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智慧旅游:大數(shù)據(jù)是導向

文旅惠報 本文作者:王亞博 2015-09-16
旅游產(chǎn)業(yè)方面,“互聯(lián)網(wǎng)+”與“旅游+”促進了旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級;從國家戰(zhàn)略上來看,大數(shù)據(jù)已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略層面,隨著大數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)旅游決策,旅游管理、服務、營銷都迎來巨大變革。

一、旅游信息化建設階段

我國的旅游信息化建設經(jīng)歷了四個時期,分別是傳統(tǒng)旅游經(jīng)營期(2004年前)、數(shù)據(jù)旅游時期(2005—2009年)、智慧旅游時期(2010—2014年)和“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”時期 (2015年開始)。

2014年是智慧旅游元年,去年開始大地云游和百度展開了在旅游領域大數(shù)據(jù)的合作。中國旅游行業(yè)的發(fā)展進程顯示,從最傳統(tǒng)的線下的人工服務開始,到旅游的行業(yè)的內(nèi)部,再到整個的智慧旅游行業(yè),一直到2015年的“互聯(lián)網(wǎng)+”的時代,互聯(lián)網(wǎng)將會更加推動中國旅游行業(yè)的發(fā)展。

二、旅游行業(yè)步入新常態(tài)

旅游行業(yè)步入新常態(tài)以后,旅游行業(yè)的各個方面都發(fā)生了巨大變革。政策上,國家旅游新政出臺,制度紅利釋放,旅游業(yè)迎來新機遇;市場中,旅游需求多元化,消費模式由賣方市場轉(zhuǎn)向買方市場.

旅游產(chǎn)業(yè)方面,“互聯(lián)網(wǎng)+”與“旅游+”促進了旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級;從國家戰(zhàn)略上來看,大數(shù)據(jù)已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略層面,隨著大數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)旅游決策,旅游管理、服務、營銷都迎來巨大變革。

三、“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”和“大數(shù)據(jù)+旅游”

“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”是促進旅游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關鍵。“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”體系分為兩大層面,第一層面是旅游“內(nèi)部+”建設,第二層面是旅游“+外部”融合 。

“內(nèi)部+”建設包括旅游大數(shù)據(jù)中心的建設和旅游服務平臺、旅游管理平臺和旅游營銷平臺這三大旅游平臺的建設.

“+外部”融合要求旅游服務的融合、旅游營銷的融合、旅游業(yè)態(tài)創(chuàng)新的融合和旅游投融資的融合。兩者層層遞進,互為補助,構成了“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”體系,共同促進旅游產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

中國旅游業(yè)的提升是一個互相推動的過程,游客的素質(zhì)提高,游客需求的增長推動著旅游開發(fā)者、管理者去不斷完善自己的產(chǎn)品。推陳出新,使自己的旅游景區(qū)和旅游服務和泛旅游行業(yè)變得更加智能化,需要大數(shù)據(jù)來推動整個旅游互聯(lián)化的進程。

“大數(shù)據(jù)+旅游”顛覆了傳統(tǒng)旅游行業(yè)的決策,旅游大數(shù)據(jù)提升了協(xié)同管理和公共服務的能力,推動旅游服務、旅游營銷、旅游管理和旅游創(chuàng)新的變革。

四、旅游大數(shù)據(jù)應用

1、游客市場細分

百度旅游大數(shù)據(jù)包括游客量、客源地、游客年齡、游客興趣、游客定位信息、游客住宿偏好等指標,大地云游基于百度旅游大數(shù)據(jù)和自身的宏觀數(shù)據(jù)庫,對游客進行多維度分析,從而定位客源市場,細分旅游市場,診斷旅游營銷和推演可行性項目,最終達到提升精準營銷能力的目的。

2、景區(qū)熱力圖

通過對景區(qū)人群熱力圖的實時監(jiān)控,對景區(qū)踩踏風險進行預警,并預測景區(qū)未來的客流量,實現(xiàn)了景區(qū)客流的控制和預測,從而優(yōu)化安全管理效率。

3、旅游輿情監(jiān)測

云游通過聲量診斷來判斷景區(qū)的全網(wǎng)關注度和影響力,通過傳播路徑的監(jiān)控來進行傳播分析,在分析過程,研判網(wǎng)民的情感傾向,達到情感提煉的效果。最終根據(jù)輿情參與者的人群特征刻畫出受眾畫像,達到旅游輿情監(jiān)控替身游客服務質(zhì)量的效果。

4、案例應用

大地云游和百度的旅游大數(shù)據(jù)分析方法成功應用到多個景區(qū)案例中,包括九寨溝大數(shù)據(jù)中心、武夷山、峨眉山旅游大數(shù)據(jù)畫像。

五、云游大數(shù)據(jù)分析案例——北京奧林匹克公園景區(qū)

1、數(shù)據(jù)源

宏觀數(shù)據(jù)庫:大地云游宏觀數(shù)據(jù)庫

1) 旅游產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫

2) 遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)庫

3) GIS數(shù)據(jù)

4) 氣象數(shù)據(jù)

微觀數(shù)據(jù)庫

1) 百度產(chǎn)品賬號

2) 百度搜索引擎

3) 百度地圖

4) 百度糯米及其他(50多個產(chǎn)品)

2、分析內(nèi)容

景區(qū)大數(shù)據(jù)畫像的分析體系包括七大部分,分別是景區(qū)外部環(huán)境及資源分析、客源地及市場洼地探析、游客量預測、景區(qū)熱力圖、旅游市場細分、關聯(lián)景區(qū)分析及旅游輿情分析。

1) 客源市場

據(jù)百度地圖LBS定位,2015年1月1日至2015年4月7日到達奧林匹克公園的游客數(shù)據(jù)總量200萬人次 。游客量排名依次為:廊坊、天津、上海、保定、石家莊、深圳、鄭州、成都、西安、廣州、張家口、哈爾濱、唐山、沈陽、武漢、太原、南京、邯鄲、長沙和濟南。

2) 游客搜索量

北京市、天津市、上海市、廊坊市、廣州市、石家莊市、保定市、南京市、鄭州市對奧林匹克公園搜索量較高。

3) 省內(nèi)競爭指數(shù)

省內(nèi)競爭指數(shù)較低城市:北京、廊坊、天津、保定、上海、石家莊、鄭州、深圳、西安、成都、廣州(這些地區(qū)來北京的游客,到奧林匹克公園之外的北京旅游景點較多)

省內(nèi)競爭指數(shù)較高城市:隴南、濱州、許昌、綏化、開封、常州、平頂山、烏蘭察布、焦作、嘉興(這些地區(qū)來北京的游客,到奧林匹克公園人數(shù)較北京市其他景點為多)

4)景區(qū)游客量實時預報:

游客對奧林匹克公園、北京市的搜索熱度

根據(jù)該搜索量,可以對景區(qū)2小時的游客量進行預測

據(jù)搜索量,結(jié)合氣象、節(jié)假日數(shù)據(jù)等,可以預測未來幾天游客量

5)景區(qū)熱力圖:

通過百度LBS定位

與通信運營商大數(shù)據(jù)結(jié)合 

實現(xiàn)游客人流密度與人流走向?qū)崟r動態(tài)監(jiān)測 

及時預警擁擠危機

6)游客逗留時長

本地游客隨著逗留時間的延長,游客量逐漸遞減

本地游客發(fā)生過夜行為的占比較少

東北、華北、華東、華中和西北地區(qū)的游客量都有隨著逗留時長的增加遞減的趨勢。

華南、西南地區(qū)的遠途游客在奧林匹克公園內(nèi)逗留時常呈現(xiàn)出U型曲線的趨勢。

7)旅游市場細分

旅游大數(shù)據(jù)畫像基于游客的基本屬性、行為特征和游客偏好等數(shù)據(jù),進行深入分析,將旅游市場進行細分。

其中游客基本屬性包括游客年齡、性別、教育程度和車產(chǎn)狀況等屬性。行為特征包括游客的出游方式、旅游動機和旅游網(wǎng)站搜索熱度等行為。游客偏好則包括了游客出行時的住宿偏好,交通偏好以及餐飲偏好等多種數(shù)據(jù)。

六、未來展望

旅游的管理者和經(jīng)營者應用大數(shù)據(jù)的時候,必然會改善自己的思路,最后受益的是C端面向游客的服務的提升。

下一個階段,云游和百度要做的是共同把百度的大數(shù)據(jù)和諸多旅游信息化建設過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),整合到相對完整的線上線下的數(shù)據(jù)體系中去,從而為所有的管理者、建設者提供真正有價值的服務。

這是云游和百度需要為旅游行業(yè)所貢獻的力量,也希望通過我們的努力,在未來的三年、五年甚至十年之后,能讓各位旅游出行更加智慧,更加舒適,這是云游和百度共同的目標。

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