京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析成旅游移动个性化关键_数据分析师
旅游企业Expedia、Orbitz和其他公司正在积极利用大数据来打造新一代的移动体验。这些公司希望从智能手机和平台电脑用户中获得更多的订单。
旅游业迅速意识到了移动渠道所蕴含的潜力,它能提高旅客体验并带来收益。许多旅游企业的移动渠道订单都占了很高比例。除了现有的移动预订策略以外,许多企业现在正在进一步探索数据库这个宝藏,希望开发出旅客心目中必备的新一代移动功能和服务。
从酒店业到航空业,每个企业都应该重点提升自己在移动服务方面的整体用户体验。Forrester Research的副总裁兼首席分析师Julie Ask如是说道。
航空业和酒店业以及在生态系统中的其他行业已经研发了API接口,它既能为内部使用,也可以为第三方使用来拖取数据和服务消费者。
这不是一个关于航空业或者酒店业现在把旅客服务得很好的问题。这些旅客对于航空业或酒店业来说是非常有吸引力的一个消费群体,他们频繁在旅途中使用智能手机上的旅游相关服务。每个处于旅游生态系统中的企业都希望自己是不可替代的。
酒店房价热点地图
Amadeus去年秋季发布的一份报告显示,通过提高决策、驱动产品和服务创新以及提升顾客关系,大数据可以帮助旅游企业更好地满足顾客的需求。这份报告同时也敦促旅游企业马上行动起来,从而占据先机。
Orbitz和Expedia都在利用数据来打造独一无二的移动体验,他们在此方面处于领先地位。
例如,Orbitz在一月时推出了全新的OrbitzLabs页面,以测试一系列的新工具,其中能够被消费者接受的工具将被整合入Orbitz的移动端和PC端预订引擎。
其中一个工具能够让用户依据预订日期来搜索酒店的历史房价,这样顾客就能够决定预订的最佳时机,获得最便宜的房价。酒店的房价热点地图也通过地理分布的形式提供了类似的信息。
Orbitz还提供了展示每日机票搜索情况的模拟地图。
此外,还有帮助顾客预订大型赛事举办地last-minute机票和酒店客房的工具。它们被称作Big Game Flight Finder(Big Game机票搜索引擎)和Big Game Hotel Finder(Big Game酒店搜索引擎),这些工具似乎尤其适用于移动端,因为许多航空公司和酒店移动渠道的last-minute订单获得了显著增长。
分析预订模式
对数据的重视同样体现在了一月份Expedia在移动应用和PC端推出的几个新功能上,它们分别是Flight Recommendations(机票推荐)、Scratchpad以及ItinerarySharing(路线分享)。
Expedia的研究显示,人们在预订机票前会在旅游网站间进行48次搜索。Flight Recommendations的推出就是为了简化这一过程。它通过分析顾客旅游和预订模式来为搜索者提供他们也许感兴趣的可选航线。
当顾客进行一次搜索时,他们可以和其他进行类似搜索的顾客比较搜索结果,他们的搜索词只有一两个参数的差别。Expedia希望这个能够帮助顾客更快地找到更便宜或是更方便的旅游方案。
Scratchpad为用户提供存储搜索的功能,之后他们就可以随时回来查看自己的搜索,他们也可以将内容发送到自己的邮箱。对于登录用户来说,可以在一个设备上开始搜索,然后在另外一个设备上完成搜索,内容则可以在不同的设备间共享。
Itinerary Sharing可以让顾客通过邮件、AirDrop、短信或Facebook来分享自己的旅行线路。当他们与同样使用Expedia移动应用的顾客进行线路分享时,后者也可以收到该线路相关延误和到达时间的应用推送消息。
下一代的移动旅游服务将会利用数据来打造高度个性化的体验,并开始预测顾客的需求。
例如,一家航空公司知道航班时间,甚至还有我的所在地,他们可以推测出我的需求,并通过移动端在恰当的时间提供给我相应服务。Ask女士说道。
假如我现在还有一小时就要起飞,我不大可能会在期间预订下一次出行的航班,我更可能是需要升舱服务或是食物。
通过对文本的利用,旅游移动应用将开始预测我的需求并采取行动,例如再次预订某班航班,或是改变来机场接送我的时间,或是我入住酒店的时间。(文章来自:CDA数据分析师培训官网)
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