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旅游大数据发展策略探索

2017-09-18张鸿斌

计算机时代 2017年9期
关键词:旅游营销全域旅游

张鸿斌

摘 要: 随着物联网、新一代信息技术的快速发展,全域旅游发展不再依靠传统经验,而需要依托大数据进行分析决策。基于大数据的应用特征,阐述旅游大数据的特征、内涵与来源,通过分析旅游大数据发展面临的问题,研究大数据在旅游管理、旅游服务、旅游营销等领域的典型应用,提出开展旅游大数据应用的实施路径。

关键词: 旅游大数据; 全域旅游; 旅游服务; 旅游营销

中图分类号:TP3 文献标志码:A 文章编号:1006-8228(2017)09-88-03

Abstract: With the rapid development of the Internet of Things and the new generation of information technology, the development of the all-for-one tourism is no longer relying on traditional experience, but needs to be analyzed and decided on the basis of big data. Based on the application characteristics of big data, the characteristics, connotation and source of tourism big data are elaborated; through the analysis of the problems that tourism big data development facing, the typical applications of big data in tourism management, service, marketing and other fields are studied, and the implementation path for application of tourism big data is put forward.

Key words: tourism big data; all-for-one tourism; travel service; tourism marketing

0 引言

当前,我国旅游业正处在向全域旅游转型的关键期,以物联网、云计算、大数据和移动互联网技术为代表的新一代信息技术正逐渐改变着人们旅游消费的方式,促使旅游业发生新的变革。大数据作为一种全新的智慧旅游技术手段,对于提升旅游行业形象和服务管理水平具有重要意义,有利于促进旅游管理创新,为旅游服务行业引入全新的可持续发展模式。

1 旅游大数据的概念及来源

1.1 大数据的概念

随着互联网、云计算和物联网的迅速发展,大数据也逐渐成为人们关注的热点。早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中将大数据比喻成是“第三次浪潮的华彩乐章”。2008年美国《自然》期刊推出的名为“大数据”的专刊,创造了“大数据”的概念。Reilly Media公司对大数据的定义则更注重大数据在管理和分析系统起到的关键作用,认为当数据的量和性能大到足够能成为实施数据管理及分析系统的设计和决定因素时,可称之为大数据。总的来看,对于各不相同的定义中也存在着共性,大数据不仅数量大,而且形式多样化,结构复杂,传统的技术难以满足实时处理数据的要求[1-3]。

1.2 旅游大数据的特征及来源

2013年IBM公司在发布《分析:大数据在现实世界中的应用》时,将大数据的特征解析为“4V”即Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Veracity(真实性)。旅游大数据是指,旅游行业的从业者及消费者所产生的数据,包括景区、酒店、旅行社、导游、游客、旅游企业等等所产生的数据,以及影响旅游行业的其他领域所产生的数据,如旅游经济数据、游客消费数据、交通数据、旅游舆情数据等等。旅游大数据涉及的数据非常巨大,除了旅游主管部门、景区景点积累的数据外,还包含了关联行業数据、游客的行为数据等[4-5]。

旅游大数据具有Volume(容量大)、Variety(种类多)、Value(价值密度低)、Online(数据在线)、Fluctuation(周期性波动)、Velocity(速度快时效高)等特征。Variety即旅游信息种类和来源多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据,如网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。Value即需要从海量的数据中提取价值数据。Fluctuation即数据伴随快速性,数据流呈现出波动的特征,不稳定的数据流会随着日、季节、特定事件的触发出现周期性峰值。Velocity即要求秒级范围内给出处理结果,如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。Online即数据是随时能调用和计算的,这是大数据区别于传统数据最大的特征。

旅游大数据主要分为结构化数据和非结构化数据,其主要来源为旅游主管部门业务数据、旅游基础数据、旅游行业数据(景区、旅行社、酒店、乡村等)、搜索引擎数据、OTA(在线旅游服务商)数据(携程、去哪儿、蚂蜂窝等)、通信运营商数据(移动、联通、电信等)、新媒体数据(微博、微信等)、用户消费数据(银联刷卡数据、支付宝数据、微信支付数据等)、APP行业监测数据、游客行为数据、智慧城市关联数据等。

2 旅游大数据发展面临的问题

随着全国旅游信息化建设工作得不断推进,已经为旅游大数据发展沉淀了丰富的数据资源,但还存在旅游业各部门、各区域旅游信息化发展水平参差不齐,跨地区、跨领域、跨部门旅游数据资源共享和业务协同匮乏等一系列问题。endprint

2.1 各级旅游主管部门对旅游大数据重视程度不一

重硬件建设轻数据管理、重“跟风”项目建设轻基础项目建设较为普遍。主要原因:一是未认识到旅游大数据是推动旅游业转型升级的关键动力;二是喜欢“跟风”、“赶潮流”项目建设,不重视大数据基础项目建设;三是政府财政支持力度不够;四是缺乏政企良性互动。

2.2 旅游产业数据化程度不高

各级旅游主管部门缺乏有效的数据共享互联机制,不同政府部门间掌握的涉旅数据(如气象、地质、交通、公安等数据)在共享方面受到一定限制,未能实现围绕产业发展的数据共享、数据融合,尚不能将产业数据建立紧密关联、进行深度挖掘,达不到为产业深度发展提供数据支撑、发挥数据价值的程度。

2.3 缺乏外部数据长效的共享交换机制

目前绝大部分旅游主管部门通过与通信运营商、搜索引擎、OTA(在线旅游企业)、银联等行业企业以数据购买的形式开展大数据合作,仅依靠财政投入购买数据,未能形成有效的数据共享与互换机制。同时,外部合作单位提供清洗后的统计数据,在数据的全面性、准确性上存在一定的不足,并未形成真正的大数据资源。

2.4 旅游大数据专业分析人才的缺失

旅游大数据分析需要通过分析纷繁复杂的旅游数据,挖掘数据之间的相关性。但是目前懂数据的人不懂旅游,懂旅游的人不懂数据,大数据分析人才主要集中在IT领域,旅游行业相关人才较少,在一定程度上制约了旅游大数据的发展。

3 旅游大数据的典型应用

大数据在旅游行业主要应用于旅游市场营销、旅游行业管理、旅游产业监测、旅游舆情分析等方面。通过旅游大数据,对游客行为结构、旅游舆情等进行分析,可以有效提升旅游行业管理和旅游公共服务能力,推动旅游服务、旅游营销、旅游管理等创新变革。

3.1 大数据在旅游行业主管部门的应用

对于旅游行业主管部门来说,主要是通过大数据的应用提升管理的科学化、服务的智慧化、营销的精准化。首先,旅游管理部门可以通过建立完善行业管理系统(旅行社管理系统、酒店管理系统、导游管理系统、旅游团队管理系统等),健全旅游信息采集报送机制,实现各业务系统之间的数据互联互通,构建业务大数据分析提供,分析管理业务数据之间的关联性,提升管理水平;其次,旅游管理部门建立完善各类旅游服务系统,通过与OTA、搜索引擎、通信运营商等公司合作,加强行业内数据之间的联动分析,深化游客行为数据分析,为游客提供更为智能化的旅游信息服务;最后,旅游管理部门应加强对新媒体、传统媒体等营销数据的分析,通过多种语言纬度、多地域维度、多时间维度、多数据维度、多竞争维度、多平台维度的旅游数据分析服务,从数据中了解目标市场构成、细分市场特征、游客特征及其兴趣爱好等,形成完整的用户画像。

3.2 大数据在旅游企业的应用

对于旅游企业而言,可以大数据分析技术获取数据统计和分析,充分了解旅游市场信息,掌握同业竞争者的动态,知晓产品在竞争群中所处的市场地位;旅游企业可以通过积累和挖掘旅游消费者历史行为数据,有助于分析游客的消费行为和价值趣向,便于更好地引导潜在目标游客,以及让游客得到更好的旅游体验。

3.3 大数据在旅游服务商的应用

对于携程、蚂蜂窝等在线旅游服务商而言,可以通过大数据分析技术,开展旅游大数据统计与分析,采取科学的预测推演方法,通过建立数学模型,了解旅游行业潜在的市场需求,未来一段时间每个细分市场的产品销售量和产品价格走势等,在不同的市场波动周期以合适的产品和价格投放市场。为企业预测销售量和实行差别定价提供条件,通过旅游行业市场需求预测来制定和更新价格,最大化各个细分市场的收益。通过需求价格弹性分析技术,对各细分市场的价格进行优化,最大限度地挖掘市场潜在的收入。

4 旅游大数据构建实施路径

要推动旅游大数据的创新应用,必须充分整合现有的旅游信息化系统资源和智慧城市有关信息化系统资源,加强基础数据资源的建设和管理,充分整合旅游相关行业及运营商的数据资源。

4.1 建立上下游互联互通的旅游大数据服务体系

建立完善旅游大数据交换、存储、处理体系,加强对大数据的有效管理,对旅游产业数据进行整合,建立上下游一体的旅游大数据共建共享模式。加强与旅游相关行业数据互联互通,形成旅游大数据交换长效机制,与移动运营商、OTA、BAT、银联等第三方运营公司开展旅游大数据合作,整合交通、气象、公安等政府部门的涉旅数据,整合旅游景区景点视频监控、游客量等数据,实现旅游行业预测、监管、分析、决策等环节全过程管理。

4.2 加快建设基于大数据的旅游公共服务平台

依托旅游大数据,整合旅游数据资源,建立一站式智慧管理平台,推动政务数据开放共享,提升行业管理水平;创新旅游营销模式,利用新媒体技术,打造跨区域、跨平台、跨终端立体化营销体系;建立智慧化旅游服务模式,开发基于旅游大数据的智能化旅游服务平台。

4.3 推进大数据标准化建设

开展旅游大数据标准建设,组织旅游管理部门、旅游企业、旅游服务商等联合参与旅游大数据标准建设,进一步规范旅游数据采集、交換、对比方式,利用统一的数据规范来采集区域旅游信息,统一标准存储旅游信息,统一标准规范交换旅游信息,确保旅游数据的准确性、及时性和开放性。

4.4 加强大数据专业人才培养

旅游主管部门可成立旅游大数据常设机构,负责旅游大数据的建设、运营、管理;创新人才培养模式,建立健全多层次、多类型的旅游大数据人才培养体系,培育一批既懂大数据,又懂旅游的复合型专业人才;加强产学研合作,加强政府、高校、研究机构、企业之间的合作,开展旅游大数据专项技术研究,培养熟悉旅游大数据专业工程师。

5 结束语

目前如何通过旅游大数据进一步提升旅游服务品质已成为各级旅游主管部门、旅游企业的一项重要研究课题,本文从旅游大数据基本概念、特征来源、面临的问题、典型应用等切入点进行分析研究,针对性地提出了开展旅游大数据应用的实施路径,希望对旅游主管部门、旅游企业等开展旅游大数据应用有参考价值。目前,全国旅游大数据的应用和研究还处于起步阶段,为了更好地利用旅游大数据推动全域旅游发展,下一步将深入开展旅游大数据的应用研究,尤其是在旅游大数据广度、深度、精度等维度开展研究,提出操作性更强的发展策略。

参考文献(References):

[1] 维克托.迈尔舍恩伯格著,盛杨燕、周涛译.大数据时代:生活、

工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社,2013.

[2] 马建光,姜巍.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技,

2013.2:10-11

[3] 唐晓云.用大数据把握旅游管理部门宏观调控的主动权[J].

旅游学刊,2014.10:3-5

[4] 李茜燕.大数据背景下旅游信息与区域旅游合作的耦合研究[J].

情报科学,2016.4:9-10

[5] 陈海迪.大数据在智慧旅游中的应用研究[J].当代经济,

2015.29:5-6endprint

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