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第六届研究生班(2015年)第九期课程

发布时间:2015-12-30 打印 字号:TT

11月30日,大地风景旅游研究院第六届(2015年)研究生班第九期课程,在大地风景国际咨询集团总部举行。本期课程请来大地云游(北京)科技有限公司CEO、高级数据分析师王亚博,为研究生班的同学们讲授大数据在旅游行业中的应用。通过大数据理论、数据体系的讲解,用案例具体解释了大数据在旅游行业中的应用,为大家进一步展示了如何利用大数据支持旅游策划、规划及营销。


王亚博老师简介

王亚博先生毕业于清华大学美术学院,拥有旅游规划、艺术设计、市场营销及IT、互联网的多重教育和专业背景。2007年开始从事旅游规划、咨询的研究与实践,与国内外一流大学及机构合作完成了多项具有影响力的项目。近期专注互联网思维在旅游领域的应用,长期与百度、去哪儿等互联网公司合作,在旅游行业率先提出“UTRA”数据分析理论和数据生态链理论,是大数据在旅游行业应用的探路者和先行者。秉承“用数据说话,用互联网思维助推旅游产业腾飞”的理念,2014年创建大地云游(北京)科技有限公司,致力成为“中国旅游大数据第一专业平台智库”。


本次课程主要内容:

  旅游大数据理论

  云游数据体系

  全网数据分析

  云游的旅游大数据中心建设


一、旅游大数据理论

(一)大数据发展

1.大数据起源

“大数据”最早出现在未来学家托夫勒1980年所著的《第三次浪潮》中,指随着计算机的出现,信息化的积累已经远远超出了纸质报刊、杂志等储存信息的能力,形成了大数据。2011年6月麦肯锡公司发布了关于“大数据”的报告,该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等进行了详尽的分析,第一次将大数据加以应用。2012年1月达沃斯世界经济论坛报告提出了“大数据· 大影响”,指出“大数据就像货币和黄金一样,是一种新的经济资产”。可以看出大数据就是基于本身的人工智能、互联网产生积累出来的大量的网民的数据,随着互联网的发展,大数据时代已经到来。


2.大数据发展趋势

大数据在宏观层面上的走势可以从美国和中国的大数据发展中看出。2011年6月美国麦肯锡全球研究所发表《 大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》,使大数据首次受到公众的关注,2012年3月29日,奥巴马政府宣布投资2亿美元启动《大数据研究和发展计划》,2014年,美国总统行政办公室发布“白皮书”《 大数据:抓住机遇、保存价值》,将大数据提升为国家战略。


2013年9月,中共中央政治局学习“实施创新驱动发展战略问题”,百度创始人李彦宏讲解了“信息技术领域的前沿课题——大数据的发展情况”,大数据开始引起国内的关注,促进了中国大数据的发展;2014年8月八部委发布《 关于促进智慧城市健康发展的指导意见》,把大数据作为智慧城市内涵之一,指出“加强基于云计算的大数据开发和利用”;2015年5月贵阳国际大数据产业博览会上,国务院副总理马凯指出“大数据已经深刻影响了经济、社会、教育等多个领域,谁拥有了大数据谁就拥有了未来”;随后,6月国家主席习近平对贵阳市大数据广场考察,对大数据应用展示中心给予了肯定和支持,7月国务院印发《关于积极推进“互联网+ ”行动的指导意见》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》,加大对大数据的支持,8月发布了《促进大数据发展行动纲要》,将大数据作为国家战略。


3.大数据定义

大数据(BIG DATA)是指所涉及到的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到获取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。


(二)旅游大数据的应用

1.旅游大数据来源

数据源一直是制约大数据在旅游行业中应用的一个重要因素。解决数据来源的问题是实现大数据应用的关键。

旅游大数据的类型包括行业数据和游客数据。旅游产业包括食住行游购娱等,因此旅游行业数据也主要来自于这几个方面,包括餐馆、酒店、交通、景区、商店、娱乐,通过跟踪分析游客的消费从而获得行业数据;游客数据指游客游前、游中、游后的旅游大数据生态链,可以通过搜索攻略、预订机票、手机导航、电子检票、手机导览、在线购物、游客点评等环节获取相关数据。




对数据来源渠道进行分类,可分为互联网企业数据、运营商数据、全网数据和传统数据,各类数据的获取途径如图:




2.旅游大数据分析方法

大地云游自主研发了用户痕迹复原分析法(UTRA分析法),即根据游客在互联网上的“足迹”,对碎片式的数据进行整理分析。互联网采集到相关数据后,结合宏观数据对其进行预处理,通过交互验证和数据匹配对数据进行深度挖掘,运用应用统计分析、GIS空间分析、机器学习算法等手段实现数据可视化,勾勒出旅游大数据画像。


旅游大数据画像是基于区域经济、遥感、GIS、游客属性、游客行为、LBS等数据,通过UTRA分析法,全景构建旅游目的地的大数据画像,深刻洞察游客360度数据画像,为旅游目的地实现旅游市场细分、旅游营销诊断提供大数据支持。


3.旅游大数据行业应用

大数据在旅游行业主要应用于旅游市场细分、旅游营销诊断、客源市场定位、景区动态监测、旅游舆情监测等方面。通过旅游大数据,对客流量、客源地、游客的性别年龄、兴趣、游览路线及旅游舆情进行分析,可以有效提升协同管理和公共服务能力,推动旅游服务、旅游营销、旅游管理、旅游创新等变革。



(1)游客的多维度分析,提升精准营销能力。

基于大数据,准确发现潜在客源市场,优化营销重点和渠道。通过对核心客源市场、区域市场洼地、客源流失分析,指导客源市场定位;对游客基本属性、行为特征、偏好进行分析,为营销确定细分市场群体,为游客定制个性化产品与服务;通过营销诊断指导制定潜在客源市场和细分旅游市场的营销策略,发现新型业态,做出广告效果评估;最后根据目标市场定位、目标消费人群定位、项目竞合分析和投入产出分析进行项目可行性推演,为项目的落地性和可操作性提供切实可靠的依据,使旅游目的地、旅游景区精准投放广告,有针对性地制定旅游营销活动策划、旅游产品策划等方案。



(2)客流监控及预测,优化安全管理效率

通过景区人群热力图对客流量进行监测,可以及时做出踩踏风险预警,有助于景区合理预测未来的客流量。


(3)旅游舆情监控,提升游客服务质量

通过获取全网数据,包括论坛、贴吧、微博、新闻等网站数据,采用网络文本挖掘技术,对旅游目的地、旅游景区数据进行分析,及时发现游客负面反馈,精准诊断游客认知,改善旅游服务。


根据全网关注度和影响力进行声量诊断,并监测其传播路径进行传播分析,研判网民情感倾向进行情感提炼,对舆情参与者特征进行分析,做出受众画像,实时实现旅游舆情监控,及时发现游客的满意度,消除或改善不安全或游客不满意的项目和产品。如针对十一期间出现的“天价虾”事件,如果可以提早进行大数据分析,就可以发现“善德活海鲜烧烤家常菜”本身就是一家评价很低的餐馆,及早对其进行整治或关闭即可避免“天价虾”对青岛旅游的破坏。


二、云游数据体系

1.云游大数据体系

云游大数据体系包括两方面,一是目的地宏观画像,包括宏观经济、产业发展、交通区位、旅游资源、旅游接待等,根据这些数据发布《中国城市旅游投资竞争力分析报告》;二是游客微观画像,包括年龄、性别、客源地、职业、交通方式、旅游动机、旅游消费、旅游线路及游客反馈。


通过云游大数据体系可以进行省内竞合分析、核心客源市场分析,潜在客源市场分析、客源市场洼地分析等全面分析。

 


对武夷山进行大数据分析如下:


 






三、全网数据分析

通过全网数据打通了旅游六要素,通过一系列数据标签对相关数据进行整合,分析旅游各个产业的发展指数及存在的问题。



旅游各个要素的数据指标如下:

吃:餐馆数量、美食种类、价位、点评量、点评得分、用户评价文本、用户属性……

住:酒店数量、位置、经纬度、价位、等级、品牌、类型、点评热度、评价文本、用户属性信息……

行:旅游路线、出游时间、行程天数、人均消费、出游景点、文本、游客属性信息……

游:景点数量、景点名称、经纬度位置、类型、门票价位、点评热度、评价文本、游客属性……

购:购物店数量、种类、热度、点评文本、用户属性……

娱:娱乐活动数量、当地玩乐种类、热度、点评文本、用户属性……


基于旅游市场大数据分析,在总体战略定位的指导下,依据旅游市场需求和旅游资源条件,整合考虑资源禀赋、品牌竞争力、产业基础、区域战略方向契合度、并从资源整合、品牌共塑的角度出发,策划不同类型、不同等级的旅游项目,提出旅游发展的核心吸引物及重点项目的独特性卖点。

四、云游的旅游大数据中心建设


大地云游与国内一流的互联网公司合作,凝聚了来自北京大学、清华大学、哈工大、中科院、首师大等国内著名高校的复合型专家队伍。经过多年数据累积,建立了云游数据库,其中包括区域经济数据、旅游产业数据、GIS及遥感数据、全国气候数据、全网数据等,下一阶段拟开发中国旅游大数据线上平台,为旅游企业、研究机构等提供大数据线上服务。


主要业务包括旅游大数据画像、基于大数据的旅游精准营销、基于大数据的旅游产业提升、旅游大数据舆情分析。基于自身的智慧旅游行业经验、旅游大数据优势,在行业内创新性的提出了“内部+”和“+外部”旅游互联网+概念,形成了以大数据为核心的智慧旅游及旅游互联网+解决方案,为旅游局(委)、旅游景区提供智慧旅游及旅游互联网+咨询服务。


大地云游基于自身的旅游大数据资源优势及大数据开发能力,为旅游局、旅游景区提供集数据存储、清洗、挖掘、可视化和决策于一体的旅游大数据中心建设服务,有效支持城市和景区提供旅游动态监测与管理。

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