订单页面的设计对用户转化有着直接的影响，怎样设计才会更有效提高用户转化率？本文作者以OTA行业为例，对比了各个平台的订单填写页面，对这个问题进行了分析。

订单填写页，是用户下单前的最后一个页面，对于提高订单的整体转化率而言，可以说是兵家必争之地。在订单填写页采取各种措施促进用户转化，减少用户流失，是每个电商类平台必须全力以赴的事情。

本文以OTA行业为例，通过对携程、美团、飞猪三个APP酒店的订单填写页所采取的策略进行分析比较，尝试分析各个平台是如何在订单填写页留住客户的，从而为相关电商平台提供借鉴。

一、各个平台订单填写页的比较1. 携程

从携程APP的酒店订单填写页来看，主要有以下个方式促进用户的转化：

（1）限时免费取消政策

用户在入住酒店当日的某个时间点之前可以免费取消预定，本人认为该政策可以减少客人因为未来的不确定性而付出的成本，从而有利于客人在当下做出支付预定的行为。

（2）闪住功能

闪住功能使得用户可以先住店，离店后再付款。也就是说，在用户当下做决定的时候，是不需要付出真实的金钱的，因而大大降低了用户在决策时的阻力，即用户此时预定房间几乎是零物质成本。

本人认为该功能配合前面提到的免费取消政策，既减少了用户在当下预定房间的物质成本，又降低了因为未来不确定性所带来的风险成本，在两者的相互作用下，能够对订单填写页的用户转化率带来较高的提升。

（3）增值服务

携程APP的增值服务包括离店后的积分和取消保险。对于电商平台而言，积分是一种较为常见的促销手段，平台给予用户积分，用户用积累的积分兑换一定的权益，携程APP的积分权益包括早餐、延迟退房等。

而取消保险则是对某些不确定性比较高的用户的一种保障，分担该用户因无法按时入住所造成的损失，本文认为是对取消政策的一种补充。

2. 飞猪

从飞猪APP的酒店订单填写页来看，飞猪主要采取了以下个方式促进用户的转化：

（1）限时免费取消政策

该政策和携程APP的相关政策类似，不再赘述。

（2）信用住功能

该功能和携程的闪住功能类似，不再赘述。

（3）增值服务

与携程APP的增值服务不同，飞猪酒店平台的增值服务更多的是依赖其它平台。首先，飞猪的积分不是自己平台赠送权益，而是需要用户注册相应酒店集团的会员后，权益的分发者变成了酒店而不是平台。而其它的优惠分别是机票的里程兑换和接送服务的优惠券。

简而言之，在增值服务这一块，飞猪酒店平台更多的依靠酒店自身和阿里系的生态。本文认为飞猪采取如此做法的原因有两点：第一，会员的积分权益由酒店自身发放，减少平台的运营成本。第二，通过阿里系的产品矩阵构建生态，打造区别于其它OTA酒店平台的竞争壁垒。

3. 美团

从美团APP的酒店订单填写页来看，其采取的促进用户转化的方式和前面分析的两者略有不同，具体分析如下：

（1）限时免费取消政策

当携程和飞猪都使用限时免费取消政策来促进用户转化的时候，美团却另辟蹊径，通过较低的价格促进用户的转化。本文认为如果说限时免费取消政策降低了未来因不确定性造成的损失，那降低价格就是通过提高当下确定的收益来弥补未来可能出现的损失。

对平台而言，这两种方式各有利弊，要根据具体的情况来选择。如果使用限时免费取消政策，那么当下的转化率会提高，但是因为取消订单的几乎没有成本，所以订单的取消率也会随之升高。如果是使用降低价格的方式，那么当下的转化率可能没有前者高，但是订单的取消率也同样低于前者。

（2）信用住功能

美团的溜溜住和上述的的闪住、信用住功能类似，不再赘述。

（3）增值服务

在增值服务这一块，美团酒店除了常规的优惠券和积分激励之外，助力砍五折的活动算是一个小亮点了，即使在当下通过社交裂变来拉新的手段已经屡见不鲜。

二、各种策略的优缺点比较

表格中对在携程、飞猪、飞猪在订单填写页的使用的功能和措施的优缺点进行了简要的比较，本文认为值得讨论的有以下几点：

1. 限时免费取消VS低价策略

如表格所述，限时免费取消是一把双刃剑，一方面可以提高用户在订单填写页的转化率，另一方面会增加用户取消订单的可能。而用户取消订单，特别是在入住日当天取消订单，是会给酒店和平台造成潜在的损失的。

简单举个例子，假设每笔订单的单价一样，且每个人只下一个订单，有100人进入到订单填写页，原来的订单转化率是80%，则有80人下单，订单取消率是20%，则最终成交的订单是64单；现在加上限时免费取消政策后，订单转化率是90%，则有90人下单，如果订单取消率是30%，则只有63人成交订单；简而言之，限时免费取消政策能否带来最终收益的增加依赖于转化率和取消率的变化差异。

本文认为，可能正是因为这一点，美团酒店使用了另外一种策略，用当下的低价来换取因为用户取消订单造成的损失。虽然每笔订单的单价少了，但是用户取消订单的损失由用户自己承担。这两种策略到底孰优孰劣本文不得而知酒店营销工作总结，但是本文认为也许可以借助大数据构建风险模型，针对不同

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