行業概述
旅遊類應用按照用戶需求劃分為：資訊、預訂、交通、分享四種類型，OTA預訂市場發力多年，廝殺激烈，賺取佣金的商業模式相對穩定。隨著手機、平板等移動設備的普及，用戶場景更加豐富，旅遊類app逐漸向前後延伸，填補用戶出行的需求空白，螞蜂窩的旅遊攻略即屬於協助用戶規劃行程的資訊類應用。
資訊類應用需要大量的數據支持，屬於強運營產品，通常也會包含UGC+SNS，作為平臺激勵經驗用戶產生有效內容，吸引潛在用戶出行體驗，並以天然的分類方式（目的地）劃分用戶群，提供結交渠道，增加用戶覆蓋率。因為盈利問題，資訊類應用也會向後擴展，接入預定產品（比如酒店、線路），相對於傳統OTA，資訊類應用根據信息分類和用戶痕跡，可以更精準的推薦。
產品概述
螞蜂窩主打5款app：旅遊攻略、螞蜂窩特價、旅行翻譯官、嗡嗡、遊記-螞蜂窩，分別對應：出行前決策、出行預定、途中的翻譯、社交服務、歸來後分享，幾乎覆蓋全場景。螞蜂窩的優勢是攻略，並且是高度結構化數據，將酒店、景點等有用信息從雜亂數據中提取出來，方便用戶決策，也為大數據分析提供可能。
數據方面，螞蜂窩有5000萬用戶（80%來自移動端，持保留意見），200萬日活，日均UGC信息10w條，覆蓋了全球95%的景點；與螞蜂窩一樣擁有大量UGC數據的窮遊用戶也是5000萬（40%來自移動端）。
螞蜂窩以旅遊SNS起家，核心競爭力是海量用戶信息和強大的編輯團隊提供的高質量攻略，旅行攻略app即為這些核心數據的匯聚，輔助潛在出遊用戶出行決策。
整個app的核心為旅行地推薦及詳細介紹，圍繞旅行地提供酒店、門票、特價、購物、美食等周邊服務，從而拓展盈利模式，目前酒店、門票只是單純導流到供應源網站，線路則自建預定流程，收取佣金。
用戶需求分析
線旅遊市場逐年遞增，度假業務所佔比重越來越高，旅行已經成為一種生活方式，學生放假，白領工作間隙等等，都會想出門旅遊放鬆自己。
痛點：去哪兒玩？
絕大多數用戶旅行的首個場景是——想出去玩。僅止於“想”，目標是放鬆自己，切換當前生活狀態。接下來就是決定去哪裡玩，但是怎麼知道哪裡好玩呢？可以從去過的朋友那兒瞭解部分信息，但是畢竟選擇不多；可以網上搜索各種旅行地信息，但是蒐集的過程非常痛苦，旅遊門戶網站的概要介紹都不夠深入，只有在遊記中深入瞭解旅行地各方面信息，但是遊記都非常個性化，內容以及敘述方式都大相徑庭，這種雜亂零散的數據迫使用戶必須閱讀大量遊記來蒐集吃住行購娛各方面信息。
旅行攻略就是將用戶從痛苦的信息蒐集過程解放出來，通過結構化UGC內容，以及強大的運營編輯，把每個旅遊地的詳細介紹以及周邊吃住行購娛都挖深挖透，讓用戶更輕鬆的規劃行程。
產品功能分析
產品設計上，旅遊攻略最大的特色是專題運營，不管是旅行地的介紹，問答，還是周邊吃住玩購的信息，都以專題形式呈現，比如“跟著電影遊臺灣”“人氣按摩SPA集中營”“農家菜裡賞野趣西湖”等等，非常貼心細緻（用筆者初中老師的話說就是：我都嚼爛了，你們吞下去就行了#沒辦法我就是個惡俗的人#）。
主頁面上分為發現、我的、查找、更多四個部分，主要以旅行地介紹為主（除了地區的詳細介紹，還提供周邊服務），同時還有看看遊記、訂酒店、找特價、問達人四項功能。
專題每日都有更新，並且緊隨社會熱點，而且每張圖片都很精緻，遊記還可以提取出文中的提到的景點、酒店、美食等有效信息。
附上產品的功能結構圖和數據結構圖：
高結構化的數據邏輯清晰，但是我在體驗app的時候遇到過另外一個問題，就是邏輯太深，比如我從首頁找個酒店到詳情頁面一共經過8個層級，如果要返回首頁，還必須連點8個返回，這個是不能接受的。。。
數據不用說，大量的數據信息及分類標籤。不知是不是數據處理的問題，點開新頁面時加載數據較慢，有待優化。
總體功能來說，旅遊攻略是一款全面細緻的旅行地服務軟件，有強大的運營和數據支撐，可利用大數據精確推廣和反向定製酒店、線路等，從目前app版本來看，預定產品還有待完善。
競品分析
用SWOT模型分析下：
Strengths:
旅遊攻略是螞蜂窩進軍移動端的拳頭產品，手握海量UGC數據和攻略引擎技術。資訊類app掌握信息就等於掌握了用戶，螞蜂窩5000w用戶，80%來自移動端，5款移動app，攻略是核心，按80%算，再二八原則，估算旅遊攻略2000w用戶，用戶意味著變現的資本，大數據可以通過預售的方式來反向定製旅遊產品。
Weakness:
盈利模式單一，目前只是與傳統OTA合作的佣金+廣告模式（流量變現是永恆的話題~）
Opportunity:
旅行市場需求越來越大，人們越來越傾向於個性化自由行，OTA的標準旅遊產品已經滿足不了人民日益增長的精神文化需求，作為旅行資訊產品，比OTA更有優勢提供定製旅行服務，優化完善用戶根據行程規劃匹配預定產品的體驗。
依託大數據可以用來預售旅遊產品，優化供應鏈資源分配。
各種打車、餐飲O2O服務迅速發展，這些服務都屬於旅行的重要場景，與O2O服務結合，可以將用戶場景從出行前拓展到出行中，給用戶更好的體驗，也可兒增加更多的盈利點。
Threats:
雖然早期的數據積累建立了一定的行業壁壘，短期內不可替代，但是目前的變現能力還能支持支持技術和運營的走多遠還有待考證。選擇同為資訊類應用的窮遊，百度旅遊做對比：
反饋建議
- 增加“制定行程計劃”：旅行攻略目的是幫助用戶決策，用戶需要制定出行計劃再去匹配最符合自己機票酒店等旅行產品；
- 提供“一鍵預定”：有了行程計劃，背靠大數據可以“一鍵預定”，自動匹配各種用車、門票、酒店產品，節省用戶時間成本，也為供應商精準投放產品（更符合預定場景，當前的預定都是分散融合在各類攻略信息內部的，用戶在還未規劃好行程時不會輕易預定，規劃好後找這些產品時，由於信息的層級，又埋太深了，難以找到。。）；
- 當然一鍵預定是需要整合大量資源，不是一蹴而就的，提個近點的：就像第二點中說的，整個app層級太多，一路往下打開一個又一個頁面，每個頁面都有用戶流失率，最後能到達預定頁面的用戶真的不多了。。。
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