旅游场景驱动的大数据应用

来源 :旅游学刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Baggio_Fu
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  百度指数(即搜索热度)显示,“大数据”一词从2012年5月27日开始有搜索记录,随后每年都会出现一个周搜索峰值,5年来最高搜索量达到10435次/周。近半年以来,“大数据”的搜索热度超过了“人工智能”,对旅游业来讲大数据应用更有价值和意义。
  一、大数据在旅游业的应用现状:基于游客数据的统计分析
  在旅游业这样一个边界模糊的复杂开放系统中,伴随着游客空间位置实时变化,动态数据随时产生、随时发生变化。旅游业拥有庞大、类型多样的数据,且涉及到很多关联行业的数据,总之,大数据在旅游业的应用研究是非常复杂的,目前旅游大数据应用主要聚焦于客源市场分析领域。
  1.旅游目的地大数据统计分析。目前,承担旅游目的地大数据分析业务的企业,通过对通讯运营商手机位置数据、搜索数据、交通流量数据、交易数据、社交数据等不同来源数据的系统整合分析,为旅游目的地构建了全面的客源市场分析。旅游目的地基于大数据的统计分析日渐成型,实现了使用大样本量(几乎接近全体样本)数据取代传统抽样调查进行客源市场分析,且在分析维度和颗粒度上,基于大数据的统计分析比抽样调查更加丰富,帮助目的地旅游管理部门更加全面地认知客源群体,实时了解客源群体在目的地空间分布状况,从而对客流预警和调控形成一定的帮助。
  2.互联网平台交易大数据统计分析。平台型旅游企业,如携程、去哪儿、飞猪、金棕榈等利用其平台经营过程产生的交易数据、评价数据和日志数据,对用户进行全方位画像和消费行为分析,形成对于其产品信息浏览情况、产品受欢迎程度等诸多方面准确的统计分析,赋予游客多个维度的属性标签。平台企业根据旅游产品类型与游客标签组合的匹配程度进行产品和服务推荐,企业利用互联网平台产生的大数据可以更全面地了解用户及企业自身业务开展情况。
  基于游客跨时空行为模式及用户在线使用情况、形成的游客驱动的旅游大数据统计分析,主要价值在于对全样本数据特征的深度了解,其优势是游客数据相对容易获得,然而对于这种游客(用户)驱动的大数据分析,其问题主要是数据分散在不同的网络载体和实体空间中,不同网络载体和实体空间之间难以实现同源数据之间关联,数据的准确性和真实性时常难以判断。此外,数据清洗能力也影响了大数据分析结果的实际应用价值。因此,要探究大数据分析在旅游业应用的更多价值,需要改变一种视角来考察大数据在旅游业的应用。
  二、基于旅游场景的大数据分析:大数据在旅游业应用的新方向
  2017年5月28日在贵阳举办的“数博会”上,马化腾提出,发展大数据“更重要的一个要素是场景”。智能时代的用户,每时每刻都被智能场景包围着,场景中不同角色之间的互动,使得场景具备了特定的细分标签,这样的细分标签进一步抽象,成为个性化推荐的基础。
  旅游场景是鲜活、具象化的实体和虚拟空间的总和,不同来源的大数据在旅游场景中关联,使数据维度更加丰富和有效。因此,大数据在旅游业应用从基于全体用户/游客数据的孤立视角,转变为在特定场景下用户/游客作为场景参与者之一,通过不同大数据来源建立起每个用户/游客与场景之间相互关联的数据化关系谱系,带动场景中相关主体进行大数据关联挖掘和共享,形成一个可控、可操作且可以延展出更多服务内容的大数据应用。
  场景对消费者购买行为具有直接影响,成为购买产品决策的一部分。场景减少了产品和用户之间的距离,改善了信息不对称,使商品与消费者彼此之间可以更便捷的发现,产生情景交融的互动方式。在网络化时代,实体场景与虚拟网络空间多层次互动,消费者更加容易被触动从而产生购买欲望。伴随着移动互联网的发展以及LBS(基于位置的服务)服务内容更加多样化,这种场景驱动型的搜索与发现模式,为旅游业带来了巨大的增长空间。
  场景化是旅游业的一个重要特征,场景对游客游览行为和消费行为都有重要影响。场景差异是生活和旅游的本质区分,场景对游客在不同活动空间下的行为影响相呼应,即场景链接带动消费行为发生。旅游产品在本质上就是在一种特定的场景化体验,每一个旅游场景都具备融合能力,通过场景融合产生不同的产业形态。
  旅游场景是旅游业供需关系之间的一种反映方式,不同场景串联构成了旅游业的供需空间,旅游场景也是实体空间与虚拟空间互动关系的一种反映方式,浓缩不同类型的旅游供需空间,集聚各种大数据,通过大数据分析反映每一种具体旅游场景的运行规律,可以为旅游业创造更多样化的发展模式。
  三、典型旅游场景的大数据应用
  为分析方便,我们把若干种旅游场景归类为4种典型场景,包括旅游消费场景、旅游管理场景、旅游营销场景和旅游服务场景。
  1. 旅游消费场景:用户在旅游决策、旅游活动过程中的各类场景中都可能涉及到某种形式的消费,消费内容会受到偏好和场景激发的共同影响。利用用户在不同网络渠道留下的痕迹,对用户偏好进行画像,场景中的企业对消费内容进行个性化设计和推荐。场景激发是要找到与用户画像相匹配的场景设置,如用户在居住地生活偏好与所在旅游场景的匹配,根据用户标签和所在场景进行用户化产品设计,提供景点周边特色餐馆、景点的营业时间、停车场位置等等指南性信息。需要大数据分析技术从海量、实时的信息中提取客户真正需要的数据,满足游客的这些个性化需求。任何场景都可以与周边的各种商品和服务资源产生交互和连接,产生交互和连接之后叠加相应的分类信息、比价信息、点评信息等,可以极大的丰富游客在旅游场景中的消费体验。
  2. 旅游管理场景:景区大门口或者景点周边区域,是典型的舆情分析和客流预警分流场景。景区管理者通过通信运营商位置数据了解游客来源情况,预测进入区域人员动态图,监控人员流向、流速并及时调整车辆运营班次;通过闸机与景区电子商务平台数据实时对接,可以实时控制买票数量和门票可用时间;景区管理部门可以通过在微信、微博上的发帖的实时数据了解舆情动态。
  3. 旅游营销场景:在旅游目的地营销场景,需要通过大数据了解游客选择某个旅游目的地的动因,这些动因中哪些是可以通过营销活动进行引导的,哪些是偏刚性需求,哪些是与家庭结构有关,哪些与工作性质相关等,这些问题都需要通过分析在不同平台和渠道之间的数据来解决。
  4. 旅游服务场景:游客咨询服务中心和旅行社门店是服务场景中最常见的服务场景,当用户进入场景时,服务人员根据游客咨询信息进一步推荐产品和服务给游客;酒店(住宿场所)是常见的线下服务场景,服务人员对客人身份识别及快捷服务、酒店消费及本地服务产品集成和推荐,离不开对游客数据分析和本地資源数据集成。酒店可以帮助客人建立在线临时社区,通过酒店wifi链接形成游客自组织,从实时数据挖掘中发现有价值的服务内容并提供相关服务。
  四、旅游场景驱动的大数据应用促进旅游创新发展
  实际旅游业务场景是上述场景的组合,例如,消费场景中也包含了管理业务、营销业务、服务业务。每一个旅游业务场景都是一种综合的大数据分析和处理情境,如何增加游客便利性、可信度、综合价值,是旅游场景应用大数据的一个核心诉求。例如,在一个旅游购物场景中,每一件实物产品所承载的各种数据,如产地、生产者、原材料、品质等,构成了游客购买的可信度基础。游客通过社交媒体或者电商平台了解到其他游客购买评价、通过第三方支付平台完成在线支付,从而完成整个购买决策,大数据都能带给游客便利性价值。
  场景驱动的创新对于旅游发展变得越来越重要。在特定场景之下,游客个性化需求才能被有效定义,在大数据分析基础上的场景服务或供给才更加有效。随着人工智能、大数据等技术进一步成熟,旅游场景的大数据应用将带来旅游业供需空间的优化,带来旅游产品和服务与个性化需求精准匹配,带给游客便捷、高效率和高水平的体验过程。
  旅游场景的大数据应用,能够大大提高旅游资源的利用效率,为各行各业的跨界者和跨界产品提供数据支撑,实现跨界创新和跨产业融合。在每个特定场景下,发挥大数据的统筹能力,将用户与场景串联起来,形成若干智能化场景的链接,就可以有效促进游客活动全过程的智慧化,带来的企业组织方式变革和业务流程重组,带动全域范围内旅游休闲活动的优化,提高旅游业运行效率、带动旅游业效益提升。
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