简单的订票需求。这里引用网易云的产品经理王诗沐的一句话可以完美诠释为什么洞察用户的心理为何如此重要?
洞察用户的心理可以满足用户深层次的需求。其次,满足深层次的需求能够带来更好的用户黏性,因为用户会感觉产品懂他,会有情绪上的波动,用户与产品的关系就会 超越一般的App,成为朋友,甚至知己,用户对产品的依赖就会变强。
传统旅行机票产品的交互方式一般会要求用户指定往返的时间或地点,在大量的航班信息中做筛选,从而获得有效的信息。
Hopper 的交互方式则截然不同,Hopper希望可以通过自身大数据的分析能力和数据带来的决策引擎,为用户提供合适的旅行计划,同时帮助用户去监控和预测机票价格的变化。同时Hopper 的设计非常的场景化,它所有的设计几乎都是顺着场景长出来的。用户在使用的过程中不会产生任何的不适感。
下面我举一个常见的使用场景来介绍:我是个留学生,快放暑假了,我有回国的需求,但我不知道怎么买票最合适。
如果我使用常见的订票软件的话流程是这样的: 选择好日期、出发点到达点,会跳出海量的机票信息,在我们的多方选择下,从中选择感觉最经济实惠的一个然后下单,或者感觉没有合适的就过两天再看看。
虽然看上去提高了频次,但用户在使用过程中一点也不开心,只拿软件当个“工具人”,没有任何好感
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那么Hopper是怎么做的呢
选择了出发到达地点后,出现了一张日历以颜色的深浅度来表示当天机票价格,颜色越浅越便宜,颜色越深越贵。
IMG_C52440ECCD38-1.jpeg 在我们选择好日期之后,它并没有直接跳出海量的航班信息,而是跳出这样一个页面 IMG_3534.JPG
界面上显示出当前的最低价格是 826欧元,并且,这只兔子在提示:你现在应该再等等。底下还有一句话:你可以通过点击下面的按钮开启通知功能,每张票最多节省291欧元。
同时在下面提示你在飞机起飞之前机票价格会变化,最多可以低至685欧元
在你听取了他的建议后开启了提示,你会收到类似的提示
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这就是 Hopper 很重要的提示功能。这样的提示以一种非常自然的方式,把信息描述给用户听。整个过程像一个人在跟用户做沟通,而不是一个很生硬的机器去提示用户,并让用户从复杂的信息表格或者图表里去获取到信息。
接下来的流程就是一样购票流程了我就不展示了。
image.png现在你明白Hopper为什么在没做广告的情况下还吸引了如此多的粘性用户了吧
- 洞察人性、同理心,满足用户深层次的需求,不仅仅是解决了用户订票的“需求”,而是解决了用户订票过程中的痛点,如何真正轻松便捷的买到便宜合适的票
- 场景是需求的灵魂,我们需要让产品和功能贴着需求与场景长出来。Hopper 所有的交互过程正是这样,每一处都是与使用场景相吻合,在用户想做决定的时候,恰好的出现。
- 拟人化的重要性:当你在使用 Hopper 的时候,你的感觉是在跟一个了解你“正在想什么”的人在做沟通,而不是使用一件工具
- 不着急变现,不做一锤子买卖,与用户建立羁绊,细水长流:Hopper并不会急于向用户推荐机票,大多数时候,Hopper给你的建议都是再等等。很多时候,用户的订票周期可长达3-6个月,在这个漫长的过程中Hopper宁可牺牲一些转化率和业绩,也要确保产品核心卖点:推荐准确性不受影响。
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