AllenTavern产品设计说明书

作者: 刘天一 | 来源:发表于2015-09-25 21:54 被阅读195次

    通了一宿的宵,干到早上7:00,产出了设计说明书,以后会慢慢细化。。。

    背景:Allen经常旅行,他会搜索目的地酒店的房型和价格信息,然后下单。但是他也为搜索这些信息花费的时间和精力而苦恼。

    解决思路:直接让消费者发出一个心理预期价格和出行计划,让不同酒店来接单。

    痛点:为了能找到合适的酒店费时、费力。

    关键字:经常、搜索、目的地、酒店、房型、价格、心理预期价格、出行计划、酒店接单

    分析:
    1.“经常”:Allen这类消费人群经常旅行,所以在产品形态上要有Web端和移动端。Web端是为了让Allen在做那些低频次长决策的时候使用,如春节全家出行、单位集体出行、蜜月行等;移动端是为了让Allen在做那些低频次短决策时使用,如一场说走就走的旅行、临时的出差等等;
    2.搜索:要在全网抓取供应商信息,包括最上游的酒店、 GDS,OTA 等网站,横向比较后最终呈现给用户少数最优的酒店选择;
    3.目的地:推送的酒店一定要离目的地近,景点、商圈等;
    4.房型:搜索的前提条件,可以为用户添加一些写好的标签,如“单人间”、“商务间”、“高速WiFi”等。
    5.价格:要考虑价格范围在预期价格的+-10%左右(客户可以接受的范围);
    6.心理预期价格:输入心理预期价格让商家接单;
    7.出行计划:要考虑到达时间、离开时间、交通工具、游玩天数等;
    8.酒店接单:不提倡酒店抢单,用户先下单,推送到满足条件的各个酒店,看酒店是否愿意接单,将满足条件且愿意接单的酒店推送回用户,添加酒店评分机制,让用户自己选择。

    首页:

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    1.在目的地输入界面处默认定位为用户最可能去的地方,当点击输入框时会出现下拉单,根据用户消费习惯,默认为国内或国际,展示近期热门的旅游地,搜索框中可通过输入城市名或城市首字母搜索;

    2.入住时间默认为本日,离开时间默认为次日,点击输入可通过日历选择具体入住和离开时间;(日历上节假日要标红提示用户在这段时间内人比较多)

    3.根据目的地和入住时间长短,在输入期望价格框提供参考价格,下拉单中可让用户自行选择价格区间,也可直接输入具体价格。

    在输入完目的地、入住离开时间、期望价格后无需点击,直接搜索,自动展示结果。

    ps:输入要让用户尽可能便捷,目的地城市不止一个时,对第二个要有预判。

    搜索界面:

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    搜索结果:

    1.根据目的地、入住离开时间、期望价格(+-10%)显示默认搜索结果。因为Allen的痛点是在找酒店时费时费力,所以在界面设计上考虑到用户的 “选择困难症”,以及页面跳转对用户会产生的决策影响,所以抛弃常规的列表形式,以可视化的价格地图替代,这样做的好处还能让用户根据地图上的景点就近选择酒店;

    2.展示酒店数量上要合适,5个左右最佳,检索出的酒店在价格方面要在预期价格的范围内,考虑酒店舒适度情况(根据酒店评分),酒店标准要相近;

    3.用户可在该页面细化目的地,这次目的地的划分选择要比首页的划分要细致,展示商圈、行政区、热门景点、机场车站、地铁线路、临近大学、临近医院等标签让用户直接点击选择。在进一步选定目的地后,在目的地的半径范围内如果符合条件的酒店过多,则按酒店的评分排序取top5;如果在目的地的半径范围内符合条件的酒店过少,则展示最近的几个酒店(按用户所定的价格区间选取);

    4.在界面左下角部门加入快速筛选按钮(可多选),选择机场、火车站、客运站、热门景点、购物街中一个或几个,自动筛选出符合条件的酒店;

    5.右上角的价格区间显示附近酒店的最低价和最高价,滑动轮默认在用户所选的价格上,通过滑动滑轮可以改变价格选项,此时地图上的对应结果也一同变化;

    6.对于最符合的top5酒店展示酒店名称、价格、评分,其他同样也满足条件但未进入top5的酒店在地图上用红色坐标标出。

    自定价格抢单页:

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    用户在首页面点击“自定价格”后,跳转到该页面,用户在选择好筛选条件后,点击“发布订单”按钮,系统会立即将订单消息推送给符合用户筛选条件的所有酒店,酒店在接到订单后选择是否愿意接单,将愿意接单的商家显示在价格地图上,每隔60秒更新一次地图(延长数据的更新时间有利于刺激酒店马上接单,先接单就会先显示在地图上,被用户选择的可能性就越大)。用户可以在对比完愿意接单的商家后,根据酒店评分、价格、评价等因素选择酒店。

    逻辑算法(为简化叙述,在这里将建模逻辑用自然语言代替,想要了解深层逻辑算法可发我邮件)

    第一阶:
    搜索的优先级 1>2>3
    1.目的地,半径500m 2.入住离开时间 3.期望价格+-10%
    搜索过程:
    若1未满足,增大搜索半径,每次+100m,当搜索到符合条件的酒店后检索2;2为硬性条件不可更改,若没有房间则弹出窗口提示用户,当搜索到符合条件的酒店后检索3;但没有满足用户期望价格+-10%的酒店时,增大价格区间,每次+5%。

    当第一阶执行完毕后进行第二阶

    第二阶
    A:当符合1、2、3的酒店数量>5时,对符合条件的酒店排序 (1)>(2)>(3)>(4)>(5)
    (1)舒适度(有酒店评分决定);
    (2)离目的地远近(不是直线距离,而是实际路程);
    (3)价格(因为已经在期望价格的范围内了,所以差价不会很大);
    (4)离公共交通设施的距离;
    (5)离其他优质资源的距离(如其它景点、美食等)。
    B:酒店数量<5时,根据A中的算法搜索出符合的酒店补位。

    核心点:
    1.搜索上要在目的地抓取供应商信息,包括最上游的酒店、 GDS,OTA 等网站,横向比较后最终呈现给用户少数最优的酒店选择;

    2.“在自定价格选择酒店”的过程中,酒店方面是否愿意合作?该功能实质上是一个O2O模式,服务者(酒店)是否成熟,愿不愿意接受这样的消费模式会决定该O2O功能线下推广的难易程度;

    3.系统的稳定程度,技术部门的支持力度,系统的更新迭代周期,这些都将直接的影响用户体验,需要在技术上得到保障。

    风险点:
    1.在技术上实现抓取信息的难易程度,如果出现大规模宕机现象会给用户带来很大的损失,导致用户的流失;

    2.在“在自定价格选择酒店”的过程中会不会存在恶性竞争的事情发生;

    3.在前期的推广运营中是否需要对商家进行补贴,如果补贴后没能达到预期效果,该如何应对。

    移动端demo(时间问题只做了iOS端的,Android的找时间补上。。。)

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    谢谢各位看官~

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      网友评论

      • 569a43d0858f:思考的好详细,怪不得能拿到年薪30W

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