【CTA学术沙龙】2019年第15期丨张佳仪:旅游新业态的大数据应用实践_UU快三

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【CTA学术沙龙】2019年第15期丨张佳仪:旅游新业态的大数据应用实践
    2019-8-29 9:56:34     字号:[    ]

8月16日下午,UU快三举办2019年第15期CTA学术沙龙,主题为“旅游新业态的大数据应用实践”。本期沙龙由UU快三数据分析所助理研究员张佳仪主讲,中国电信旅游产品线产品负责人戴吉秋、UU快三博士后辛安娜作为嘉宾参与研讨。UU快三数据分析所所长何琼峰博士主持沙龙,部分研究人员和在站博士后参加了此次沙龙。


主讲人简介

张佳仪,经济学硕士,助理研究员,主要研究领域为旅游大数据应用、旅游服务质量,《中国旅游业创新和IP发展报告》(2018)执行主编。主持纵向课题1项,横向项目5项,参与“面向入境旅游发展的国际数据智能采集和应用研究”等各类课题10余项。


精彩再现

张佳仪:今天的沙龙主要梳理近年来旅游业态创新发展的现状,探讨利用大数据研究旅游新业态的路径、困难及发展方向。结合UU快三大数据建设经验及成果,介绍大数据在旅游新业态研究中的应用案例。

一、旅游新业态发展情况

1、旅游新业态的界定

业态,通俗理解,就是商业模式,卖给谁、卖什么和如何卖的具体经营形式。具体到旅游领域,旅游的“吃住行游购娱”等各类组成要素都可以是一种业态。传统的旅游业态,景区、饭店、旅行社。综合魏小安教授等学界专家的解释和界定,旅游新业态是相对于主体产业有新突破、新发展,超越传统的单一观光模式,具有规模性、成长性的旅游商业模式。新业态的新具有相对性,是相对于其他产业的新,也是同行业、同产业的新,也是不同地区的新。

2、国内业态创新路径

根据UU快三与驴妈妈景区门票及IP联合实验室共同编写的《中国旅游业创新及IP发展报告2018》,基于新经济增长理论和对旅游业创新的实践观察,将旅游业创新驱动模式归结为旅游业创新驱动的“新钻石模型”。新技术、资本、企业家能力是驱动旅游业态创新发展的内生因素,市场需求、制度因素则是旅游业态创新的两个全局性影响因素,两者会对技术、资本和企业家能力等都产生影响,五种力量共同驱动旅游新业态发展。制度因素对产业创新带来全局性、方向性影响。一是在国家、行业和地方层面对某个行业、某类型专项旅游产品和业态、旅游目的地和旅游线路的政策和资金支持。二是在产业技术标准、规范等方面的规定性文件对行业创新的影响。市场主体是引导产业创新最重要的力量。新技术驱动旅游业体系变革性创新。科技创新型旅游企业、旅游产品正在成为投资热点。包括传感技术、计算机与智能技术、通讯技术和控制技术在内的现代信息技术正在成为驱动服务创新的重要动力。资本推进和优化新业态、新产品供给。资本投入有利于旅游新兴产业的快速培育,以住宿新业态为例,资本投入推进了非标准住宿类产品的迅速推广,景区露营、精品帐篷酒店等获巨额投资,房车露营类住宿快速发展;途家并购蚂蚁短租,发力C2C市场;小猪完成D轮融资,加速打造多样化住宿分享平台。企业家是创新活动的参与者和引领者。企业家是生产要素新组合的实现者,纵观国内外旅游史,企业家无不站在旅游发展的最前沿。比如,库克旅行社的创立、迪斯尼公园的产生、安徽宏村中坤模式、驴妈妈提出旅游IP,都离不开企业家及企业家精神在旅游要素新组合中创造性作用的发挥。

3、旅游新业态分类

从旅游要素来看,吃住行游购娱,均有新业态。吃的领域主要包括主题餐厅(迪士尼)现采现摘生态餐厅、古食谱体验等;住的领域包括精品民宿、房车营地、野奢酒店、胶囊旅馆、无人酒店概念等;行的领域包括自驾、房车、邮轮、低空飞行、热气球、滑翔等;游的领域包括定制主题、商务会展游等;购的领域包括树屋商店、无人超市、创意集市等;娱的领域包括文化休闲、康养理疗、科技体验等。

从纵向“旅游+”产业融合角度看, “旅游+”带来泛旅游产业的融合,如农业、大健康、体育、地产、文创等,形成众多旅游新业态。

从横向旅游产品组合开发角度,如文化旅游、乡村旅游、避暑旅游、冰雪旅游、夜间旅游、亲子旅游、研学旅游、康养、老年旅游、红色旅游等。

二、旅游大数据应用及现状

1、旅游业态智能化

旅游大数据的功用之一就是为在各个细分市场上的消费者提供与之匹配的选择和个性化服务,帮其做出更好的决策。大数据时代,旅游开始从观光旅游向体验旅游升级,游客从过去依赖旅行社的跟团游愈发明显地转变为依托互联网的自助游,消费方式也更加多元化、个性化,因而对旅游信息获取的便利性要求更高。利用智慧旅游提供的终端衔接工具,游客可以充分利用旅游目的地的信息定制私人旅游线路。大数据可以精准指导游客的消费行为,同时也可以让景区更好地了解游客,最终带动旅游行业信息化水平整体提高。

2、旅游精准营销

精准营销是用户画像的典型应用之一,具体包括售前、售中及售后各环节。利用大数据等网络技术,通过搜集用户的基本属性(性别、年龄、教育、婚姻、收入、职业等)和行为属性(消费数据、浏览记录等)数据,分析用户的消费相关特性如消费能力、家庭特征、购买习惯等,掌握客户特征。售前环节,获取潜在用户,对其进行评级分类,结合产品特征,选取特定人群进行广告等精准投放。售中环节,利用多网站数据,对用户的消费能力、产品偏好、区域偏好等重点标签进行梳理调整、清除弱化标签、挖掘潜在需求、进行个性化推荐。售后环节,通过数据接口实时反馈用户相关信息,譬如历史维修、历史咨询等,进行知识推荐,支撑服务效率和客户满意度;同时收集用户的服务满意度数据,补充和完善用户画像信息。

3、旅游统计创新

建设旅游统计大数据系统,落实大数据在旅游统计工作中的应用,内容包括但不限于:互联网数据、旅游企业生产经营记录、行政记录以及地理信息等海量数据的收集、整理、分析;收集分析游客及本地居民人均旅游花费;按照月度收集分析出市、入市旅游人次,以及各县区出、入旅游人次,分类统计来源地和目的地,测算人均出游率;按照食住行游购娱等旅游六要素和闲情奇商学养等旅游新六要素,分别统计分析出游客满意度;综合分析各类数据,挖掘出市农家乐月度、黄金周接待人次数据;分析测算去各地市旅游的游客使用互联网、移动互联网获得旅游信息占总游客数量的比例;分析出入境游客人次。

4、旅游行业管理

通过旅游大数据,可以实现对资源、市场、客户等各个要素的定量把控,实现旅游行业的精准管理。旅游行政管理部门可以通过旅游大数据信息分析,及时调整、制定相应的经营管理策略,加强对旅游行业的监管调度,特别是通过景区客流预测预警,实现旅游热点景区黄金周等节假日客流分流,避免游客大量滞留,不仅可以提升旅游行业公共服务能力,还可以更好地指导和管理旅游市场,为旅游企业决策提供科学的依据和支撑。同时可以有效指导各地或各景区的公共服务体系建设,在整合政府与市场旅游服务资源的基础上,大数据平台还引入旅游诚信监管系统,推进良性竞争机制的建立,提升游客体验满意度,提升政府的市场引导及服务能力,实现以人为本的健康旅游业发展。 

三、旅游新业态大数据应用案例

UU快三利用大数据技术研究旅游新业态,目前主要应用案例包括基于手机信令数据的研究,例如基于中国电信手机信令数据研究乡村游、周边游、都市游、自驾游、红色旅游等;利用中国联通数据进行入境旅游人次测算等。另一方面是基于旅游企业大数据资源及平台,例如与OTA企业(携程、马蜂窝等)进行合作进行数据挖据,对国内游、出境游的人次、花费、行为进行分析等。与创图等文化平台合作,研究国内文化休闲、文化旅游情况,对居民的文化偏好、文化消费特征等进行分析。

(一)乡村旅游

以乡村游为例,UU快三&中国电信大数据联合实验室,基于手机位置数据,针对特定时间、特定区域进行乡村游统计测算。将离开工作和生活惯常环境,超过10公里并6小时,城市核心区和典型景区之外的游客(剔除工作动机)定义为乡村游群体,对主要节假日、月度、年度的国内乡村游游客进行分析,基于大数据形成游客画像进行乡村旅游市场现状及趋势,并在此基础上形成政策建议。利用大数据我们可以得到游客的年龄分布、出游方式、出游频率、出游动机、出行方式等标签数据。结合2017-2018年乡村游数据统计,从年龄构成看, 乡村游游客中,青壮年群体(21岁-45岁)占六成以上比重,具体细分20-30岁乡村游客比重约占两成,30-45岁乡村游客比重占四成比重,青壮年游客成为乡村出行的主流群体。调查显示,40.13%的受访者每月到乡村旅游一次,45.92%的受访者2-3个月到乡村旅游一次,八成左右的游客计划3个月内进行乡村旅游,乡村旅游日益常态化。从客源地看,2018年3月,全国乡村游游客规模前十名的省份为四川、江苏、广东、湖南、广西、河北、河南、安徽、湖北、陕西,占全国乡村游总人次的56%。排名前十名的城市为成都、重庆、上海、北京、南京、广州、苏州、西安、合肥、郑州。对于旅游热门客源地城市,可大力开发周边乡村旅游,满足游客基于放松身心、体验自然、亲子教育等不同的乡村游动机需求,规划打造特色乡村,一地一景,各具风格,避免同质化竞争,做到相互促进,相得益彰。

通过对国内各省直辖市和主要城市每月进行的乡村游测算, 2018年第一季度,全国乡村游的平均距离为109公里,全国平均出游时间为28.7小时,从乡村游历年出游时间和出游距离可以看出,乡村过夜旅游模式成为更多游客的选择。各地旅游开发可根据测算的出游距离在城市周边合理的范围内发展乡村游。结合乡村出游的平均距离可以大致推算出游客的出行时间安排,着重提高游客到达高峰时段的路引、餐饮和住宿服务;结合过夜游客的需求,重点改进乡村旅馆、民宿等住宿条件,提供便利的洗浴设施、卫生且有特色的餐饮,提高游客休息质量;根据1-2天的旅游时间,合理规划旅游路线,根据不用游客的旅游偏好提供不同的观赏路径。从出游方式看,自驾游成为乡村游的主要形式,占比到68%,公共交通出行其次,占比19%。由此可见,乡村旅游交通规划必不可少,因为城市到乡村、乡村间、乡村内的路况,充足、避风避雨的停车场地和简单的汽车维护服务,都是自驾游所需要的。对于部分公交出行的游客,地铁、公共汽车等是否无缝接驳,整个路程的时长、拥堵情况、沿途风景、下车后是否有明确路标指示,到达目的地的步行距离等都关乎游客体验,完善了交通服务,乡村旅游的潜在用户才会不断扩大。结合出游方式和组合数据,应当进行数据深入挖掘或辅助调研,分析4-5人、3人出行的具体组合,研究其是朋友拼团还是家庭组合,并针对不同的游客组合推荐不同的旅游产品。以家庭形式为主的出游对环境、食品等安全性要求更高,朋友组团出游可能对有挑战性的野外活动和热闹的聚餐更感兴趣。亲近自然、放松身心是游客的主要需求,乡村旅游规划就应在保持特色、原汁原味方面有所侧重。

(二)文化旅游

UU快三和上海创图公共文化和休闲联合实验室联合开展了文化消费专项调查研究。在全国31个省、市、自治区开展城乡居民文化消费调查。研究结果显示,51.78%的受访者认为“文化消费能提高人的生活质量和幸福感,比衣食住行更重要”,38.74%的受访者认为“文化消费属于生活必需品,跟衣食住行一样重要”。51.78%的受访者认为“文化消费能提高人的生活质量和幸福感,比衣食住行更重要”,38.74%的受访者认为“文化消费属于生活必需品,跟衣食住行一样重要”。在对文化体验的意愿调查中,选择“现代科技文化”作为文化体验活动意愿的受访者较多,占比过半,其次为“传统民族文化”、“红色军旅文化”等项目。对于网络平台消费项目的调查中,受访者更加倾向于选择“公益文化活动”(占比60%),其次为“培训课程”(占比45%)和“文创商品”项目(占比44%)。文化消费的信息获取渠道主要是“微博微信等”,占比54%,其次为“广播电视等传统媒体”和“关注了的各地文化云等信息发布平台”。文化消费的支付方式主要是“移动支付”,占比达到55%;其次为“现金”和“刷卡”。还有其他一些消费行为的数据,基于这些数据结果我们提出,文化消费成为国民消费升级的重要标志,文化消费作为满足人们对美好生活的向往、丰富游客深度体验的重要途径,将为旅游经济的持续健康发展提供新的动能。未来我们还将对文化活动的预订数据、文化消费数据、场馆分布及热度、用户评价、活动空间分布等数据进行深入挖掘,形成更多文化旅游的前沿分析。


嘉宾观点

戴吉秋:2015年,中国电信与UU快三合作成立联合实验室,开始在旅游行业进行探索性研究和应用。作为运营商,人、空间以及时间是最主要的数据,而这三个维度又跟旅游业比较契合。也正是在这一基础上,乡村游、都市游、自驾游、滨海游等实际应用成果相继发布。

比如乡村游,只有首先判定乡村与城市,甚至城镇核心区域与周边郊区之间的分界,才好统计乡村游的相关数据?那么怎么来界定某地到底是城市还是郊区还是乡村范围呢?不是简单在地图上或者是电子地图上画出一个区域,圈出乡村的位置之后来进行数据的测算和笼统的统计,而要做数据模型,根据一定的算法,根据人口居住的密度,包括所要获取长时间信用交互的频次来圈定。针对出境游以及夜间旅游,我们也做了相应的探索和算法设计。

不同的类型有不同的模型。为什么有不同的模型?因为旅游业态的特征不一样,其呈现出来的特征也不一样,而且每个人关注的点也不一样。比如乡村游,我们会探索出行距离;自驾游会更加关注整个辐射半径和自驾游总长度;周边游、周末游则更多关注短时,甚至仅仅是出行的黄金4个小时。比如北京周边奥莱之类的特色小镇,基本每个家庭只停留一天的时间,也有可能是6-7个小时,或者7-8个小时。

因为喜欢大数据与旅游的结合,我们不断努力主动研究。大数据在完成基本统计之外,还应该考虑给当地的政府管理者和景区管理者提供真正的应用价值。目前,我们探索的主要是监管。未来,营销也应该引起重视。我们探求历史数据求其规律。探求游客为什么来?为什么会产生这么大的停留?出游的目的是什么?未来区域规划方向是什么?也就是去研究整个大数据如何通过客观去反映主观因素。

那么如何为客户,甚至政府部门管理者提供真正有价值的信息呢?比如我们在探索利用大数据营销的时候,真正刻画游客群体的画像不只是要投放,还要探究这些人的特征,我们要扩大样本量,分析有同样特征的群体是不是潜在客户群体。我们甚至还要做溯源分析,分析其客源地、辐射半径等,因为这些因素可能会直接影响未来景区的营销预案。

数据解读可能是我们未来更为关注和更为侧重的方向。我们也希望能够更深入地把我们专业的技能和专家的诉求,或者是客户的诉求,变成更有价值的输出。

辛安娜:过去我们提起旅游业,说的最多的是吃住行游购娱,但是随着各种各样平台的兴起,我们逐渐有了新的认识。任何经济的增长都有三要素:技术、资本和劳动力。长期以来,尤其是工业革命以后,都是资本带动一切。大资本带动大工业、大项目。但是我们越来越发现资本是单维的,其多维带动作用极为有限。与此同时,我们发现L(劳动力)这一突破口。过去人们单纯强调人的智力水平,强调国家的教育水平会促进国家的经济增长。现在,人的画像越来越多维。我们能看到,因为人的信息搜索功能,出现了百度、雅虎这些信息搜索平台;因为人的社交能力,有了QQ、微信的存在;因为人的知识的存在,有了得到、知乎的存在。

未来人们还会在L维度上不断开发人的需求,旅游也在不断地与L结合,旅游的入口会越来越多。过去的旅游入口就是吃住行游购娱,但是现在,入口从最开始的携程旅游订购平台发展到了像穷游、马蜂窝之类的社区平台,以及更小众的,例如片场等的平台。所以对政府及企业来说,如何把控新需求,怎么识别新业态,怎么从L这个角度上找到不同需求的入口,并不断丰富渠道就很关键。这是我们的第一个认识。其次,我们还发现旅游场景越来越丰富。例如现在的酒店已经不单单是酒店了,而是一个场景,在这个场景上关联消费会很多,这也可以解释为什么会出现IP的概念。所以我认为政府还有未来的企业在投资的时候,要更多关注人,因为信息的连接度确实已经很高。而未来对数据的追求,量大是一方面,更重要的是能否形成正交性,能否形成互补,能否形成多维的人物画像。


本期责编:UU快三博士后 韩晋芳、赵一静

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