智慧旅游大数据应用分析

闫巧致,黄晓君,林 哲

(1. 广东生态职业工程学院 旅游与文化学院,广州 510520;2. 汕头职业技术学院 电子信息学院,广东 汕头 515078)

0 引言

旅游业被认为是一综合性产业,伴随着我国经济的持续快速发展和国民收入的提高,这一产业的整体规模也稳步增长,逐渐成为我国经济增长的重要推动力[1]。自2000年以来,国内游客数量持续保持在高位增长,这推动我国进入了大众旅游时代,标志着国民休闲观念进入新阶段,我国已成为全球拥有最多国内游客的国家之一[2]。根据国家统计局发布的《2021年国民经济和社会发展统计公报》,2019年全年国内游客总数达到60.1亿人次,较前一年增长了8.4%[3],这一增长趋势在图1中有所体现。另外,2019年国内旅游业的总收入达57 251亿元,同比增长了11.7%。入境游客也有所增加,达到了14 531万人次,同比增长2.9%。其中,外国游客达到了3 188万人次,增幅为4.4%。由于2020年新冠病毒的传播,国内游客数量出现明显下降,但自2021年以来恢复增长态势,如图1所示。随着人民生活水平不断提高,旅游已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,我国旅游业已经进入了大众旅游时代[4]。

图1 2017—2021年国内游客人次及其增长速度[3]

图2 智慧旅游大数据平台

随着新一代信息化科技,包括大数据、人工智能和物联网的迅速发展,传统旅游业正在向智慧旅游转型迈进。智慧旅游与传统旅游不同之处在于,它利用大数据、人工智能等信息技术,通过互联网等方式主动获取有关旅游资源和游客的一系列数据[5],协助游客、旅游企业以及旅游管理机构在整个旅程中主动获取各类旅游信息资源,以实现对这些信息的智能感知和方便利用[6]。

智慧旅游中的大数据是互联网技术飞速发展的产物,同时也是智慧旅游建设中不可或缺的技术手段。所谓大数据是指那些无法在一定时间范围内用传统的软件工具来捕获、管理和处理的数据集合[7],这是一种从网络多个层面视角对海量数据信息进行收集和整合的技术,具有独特的5V特点,包括大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低价值密度(Value)和真实性(Veracity)[8]。大数据的5V特点决定了对其处理是一项复杂的任务。因此,各类商业智能数据分析软件蓬勃发展,为大数据处理提供了广泛的数据应用,包括数据分析挖掘、数据建模和数据可视化等功能。经过几十年的发展,商业智能数据分析在国内外逐渐变得普及,例如国内的Smart BI、Fine BI和永洪敏捷BI,国外的Tableau、Power BI、Qlikview等[9]。

旅游产业作为高度依赖信息的行业,未来发展中对信息资源的需求将不断增加。通过商业智能分析软件对大数据进行处理,可以克服信息障碍,有效地收集和整合与旅游相关的数据。这有助于实现对游客信息的多维度精确分析和有效预测,从而推动旅游企业朝着信息化和智能化的方向发展,推动智慧旅游建设[10]。本文通过建立智慧旅游大数据平台,满足旅游企业、政府相关部门和游客这三个核心群体的基本需求。通过深度挖掘和分析旅游大数据,旨在提升旅游管理水平、改善旅游服务质量、优化旅游环境,以促进智慧旅游技术和服务产业的发展。

1 智慧旅游

1.1 智慧旅游的原理与弊端

智慧旅游代表了旅游信息化领域的新兴方向,它不仅是科技进步和信息时代发展的产物,也是传统旅游业向现代旅游业转型不可避免的需求。智慧旅游建设不仅有助于提升旅游企业和旅游管理部门的服务管理水平,还能够使游客更加便捷、个性化和高效地实现旅行目标。此外,它还有利于推动当地现代经济体系和城市建设的发展[11]。

智慧旅游建设充分利用大数据、人工智能、互联网、云计算等信息科技,旨在协助游客、旅游企业和旅游管理部门在整个旅程中主动整合各种旅游信息资源。这一努力旨在实现对各类旅游信息的智能感知和便捷利用,以提升旅游体验[12]。不同于传统旅游,其旅游信息主要依赖于导游和个人经验,智慧旅游的信息更为综合,能够通过技术手段实现旅游信息的实时共享。然而,目前在智慧旅游建设方面,面临着以下几个挑战和问题[13]:

(1)智慧旅游在我国早在2011年便被提出,政府也积极推动智慧旅游建设,取得了一定的进展。然而,相较于游客需求,智慧旅游建设仍存在差距,表现在多个方面。在无线网络方面,景区和管理单位尚未能够充分利用数据分析实时监测游客的网络使用情况,从而难以精准规划景区内的无线网络覆盖,导致网络使用的不稳定性和游客体验的下降。此外,智慧旅游的关键元素,如景区设备、平台和应用程序,信息更新不及时且不够全面,使游客更倾向于传统的人工导览方式。尽管政府在智慧旅游方面取得了进展,但总体而言,旅游公共服务的智慧化仍然需要更多的投入和改进,以满足游客日益增长的需求,提升他们的旅游体验。

(2)在大数据时代,智慧旅游的数据检测与收集机制存在一些不完善之处。在智慧旅游领域,数据的采集、分析和运用显然至关重要。然而,数据的质量和量级对于智慧旅游来说是一个挑战。目前,数据的获取方式主要侧重于在线收集公共安全身份信息,以及在景区入口获取游客的基础信息。然而,这种方式并未提供足够丰富和有价值的数据内容,因此难以进行深入的游客群体分析和满足游客需求的深度挖掘。总体来看,目前智慧旅游公共服务提供的价值无法充分利用和实现,原因之一在于数据检测与收集系统的建立和完善还有待提高。需要更全面、高效、有针对性地收集和分析数据,以更好地满足游客的需求,提升智慧旅游的质量和效益。

(3)旅游安全和合法权益保障方面存在一些不足。特别是在2020年,新冠疫情的爆发给旅游产业带来了巨大的冲击[14],旅游安全的要求也进一步提高。在社会公共事件和自然灾害发生时,许多景区未能有效进行游客的疏散和限流等措施,这在新冠疫情尚未彻底解决的情况下,给游客的旅游安全带来了巨大的潜在风险[15]。此外,游客在旅途中也面临强制购物、旅游诈骗以及捆绑销售等问题,而且投诉举报的高效途径相对有限,导致游客的合法权益难以及时得到保障。

1.2 智慧旅游建设对策

智慧旅游的实际建设应全面了解旅游行业的市场动态,以引导智慧旅游在各个方面实现全面的智能化和信息化。此外,积极进行资源整合,促进各部门和机构之间的信息共享,以加速和完善智慧旅游的公共服务。鉴于前述智慧旅游建设中的问题,可以采取以下几项对策:

(1)为了提高旅游体验,智慧旅游的服务必须紧密围绕游客需求展开。应全面满足游客的需求,并借助市场的反馈以市场化的机制推动智慧旅游的发展,以提升游客的整体体验。特别需要高度重视诸如无线网络等设施问题,积极改进旅游服务基础设施,确保游客能够真切地感受到信息时代下智慧旅游所带来的便捷和智能化。

(2)为了推动智慧旅游的信息化,需要建立健全服务基础设施,特别是数据检测和收集平台。信息资源在旅游产业中的重要性不言而喻,因此如何消除信息障碍成为至关重要的任务。为实现这一目标,可以采用智能设备来主动检测和收集景区旅游大数据,包括人流量等信息。同时,结合线上收集游客的公共安全信息,相关部门也可以收集有关旅游经营者和从业人员等相关资料和数据。这一综合的数据检测和收集平台将有助于通过大数据分析更充分地挖掘游客的需求,从而积极推动旅游公共服务质量的提升。这一举措有望为智慧旅游的信息化发展提供更强有力的支持。

(3)为了保障游客的合法权益和旅游安全,需要积极推进旅游安全建设。旅游安全和合法权益保障一直是游客关注的核心问题。在社会公共事件和自然灾害发生时,管理部门应迅速采取行动,确保游客的安全疏散,并立即启动应急预案,以提供可靠的安全保障服务。同时,也要高度重视游客合法权益受侵犯的问题,建立健全的投诉机制,建设实时高效的监管平台,以确保能够在第一时间解决问题,维护游客的合法权益。这些措施将有助于提高旅游业的整体质量,增强游客的信心,促进旅游业的健康发展。

1.3 智慧旅游大数据平台

智慧旅游大数据平台的建设和推广具有潜力,可以有效解决智慧旅游建设中的问题。通过充分利用大数据、人工智能等信息化技术,这一平台有望提高智慧旅游的建设水平,满足用户需求,同时推动智慧旅游行业的不断发展。基于文献[16],本文提出的智慧旅游大数据平台构建了一个综合的三层架构,包括数据中心资源层、旅游大数据层和用户层,同时涵盖了运营维护、安全保障和标准规范等横向体系。这一平台的数据中心资源层充当了物质基础的角色,提供计算、存储、网络、安全和互联网等资源,为平台的运行提供了坚实支持。在旅游大数据层,各类数据被收集、整合和分析,以生成有价值的见解和信息,以满足不同用户的需求。最终,用户层包括游客、旅游企业和管理部门等,他们可以通过这一平台获取与旅游相关的信息和服务。同时,运营维护、安全保障和标准规范体系确保了平台的稳健运行和数据的安全性,以及对行业标准的合规性遵守。这一全面的智慧旅游大数据平台架构有望为智慧旅游的成功建设和运营提供了清晰的指导方向。

旅游大数据层在智慧旅游平台中扮演着核心角色,它充当了平台数据的存储和管理中心,整合了各类智慧旅游数据来源[17]。数据源来自大型在线服务商、社交网络平台和相关企业与部门三个方面:首先,通过一些大型在线服务商获得信息,如携程、同程、去哪儿等,这些在线服务商不仅可以为用户提供相应的旅游信息,还可以收集旅游者旅游需求以及旅游满意度等信息;其次,可以通过社交网络平台获取旅游数据。随着社交网络的快速发展,越来越多的人愿意将个人旅游经验分享在各大社交平台,因此各大社交平台上都可以获得一手的旅游信息资源[18];最后,可以通过旅游业相关部门或企业收集旅游信息,相关部门和企业能够统计各地游客真实游玩情况,直接从源头上收集旅游信息。

该平台的数据管理和处理采用了MPP(Massively Parallel Processing)数据库和Hadoop数据库的联合存储方式,以有效处理旅游大数据。在数据服务方面,平台提供了多种数据分析和挖掘方法,包括多维分析、统计分析、回归分析、机器学习、对比碰撞、以及预测分析等。这些方法旨在为用户提供多样化的数据解决方案。数据应用部分则构成了一个有机整体,根据数据服务部分提供的方法,为不同问题提供了五大数据应用,分别是客流量分析、来源地分析、属性分析、消费分析和景区热图等。这些应用有助于从多个角度深入挖掘旅游大数据的价值,为决策制定和服务改进提供有力支持。最后,用户层包括了平台的服务对象和使用对象,主要包括旅游企业、旅游管理部门、旅游从业人员和游客等。这些用户可以根据自身需求利用平台的数据资源和服务,以更好地推动智慧旅游的发展和提升旅游体验。

智慧旅游大数据平台与传统旅游方法相比,通过数据挖掘和数据分析等服务,实现了旅游信息的更全面利用。这不仅有助于深入了解游客的需求,使他们能够更自由地规划旅程,还能有效整合旅游资源,以避免旅游企业或相关部门资源过剩的问题。智慧旅游大数据平台推动了旅游信息化的发展,同时也有助于解决旅游发展过程中出现的新问题,满足了旅游业发展的新需求,为实现旅游业的新思路和新理念提供了有力支持。这一平台为旅游业的进步和提升带来了新的机遇和前景[19-20]。

2 旅游大数据的应用

2.1 客流量分析

旅游业项目通常需要大规模的资金投入,且项目周期相对较长。在这种情况下,对项目客流量的准确分析和预测变得至关重要,因为它直接影响了财务测算结果的精确性。同时,这一客流量的分析也与政府的补贴政策以及社会资本的预期回报等核心边界条件密切相关。因此,确保客流量的准确预测不仅对项目的可行性评估至关重要,还对项目的整体成功和可持续性产生了深远的影响。在旅游项目的规划和决策中,客流量的准确估计是不可或缺的一环,需要借助现代工具如智慧旅游大数据平台来支持和优化这一过程[21]。此外,客流量分析还能够用于推断旅游目的地当前所处的旅游发展阶段,依据旅游地的生命周期发展规律来计算项目未来的开业增长期、稳定运营期以及理想发展期所应接待的客流量水平。这一分析方法有助于更好地规划和预测旅游项目的发展,以便在不同发展阶段采取适当的策略和措施,从而最大程度地发挥项目的潜力。这种综合的客流量分析方法有助于提高旅游项目的整体管理和成功运营。

具体而言,可以通过按月或按天等方式对景区的游客量、流入量、流出量等进行统计,以分析和预测未来的游客量。这种分析有助于区分旅游旺季和淡季,从而更精确地部署资源。在旅游旺季,资源可以得到充分的利用,以确保游客的良好体验;而在旅游淡季,可以合理分配资源,避免资源过剩造成损失。

此外,还可以统计游客在景点游玩、住宿和消费场所的分布特征,以获取景点热区、住宿热区和消费场所热区的分布情况。对于不受游客青睐的冷门地区,可以通过具体方式进行改进。例如,冷门景区可以通过多样化的活动吸引游客,冷门住宿可以通过提高住宿环境和服务质量吸引游客,而冷门消费场所则可以通过促销和优惠活动吸引游客。通过准确而具体的改进措施,有助于提升冷门区域的吸引力,从而提高整体服务水平。

最后,分析游客的出行距离和目的地停留时间可以反映城市的旅游资源、旅游活动项目、旅游设施、旅游服务质量以及宣传工作等对游客的吸引力。这也直接影响到游客的消费支出和停留时间,进而提高旅游经济效益。因此,通过深入了解游客的行为规律,可以更好地优化旅游业的发展策略和提升游客体验。

2.2 来源地分析

游客的来源地是景区数据化经营管理的重要参考点之一。通过智慧旅游大数据平台,可以分析景区的移动用户数据,深入了解游客的来源地构成情况,并根据归属地和常驻地按省和市进行客流来源分析。通过这种分析,景区可以有针对性地拓展游客来源地较少的地区,进行有效的宣传和广告投放,以最大程度地提升宣传价值,从而吸引更多来自不同区域的游客前来游览。

同时,根据不同地区的游客来源地构成情况,景区还可以提供特色的推荐和服务。这包括调整餐饮、住宿、旅游文创产品等配套产品和服务,以更好地满足不同来源地游客的需求。举例来说,江浙沪地区靠近海岸,游客更可能喜欢前往清秀的山脉游玩;而西北地区远离海岸,游客更可能偏向海岸沙滩游玩。此外,不同地区的游客对饮食的喜好也各有不同,例如湖南和四川地区的游客更偏好辛辣食物,而广东和浙江地区的游客则更喜欢甜食。因此,根据游客的来源地构成情况,景区可以灵活调整服务和产品,提供更符合不同地区游客口味的体验。

2.3 属性分析

通过分析景区移动用户数据,可以深入了解景区游客的构成情况,包括性别和年龄等方面的信息。一般来说,男性游客在工作能力、经济能力和时间支配上可能更具优势,因此他们有更多的自由来进行旅游。通过分析景区游客的性别比例,可以观察是否这些因素会影响不同性别游客对旅游的需求。此外,还可以考虑是否应该更加关注和挖掘女性客源市场,以满足不同群体游客的需求。这种性别比例分析有助于景区更好地了解自己的客户群体,以制定针对性的市场策略和服务。如果发现女性游客市场潜力巨大,景区可以考虑提供更多适合女性游客的旅游产品和服务,以吸引更多女性游客前来游览。这种数据分析方法有助于景区更好地满足不同游客群体的需求,提高客户满意度,并促进旅游业的可持续发展[22]。

游客的年龄构成对于旅游景区的经营和服务至关重要。不同年龄段的游客群体具有各自独特的特点和需求。首先,青年游客通常拥有相对稳定的收入,自由支配时间较多,精力旺盛,因此他们对外出旅游的需求较大。为吸引这一群体,景区可以开展一些充满青春活力的活动,以满足他们的兴趣。其次,中年游客在自由时间方面更具灵活性,他们可能更加注重旅游所带来的新知识和体验,也有可能出于休闲、怀旧、养生等不同目的进行旅游。景区应为中年游客提供多样化的旅游产品和服务,以满足他们多样化的需求。老年游客可能在体力和精力方面有所限制,但仍然是一个重要的客源。景区应该加大对老年游客的宣传和销售力度,推出以养生和休闲为主要特点的旅游产品,以迎合他们的需求。最后,学生游客通常没有稳定的收入,多数是与家人一起旅游。虽然他们可能不是高消费群体,但仍值得关注。景区可以为学生游客提供一些优惠活动,以吸引他们的兴趣,例如家庭套票或学生团体优惠。通过深入了解不同年龄段游客的需求和偏好,景区可以更好地满足他们的期望,提供更具吸引力的旅游体验,从而增强景区的吸引力和竞争力。

2.4 消费分析

在互联网和大数据快速发展的背景下,精准营销已经成为旅游业需要认真研究和探索的一种新兴营销模式[23]。依据消费者行为理论,购买决策过程可以划分为五个主要步骤,包括需求确认、信息搜集、评估选择、购买决策以及购后评价[24]。在智慧旅游中,购买决策的五个步骤都呈现出与传统游客消费行为的明显差异。首先,需求确认方面,智慧旅游使得游客的需求更为主动和迅速,与传统旅游相比,游客更自主地选择出行方式,减少了被动性。接下来,信息搜集方面,传统旅游业中,游客主要通过电视、报纸、旅行社和亲朋好友的介绍来获取信息,然而,在智慧旅游中,游客可以轻松地通过互联网和手机应用等渠道获取详尽的信息,包括景点介绍、用户评价、交通路线等,大大提高了信息获取的效率和广度[25]。在智慧旅游时代,游客获取信息的方式经历了革命性的改变,不再受限于传统渠道,而是呈现多元化和便捷的趋势。信息的数量急剧增加,获取信息的途径也变得更加容易。在传统被动旅游模式下,游客的景点体验相对受限,评价主要集中在旅行社的服务质量,因为景点路线基本一致,游客的选择相对较少。然而,在智慧旅游时代,游客有机会充分行使自主权,根据个人兴趣和需求量身打造个性化的旅游计划,这赋予了购买决策更大的灵活性。在购买决策过程中,智慧旅游为游客提供了更多信息和选择,使其更加理性。如果出现意外情况或受到他人意见的影响,游客的购买行为可能会发生变化。智慧旅游时代的信息更加公开透明,这有助于游客做出更为理性的购买决策。最后,购后评价对于旅游企业的产品和服务改进至关重要。在传统旅游模式中,购后评价的传播范围有限,主要局限在亲朋好友之间,信息传播受到限制。然而,在智慧旅游时代,游客的评价可以通过大数据平台等多种方式进行广泛分享,传播范围更广,传播成本更低,这为评价提供了更为广泛和有力的依据,有助于旅游企业的不断改进。综上所述,智慧旅游时代赋予游客更多信息、选择和自主权,使旅游体验更加个性化和满意。同时,它也推动了信息的公开透明和评价的广泛传播,有助于整个旅游业的不断提升。

通过深入分析游客的消费行为,可以细分市场,更精确地定位目标受众,从而提供更为个性化和针对性的产品和服务。利用游客的消费大数据,可以更准确地了解他们的消费习惯、需求以及旅游行为,有助于区分不同游客的旅游动机、兴趣爱好以及行为模式,从而划分不同的旅游类型,实施精准的市场营销策略,提供更出色的旅游产品和服务,同时充分挖掘游客的潜在价值。

2.5 景区热图

景区大数据旅游的另一个实际应用是景区热图功能。这一功能具备实时监控客流量、分析特定时段客流分布密度的能力,并以色彩深浅直观呈现游客流量的热度分布。对于旅游业管理者而言,景区热图提供了极大的便利。传统旅游中,景区管理面临两大难题,即安全管理潜在风险和数据统计模糊不清。而在智慧旅游中,景区热图能够实时洞察景区各区域的客流状态,有助于在人流密集区域增派工作人员以引导人流,同时对于可能导致游客流量超载的情况,也能迅速调动安防人员进行干预,而景区热图所提供的准确统计数据的可靠性使其显得尤为重要。

景区热图对于游客来说,提供了更加舒适的旅游体验。在周末或节假日,许多旅游目的地都会举办灯光秀等表演,但这也会导致人流拥挤,严重影响游客的游玩体验。此时,游客可以通过景区热图实时了解景区的人流情况,以便选择前往下一个景点。例如,年长游客或喜好宁静的游客可能更注重安全和舒适性,他们可以选择前往人流较少的地方,而喜好热闹的游客则可以选择前往人流较多的地点。此外,景区热图还可以根据游客的偏好,定制个性化的旅游需求,帮助游客避开人潮,更快地游览必经之地,从而提高了旅游体验的质量。

3 智慧旅游应用实例

智慧旅游的概念早在2011年就已提出,并且率先在浙江一带得到实施。乌镇作为中国首批历史文化名城之一,是国家在推行智慧旅游方面取得成功的典范景区之一[26],乌镇充分发挥了其悠久的历史文化底蕴,成功将这一传统文化与新兴的互联网技术有机结合,率先在智慧旅游领域展开了创新。首先,乌镇景区在内部实现了全面的无线网络覆盖,确保游客无论身处何处都能轻松连接到高速网络。这为现代社会人们的日常生活和旅游体验提供了极大的便利。其次,乌镇景区引入了智能化停车系统,自驾游的游客能够实时查看停车位的情况和位置,同时也为景区管理者提供了更有效的停车场管理工具。此外,乌镇景区还推行了旅游资源信息化,通过微信扫码等方式,游客能够便捷地获取有关行程线路和景点解说的信息,为游客提供了更为智能化的游览体验。这一系列举措展示了乌镇景区在智慧旅游领域的先驱地位。

广州长隆旅游度假区作为国内首批被评为5A级景区的旅游胜地,拥有丰富多彩的旅游资源,并早早开始了智慧旅游的建设[27]。这一智慧旅游建设在广州长隆度假区体现在多个方面。首先,他们建立了强大的互联网平台,与多家在线旅游网站展开合作,以确保游客可以在互联网上获得全面的景区信息覆盖。其次,他们投入了智能监控系统,使摄像头在景区内无处不在,工作人员随时监视,以确保游客的安全。此外,他们还建立了智能排队系统,与美团合作推出了"美团云排队",从源头解决了交通拥堵问题,优化了用户体验,提高了运营效率。最后,他们与腾讯地图合作推出了智慧景区小程序,为游客提供了稳定、便捷和高效的导览服务。这些举措共同构成了广州长隆旅游度假区在智慧旅游方面的积极实践。

作为中国重要的电子商务中心之一,杭州自2012年起成为国家智慧旅游试点城市的一部分[28]。相较于其他城市,杭州在智慧化建设方面拥有更高的水平,通过将互联网等新兴技术产业与文化旅游产业相融合,杭州推出了一系列智慧旅游项目。其中,建立的微信公众号“杭州公共出行”提供了详细的旅程路线、实时车站、地铁线路、水上巴士等交通信息。此外,杭州还开发了APP,提供了旅游景点的预约、客流量查询以及数字旅游专线等智慧服务功能。对于千湖岛景区,杭州进行了智慧服务系统的改造,为游客提供了线上预约、刷脸入园、先离场后付费等智慧功能,以提升游客的旅游服务体验。这些举措使杭州在智慧旅游领域取得了显著的进展。

4 结论

在当前旅游业快速发展的背景下,旅游信息化和智能化已经成为不可避免的趋势[29],基于这样的背景,智慧旅游利用大数据平台整合旅游资源信息,满足了旅游企业、管理部门、从业人员和游客等多方面的需求。同时,它也推动了旅游产业的信息化,解决了旅游发展中新出现的问题,提供了高质量的旅游服务,为社会创造了更多的价值。本文所提出的智慧旅游大数据平台,运用了大数据、人工智能、互联网和云计算等技术,提供了客流量分析、来源地分析、属性分析、消费分析、景区热图等应用,为智慧旅游的发展提供了技术支持,有望改进旅游服务质量。成功案例,如乌镇、广州、杭州等地的智慧旅游建设,为智慧旅游的发展提供了可行性建议。智慧旅游不仅是未来旅游业发展的必然趋势,也是社会经济发展的必然结果[30]。