
大数据将如何改变旅游行业
世界旅游和旅游理事会的研究显示,大数据正在改变全球旅游业。根据WTTC的白皮书,有些变化是对旅游行业是有益的,而另外一些变化则是令人沮丧的。
旅游企业需要了解这些影响,并找到解决这些问题的策略。旅行者比以往任何时候都更明智。大数据使他们能够在社交媒体上与他们的同龄人分享信息。并还要求旅游机构和政府部门分享重要的旅游信息。
那么数字信息将如何影响旅游行业?在过去的几年中有几个重大的改变。
第一个发现:大数据使人们不愿意承担风险
如今,人们比以往任何时候更多地了解世界。他们可以很详细地研究外国城市,了解主要的景点和风险。这可能会影响到一些政治不安定和有风险的地区旅游。
不幸的是,在他们对世界上一些拥有疾病、犯罪和危险的动物的地区有所了解之后,这些信息吓跑了一些旅游者。
该报告发现,千禧年一代的67%会优先考虑冒险的安全性,这与前几代相比有显著的变化。
当然,并不是所有地区都受到风险厌恶的影响。数字信息显示,许多地区都比大多数人认为的更加安全。据美国有线电视新闻网报道,人们比以往更愿意舒适地呆在土耳其伊斯坦布尔,因为新的信息显示,它不像以前认为的那么危险。
“对于那些规避风险的游客来说,值得庆幸的是,大多伊斯坦布尔的著名景点,如蓝色清真寺,圣索菲亚大教堂和托普卡普皇宫,都远离在聚集抗议群众的塔克西姆广场。伊斯坦布尔和以往一样有吸引力,”一个本地人表示,“就像一个拥有长睫毛的美丽女人一样具有魅力。”
第二个发现:人们比过往更愿意同化
从历史上看,旅游者看重个人主义。在国外旅游时,他们坚持自己的文化偏好。
这在一定程度上仍然是真实的,但现代的旅行者更容易适应本土文化。他们对自己的分歧则会更加分明。WTTC发现,60%的客户认为他们应该与当地人有所不同。
第三个发现:人们有更详细的行程
人们在制定他们旅行的计划更为详细。他们更熟悉其他国家的旅游景点,所以他们会以自己的方式找到他们。
这将对位于偏远旅游中心的许多小企业有所帮助。人们经常在Facebook和Instagram分享小餐馆和酒店的评论。
旅游品牌如何应对?
旅游品牌在旅客的决策中发挥重要作用。他们需要了解他们的客户不断变化的欲望,并分享他们影响决策的信息。
由于年轻的游客越来越关注安全性,旅游机构应该记录安全指标,如全球各地区的犯罪率和发病率。积极的旅游公司可以鼓励客户到那些认为更安全的地区旅游。
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