京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
旅游大数据与精细化运营初探_数据分析师考试
本文初步解读什么是旅游大数据、什么是旅游精细化运营。
一、什么是旅游大数据
从广义上讲,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,如宏观经济数据、交通数据、社会舆论数据等等。其中,最为重要、也是应用价值最大的一块则是消费者即游客的数据。那么,游客数据为什么“大”。
首先,游客量基数大。据统计,2014年我国国内旅游人数达到36.3亿人次,出境旅游人数达到1.09亿人次。
其次,游客属性信息数据大。每一位游客都对应多个属性信息,包括年龄、性别、常住地、职业、兴趣偏好等等,如此产生的游客属性信息是N倍于游客人数的数据量。
第三,游客日常行为信息数据大。在日常生活中,每一位游客无时无刻不在产生信息,通过百度搜索个人需求、通过淘宝上网购物、通过微信进行社交,而所有的日常行为,都会无时无刻被互联网存储、记录。
第四,游客旅游行为数据大。一次完整的旅游过程包括吃、住、行、游、购、娱等六大要素,游客可能通过携程订购酒店机票、通过同程购买门票、通过百度搜索资讯、通过地图进行导航和定位等等,而所有的旅游行为产生的数据,也都会被存储、记录。
二、旅游大数据来源有哪些
客观来讲,旅游大数据从应用价值来说,其重要性排序分别是BAT三大巨头、通信运营商、旅游领域互联网公司、景区及企业积累的自身数据等。
1、BAT巨头
百度是老牌的互联网公司,由于百度老大李彦宏的重视,百度在大数据领域突飞猛进,引领国内大数据行业的发展。据了解,百度搜索引擎平均每天的搜索量达到上百亿次,而每一次游客的搜索请求,构成了百度大数据,通过游客的搜索请求,可以预测旅游市场。同时,百度地图在国内市场占有率接近七成,远超高德地图,而游客每一次通过百度地图定位、导航,都会被存储、记录,为此,百度地图可以知晓每一位游客的实际游览轨迹。另外,百度整合了旗下50多条产品线的数据,包括百度搜索、百度地图、百度糯米等等,游客在每个百度产品上所产生的数据都会被百度知晓,并通过数据挖掘、分析,产生每一位游客的数据画像。目前,百度和旅游领域的大地云游科技有限公司进行了跨界合作,在旅游行业大数据应用方面进行了深入探索。
阿里的数据主要是基于淘宝、天猫等购物网站所产生的消费数据,通过游客的购物行为,阿里可以判断每一位用户的消费能力、收入水平、消费偏好等。目前,阿里大数据的重点依然放在其淘宝、天猫等传统企业上面,在旅游领域涉足较浅。
由于拥有QQ和微信两大王牌产品,腾讯在大数据领域,拥有价值较高的社交数据、消费数据、游戏数据等。通过腾讯数据,可以知晓每位用户的社会关系、性格禀赋、兴趣爱好、隐私绯闻等等,但由于腾讯一直表现低调,在大数据方面尚未见动静,但大数据应用却一直进行。可以说,在大数据领域,腾讯是一只潜伏的巨鳄。
2、通信运营商
通信运营商数据优势在于其渗透率高,作为垄断行业,移动、联通、电信三大运营商数据占领市场100%,同时用户在打电话、使用网络发送消息或导航,每时每刻都会产生数据,但目前运营商对数据挖掘和应用方面较为滞后,在旅游行业,运营商主要将数据应用在智慧旅游、智慧景区中的数据中心建设,用来监测游客量及游客移动性。
3、其他互联网公司(在线旅游网站、新浪微博)
携程、去哪儿、去啊、途牛等在线OTA企业,也积累了大量的用户数据,包括酒店、机票、景区门票、旅行社等的交易数据,同时新浪微博也存在大量的社交、舆论数据,对旅游而言有应用价值,但由于受用户数量及使用频次的限制,其应用价值较上述公司较小。
4、景区及企业自有数据
景区及旅游企业通过自有软硬件的建设,可以采集、存储自身的游客数据,包括票务平台数据、监控数据及物联网数据等,通过将自身的数据结合上述互联网公司及运营商数据,可以发挥更大的价值。
三、什么是精细化运营
旅游精细化运营,是指通过大数据,对景区及旅游企业进行全面、细致、动态、高效的运营管理。旅游精细化运营体现三个方面:1、精准化运营;2、多元化运营;3、敏捷化运营。
1、精准化运营
景区精准化运营,体现在改变传统的基于经验、定性的决策方式,而是通过大数据对景区管理、运营、营销提供量化、精准决策。例如,通过大数据,可以对游客量进行精准预测及景区内部游客量实时精准管理,并可以对游客客源市场进行精准定位和精准市场营销等。
2、多元化运营
随着我国经济的发展,旅游产业由观光旅游模式向观光、休闲、度假等多元化旅游方式转变。而传统的旅游盈利方式,往往是通过门票以及简单的观光项目等进行盈利,盈利模式单一、简单粗暴且不可持续,而基于大数据,可以识别景区多元化的旅游市场,并根据游客年龄、兴趣、偏好有针对性的进行旅游市场细分及项目开发,从而多途径、多渠道的增加盈利模式。
3、敏捷化运营
由于消费者消费能力逐渐增强、旅游信息不透明程度的下降,游客的行为逐渐变得难以预测,旅游市场瞬息万变,传统的景区运营往往对突发的管理及市场变化束手无策,而通过大数据,可以实时、敏捷的调整运营方案及运营策略,从而提高管理及运营效率。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02