
“玩转”大数据 旅行社大有可为_数据分析师考试
说起旅游与大数据之间的关联,人们首先想到的是OTA平台如何运用大数据进行精准营销,但随着互联网技术广泛应用,传统旅行社也已逐渐意识到“大数据”的重要性。传统旅行社该从哪儿获取真正可以“为我所用”的“大数据”?这些数据又将对旅行社经营带来怎样的改变?近日,笔者走访了浙江多家旅行社进行采访。
报名表中“别有洞天”
游客在旅行社参团报名时,往往会填写一张包括姓名、电话等基本个人信息的报名表。这一直以来都是旅行社获取用户数据信息的最基本来源,然而在很长一段时间这对众多旅行社而言,仅仅只是一张报名表而已。
浙江新世界国旅办公室主任于战勇说,早在2004年,浙江新世界国旅便在全行业内率先搭建起了一个用来收集处理用户基本信息的操作平台。“当时建立这个操作平台的初衷只是简单地存储用户信息,数据并不全面,而且利用率不高,但正是这个操作平台为如今的大数据运用提供了数据保证。”
随着操作平台中的数据越来越多,技术不断优化提升,利用这些用户数据“做些事情”成为了可能。于战勇说,“在我们旅行社的用户数据中,可以清楚地了解到游客何时在旅行社报团出行、至今在本旅行社参团几次,每次参团的消费金额,通过对这些数据的分析,便可轻松判断用户的消费水平、消费习惯。”
“我们旅行社的数据来源主要是通过收集会员用户的信息,而这些数据也会更多地服务于会员用户。”浙江光大国旅网络营销部经理杨玎玎说,“在出行前,一些游客会在我们旅行社的官网上进行注册,成为我们的会员。在这一过程中,我们就能收集到用户的姓名、现居地、电话等基本个人信息,同时,我们也在注册页面设计了出游习惯、出游方式等一系列问题。”
如今,在大多数旅行社的报名表中,纷纷增加了出游方式喜好、最喜爱的目的地类型等等与旅游息息相关的选项。一张报名表,已逐渐承载起更多的作用和意义。
让数据“说话”,游客做主
“众多旅行社开始留心关注大数据的作用,是希望能够留下回头客。一位游客能否成为某家旅行社的忠实消费者?旅行社需要为成熟客户提供怎样的产品和服务?数据能做出最好的解答。”浙江省旅游局市场开发处副处长黄恢月说,旅行社运用大数据,最初的目的和最终的目标,概括起来就是“总结过去,开拓未来”。
据浙江省中旅市场推广总部的工作人员介绍,收集整理用户数据是为了更好地搭建起旅行社自身的会员系统。“在我们的会员系统中,留有每位会员的电话,旅行社会对会员进行回访,并将客户满意度调查列入回访之中,同时,面向会员及合作单位定期开展分享会,进一步了解他们的旅行需求。”
于战勇说,旅行社都会留下参团游客及会员客户的手机号码,如何运用好这些数据是关键。“不同于其他旅行社单方面地向会员短信推送优惠旅游产品信息,我们会在会员中进一步地圈定一部分人作为我们新世界旅行社的骨干会员,标准就来自于数据分析。旅行社每年都会邀请他们参加座谈会、交流会,一同探讨旅行社的产品计划。”
在浙江康泰国旅,数据更是被广泛地运用在更多的环节。副总经理应峰说,“数据是进行市场分析、制定旅行产品的最可靠根据。例如,即将到来的七八月份,亲子、游学毫无疑问将是市场上的热销产品,结合我们以往这类产品的销售数据,加上对以前参团人员的短信回访和旅行社官方微信上的调查结果,我们制定了诸多时下最为热门的游学旅游产品,一经推出便反响热烈。”
数据延伸的无限可能
在浙江的老年旅游市场上,新世界国旅算得上是佼佼者,“夕阳红”老年旅游俱乐部也在业内享有盛名,而将老年旅游做得有声有色,甚至使“夕阳红”成为一种值得他人借鉴的运作模式,“深耕老年游市场,数据信息是关键。”其负责人表示。
浙江新世界国旅副总经理王莉说,每位老人在加入俱乐部时都会填写一张内容详细的入会表,填写的信息具体到方方面面,如退休前从事什么工作、以前去过哪里、未来最想去哪里等等。从2012年起,旅行社每年都会组织一个大型的婚庆活动,主要是针对老人们的金婚、银婚,让他们在旅途中探寻美好。“类似的活动还有很多,我们综合分析客户在入会表上填写的信息,举办了一系列老年真正喜爱的活动,受到青睐。”
在王莉看来,“拥有一个数据库,就是守着一个聚宝盆,而现在无论哪个传统旅行社,都没有全面的利用起这个聚宝盆。”她说,“对于大数据的运用,众多旅行社都在不断尝试、共同成长,我们也是如此。接下来将认真探讨研究如何在营销、产品、服务等方面利用好大数据,为游客提供更好的服务,打开旅行社发展的新局面。”
“数据不应只局限于对用户信息的收集,在运用上有更多的可能,我们要思索如何打通这些可能。”应峰说,“作为旅行社,掌握着更多与旅游息息相关的数据。比如一位游客近期想去巴厘岛,而此时巴厘岛正值旅游旺季,旅游消费会大幅上升,游览感受也随之下降。能否通过自己手中的数据快速为游客推荐一些与巴厘岛的旅游体验类似,却人少、好玩的旅游目的地,解决好这样的问题将是旅行社今后运用大数据提升服务水平的关键。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04