大数据+旅游:个性化旅游定制时代开启

大数据+旅游:个性化旅游定制时代开启

今年双十一，在线旅游企业从盲目低价促销，变为推出“闺蜜游”、“光棍特权”等更有针对性的产品。这背后是大数据的支撑，进行精准的需求分析，提供个性化服务。

这种利用大数据形成的C2B模式正在旅游企业中发酵。旅游攻略社区起家的穷游网和蚂蜂窝，在转型过程中，通过大数据找到用户需求，反向找供应商定制产品。而创业公司也在采用类似的逻辑，比如为用户画像、定制设计的秘途旅行。

不过一个普遍的观点是，大数据之上，仍需要人工加工。“在旅游行业，大数据是可以做精准营销、有效设计产品的生产工具。”智慧旅行服务商金棕榈企业机构CEO潘皓波在接受21世纪经济报道记者采访时表示，在当下技术发展还未成熟，所以一些产品还是需要人来进行二次加工，但他认为未来技术可以代替大部分人工。

基于大数据的C2B模式

穷游网CEO蔡景晖在2015智慧旅游+大数据年度大会期间接受21世纪经济报道记者专访时表示，2011年，穷游网开始进行数据的结构化和碎片化，以此来深入了解用户的偏好，更好地与供应商合作，支配服务资源。

“旅行社年代目的地资源有限，而自由行年代库存很大，每个人追求个性化，C端需求太分散，从B端直接找C端是一件困难的事情。”蔡景晖表示，穷游网了解C端需求，把需求整理出来再去支配B端，这样效率更高。

2014年穷游网正式开始做交易平台，提供“机加酒”、当地玩乐等产品，并成立了商业产品部，挖来今夜特价酒店联合创始人韩哲做负责人。蔡景晖表示，单纯提供信息，用户到了预定阶段体验会很不好，为了把服务做好，同时提高商业价值，所以加入了交易平台。

与穷游网类似，蚂蜂窝CEO陈罡此前在接受媒体采访时表示，蚂蜂窝会有针对性地对用户进行个性化推送，并根据用户下载的攻略，对游客在当地的活动进行一些预判。而用户在蚂蜂窝上的远期数据轨迹，则可以提供给后端的供应商，联手进行C2B反向定制。

陈罡认为，在对用户行为进行统计和分析后，可以提升后端供应链的效率，给后端供应商节省高额的广告费用，从而将实惠的产品提供给用户。

不过蔡景晖不认为短期内纯数据能解决问题，仍需要人工的干预，需要理解旅游的人去捕捉产品需求。他表示，穷游有最了解旅行的员工，这是他们最大的优势。

用大数据做场景服务

同样认为纯数据需要人工干预的还有秘途旅行CEO余新。今年年初秘途旅行成立，7月初上线APP，定位为中国中高端用户提供单身、情侣、亲子、摄影、垂钓等主题旅行，满足用户的个性化需求。

余新告诉21世纪经济报道记者，秘途旅行会结合用户加上目的地POI和供应商主题线路，做一些数的分析，为每个用户推荐一个主题线路。但因为机器给用户推送的是很粗放的东西，所以秘途旅行采取了人工加技术的方式，以几十位专职旅行顾问及上万的合作旅游达人去做人为的电子干预，最终形成定制设计。

“现在大数据碎片如此之多，但对于用户来说，把数据转化为一个确切的场景服务，在行前、行中、行后提高效率、提高用户体验才是最重要的。”余新表示。

余新介绍，秘途旅行会用大数据为用户画像，包括性别、年龄、婚否、收入、用户行为、消费习惯等等。有些概念收集数据较难，比如婚否就需要做很多的营销研究，通过做游戏的方式来收集信息呈现在用户系统里，再如说生日的信息可以和星座结合起来做。

余新表示，供应商主题线路也是目前市场上比较欠缺的一环，秘途旅行在设计好场景产品后，会提供给包括OTA在内的各个渠道去销售。据了解，年底秘途旅行APP用户可以在前台看到基于大数据分析后的主题产品推送。

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旅游大数据分析需要哪些数据分析

旅游大数据包含很多，票务数据、闸机、wifi探针、还有现在最先进的手机app位置数据、消费数据、互联网评价数据等，现在很多大场景利用外部数据进行游客的价值挖掘，国内主要基于外部数据做旅游大数据的可以了解一下海鳗云。

大数据技术在旅游行业中如何发挥作用?

【导读】目前，大数据技术已经应用到了各行各业中，随着互联网技术的发展，我们迎来了大数据时代，各种大数据分析平台的出现，为我们的智能生活开辟了一个新的起点。以日益繁荣的旅游业为例，通过旅游与大数据的有效结合，给我们带来了一个更加便捷的智能旅游新时代，那么大数据技术在旅游行业中如何发挥作用呢?

大数据的盛行促使各行各业的大数据剖析渠道百家争鸣，特别是游览业。游览大数据剖析渠道，是根据“渠道+服务+使用”的思维树立的，它首要整合各类游览相关使用体系及信息资源，在公安、交通、工商等相关范畴完成信息同享、协同协作，共同打造良性的游览云生态体系。根据建造的需求，它采用了大数据处理与挖掘剖析、机器学习、智能消息推送、社会化协作、服务化架构等云核算关键技能，把游览云核算渠道建造成为全新一代的松耦合、高效和高可用、高度可扩展、安全可靠的使用服务支撑渠道。让各个游览景点通过大数据渠道剖析，形成一个高效运作产业链，让游客享受智能化游玩体验。

游览类大数据剖析渠道也隐藏许多数据剖析体系，其中包括假期游览大数据剖析体系、游览大数据营销剖析体系、景区客流大数据监测体系、游览大数据统计剖析体系、酒店价格大数据监测体系、客源地价值剖析、游览意图满意度指数、乡村游览大数据监测体系等等。

跟着大数据年代的到来，越来越多的游览品牌开端专注才智游览与景区信息化建造的才智游览技能的开发与服务，供给先进完善的才智项目建造与营销服务成为许多游览公司改变发展方向的首要任务。

行业中紧跟年代脉搏的佼佼者开端以“互联网+”技能为切入点，打造才智景区，实在进步景区的办理、服务水平，并为游客供给愈加快捷、舒适的游览体验。以其在才智景区归纳票务办理体系建造范畴的抢先优势，进行了TRP(游览资源规划)体系建构，形成了充沛交融景区游览、休闲娱乐、特征商铺等资源，集吃、住、行、游、购、娱为一体的开放式游览、休闲体系。

现在的游览类APP，像途牛游览，去哪儿游览，携程游览，飞猪等等都是供给吃住游购娱一体化服务，这些根据大数据剖析渠道上运营的产品使用，在剖析用户喜好与习惯的同时，给予用户合理化建议。因而，使用互联网技能解决困难，尽可能为用户供给便当，就是他们一直尽力的方向。

关于旅游行业中大数据作用，就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，或者还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以持续关注，坚持学习。

马蜂窝旅游APP分析

一、产品概述

1.1产品名称

马蜂窝

1.2体验机型

体验机型：OPPO R9s

系统版本：Android6.0.1

APP版本：8.7.0

体验时间：2018.07.24

产品介绍

产品简介：马蜂窝旅游网是中国领先的自由行服务平台，深受中国年轻一代追捧，提供全球超过60000个旅游目的旅游攻略、旅游问答、旅游点评等资讯，其中包括酒店、交通、当地游等自由行产品及服务。

产品定位：一站式自由行服务平台（专注自由行用户的攻略获取、游记分享等）

SLogan：旅游之前，先上马蜂窝

二、用户分析

2.1用户分析

用户男女比例和年龄分析：

用户区域占比分析：

男女比例可以看出女性所占比例居多，相比男性用户是1.66:1，在旅游之前更多的是女生会做一些旅游攻略，在旅行结束后，也是女性更多的去发一些游记和视频。

从用户年龄可以看出用户大多是80、90的年轻人，这一类群体的收入能力、经济消费能力等都逐步提高，而他们也更喜欢不受约束的“自由行”；他们以后也是整个旅游业的主导军，所以从这里我们也能看出马蜂窝之后的用户将会增大很多。

从使用区域的占比可以看出广东省的用户最多，在我做过的互联网产品使用区域调查中，基本上都是广东省使用人数最多的，可见互联网在广东省发展的相当好。

2.2用户群体划分

旅游类用户：需要定制个性化的旅游行程。

分享类用户：爱旅游爱分享，喜欢分享各种旅行游记等；

浏览类用户：看旅行攻略和他人游记；

旅行赚钱类：比如背包客等，旅游的同时在马蜂窝上提供旅行攻略赚钱；

软文推广类用户：旅行社/公司职员，旅行编辑，写旅行类文案推广；

三、市场分析

根据QuestMobile移动互联网2016在线旅游出行服务类应用洞察数据显示从16年1月始旅游出行服务类应用行业总体MAU稳步增长，截止2016年12月，在线旅游出行服务类应用行业月活跃用户数稳定在5亿以上，行业渗透率达50%以上，意味着超过一半的移动网民都在使用在线旅游出行服务类应用。在历经多年高速发展后，2016年Q4在线旅游出行服务类应用行业用户增长放缓，市场开始进入稳定期。数据背后的宏观背景是国民收入水平的提高，消费的升级，越来越多的人们原意为旅游出行付费，形成了巨大的在线旅游市场规模。

最近几年，围绕“出行”这一刚性需求，各家旅游出行APP如雨后春笋般涌现，它们从旅游出行各细分市场切入，无论是长距离的出差和旅游，或是短距离的本地出行和游玩等，在线旅游出行服务类应用已覆盖大多数出行场景，为人们的生活带来便捷（以下图为例）。目前的旅游市场已被携程背后的百度、美团背后的腾讯、飞猪背后的阿里等BAT垄断，而马蜂窝则是以丰富的UGC内容切入自由行垂直细分市场。

艾瑞监测数据显示，2017年中国在线旅游度假PC端主要网站月度覆盖人数分层明显，携程全年文具第一位置，飞猪，去哪儿，马蜂窝以及途牛均保持在第二梯队。马蜂窝月访问次数较2016年有明显增长，逐渐拉开与第三梯队差距。

根据马蜂窝表述，现如今马蜂窝已超过8000万的月活用户，可预定的产品覆盖200多座城市。另一方面垂直细分领域意味着用户天花板依稀可见，但随着消费升级和技术提升相信旅游市场也会持续变革。

四、产品分析

4.1战略层分析

马蜂窝COO吕刚把马蜂窝的发展形成归为以下三个历程：分别是2012年之前，2012-2014年，2015至今。

在2012年以前都在做社区，让所有人来写游记，因为游记是决策的最高点，如果我们能有效获取所有用户旅行的经验，进行彼此分享，那就是最成功的事情，所以我们全部投入在让用户感受写作之美，让用户体会写游记的乐趣，做得非常坚决，一秒钟都没有考虑怎么赚钱。

2012年-2014年，我们开始进行内容的数据化和结构化，我们60%的岗位都是技术相关。每一个用户总想把其他人游记的精华总结出来，完成更高效的旅行，他们要翻看大量的游记，本来看1篇，现在10篇，20篇也总结不清楚，这时候我们就需要帮他们做点事情，我们对整个内容进行了结构化的梳理，从这里产生了大量的景点、餐厅、酒店等，这些数据非常直接，离消费真的只有一步之遥。

当你看到这些景点、目的地，甚至是行程的时候，呼之欲出的就是我要买了它，交易就来了。那时候供应商们也在不断探索这个市场，我只要做中间的桥接工作就能把货卖给用户，因此2015年初，我们开始做内容+交易。

从这个发展战略我们可以看出，马蜂窝现在已经形成了一个商业闭环，先是从用户那里获得内容，获得大量的旅行数据；然后利用大数据等分析用户需求，也就是将所得的数据结构化，形成马蜂窝独特的攻略；然后匹配各种旅游产品，显而易见的就是平台和商家对接；最后当用户完成履行后又鼓励用户创作游记，从而作为UGC的产出。这样做的好处是可以做到精准的产品推荐，不仅为用户省去了旅行决策的时间，还能够定制个性化的旅行方案。马蜂窝是一个平台，丰富的UGC也为商家提供了产品改进的方案，而且用户还可以跟商家实时交流，这样能够促进商家快速发展，为用户提供更好的旅行体验。最终也能够实现整个旅游业的发展。

所以整个产品的目标就是形成一个一站式的旅游服务平台。而用户目标就是在这个产品中浏览游记、购买个性化的旅游产品、分享游记等。

4.2范围层分析

根据上述的战略层再对马蜂窝的范围层逆分析就不难，马蜂窝最初以社区发家，上文也讲马蜂窝的整个产出靠的都是UGC内容，所以一直以来马蜂窝都是将促进社区发展方面放在首位。在内容产出上有以下功能模块：

1、首先是游记：每日蜂首模块、社区也会经常举办一些活动促进蜂蜂们发游记，比如之前的发游记赢蜂蜜，现在是发游记赢金币。目前还有预约游记等功能。

2、马蜂窝上线的嗡嗡功能也是促进社区交流，嗡嗡是一种旅拍，强调发出在旅行过程中内容，作为UGC内容的产出，相比游记的时效性更强。

3、问答模块：促进社区互动，解决用户问题。

有了这些促进内容产出的功能，所以相比其他的OTA，马蜂窝的用户粘性更强，忠实粉丝更多。

攻略是马蜂窝的核心功能，是对游记的总结归纳。因为来源于用户作用于用户，所以攻略中的的旅游方案对用户来说都是符合自己需求的。马蜂窝中攻略的体现在玩法路线上。

其次是电商功能：

1、酒店：有各种筛选，以及酒店攻略的查询。

2、机票火车票

3、旅行商城：旅行商城有各种目的地的旅游产品。

4.3结构和框架层分析

可以看出马蜂窝的许多功能（攻略、游记、嗡嗡、问答等）大都在第一层级，入口不深，而且首页的每个子模块都是这样的信息展示。这样用户不用经过较远的路径就可以获得各种攻略和游记等，充分提现了其核心功能，但是这样的坏处就是页面展示的信息太多且复杂，让人看得眼花缭乱。

下面着重介绍一下马蜂窝的酒店和旅行商城模块。

酒店模块

下图为马蜂窝酒店模块页面图：

在订酒店模块选择自己的目的地，入住时间、成员等，可以自行查找酒店，也可以选择推荐的不同主题的酒店，攻略中有对应的酒店产品销售。下图为马蜂窝酒店具体信息图：

上图可以看出马蜂窝APP上展示的酒店信息图很详细，包括酒店的基本信息、要注意的信息等。增加的蜂友点评、游记提及、相对应的攻略等进一步提高用户的对酒店的安全感。

旅行商城模块

最左边图显示马蜂窝旅行商城所含的产品种类很丰富，马蜂窝最初主要以自由行为主，但现在跟团游、国外游、带娃游的比重也慢慢增加，所以马蜂窝的野心还蛮大的。值得注意的是还有定制游功能，只要提交需求就能定制个性化旅行方案。而马蜂窝也是个性化算法推荐，根据用户的行为路径等判断用户的需求，从而做到更精准的推荐，为用户省去决策的时间。

3.4 表现层分析

1、马蜂窝没更名之前为“蚂蜂窝”，对应的都是小昆虫“蚂蜂”，整个产品以蜜蜂的明黄色为主基调，给人以欢快的感觉；

2、各种标志都比较童趣，额，里面的每个用户也都被叫做“蜂蜂”，我们发图片等会被称为“嗡嗡”，算是打响了这个品牌，而且马蜂窝的用户粘性真的很强，各地蜂友也是蛮多的。

3、首页的嗡嗡和游记、攻略等用图片作为封面，充分吸引人的眼球。如果是一个浏览型的用户体验这个产品，应该会很享受，因为每篇游记、攻略、图片都很好看。

4、而且每个攻略、游记、地点等都显示观看的数量、收藏的数量、有多少人在这里旅游等，以量化的数据方式显示更公开透明，让人有安全感。

5、但是马蜂窝的首页等包含了很多信息，看着复杂又冗余，容易让人一下子抓不到重点。

3.5 运营分析

马蜂窝的主要运营方式上文也提到：内容+电商，以内容推动交易，主要变现方式有两种，广告+平台和商家分成。

总结与问题

1、马蜂窝主要以UGC内容推动运营，和目前内容社区型的产品类似，但是必须要保证所产出内容的优质性，所以这就需要强大的审核团队，而且审核时也不能保证不存在偏差，劣质的内容出现会导致平台的名誉受损。

2、马蜂窝网站上有“结伴”的功能，这个功能的的目标可能就是为了扩大目标用户，为那些苦于寻找同伴旅游的用户提供解决方案。但是缺点也显而易见——安全得不到保障，虽然结伴计划只有等级高的人才可以发布，但每个注册的用户都可以参加。而且仔细了解发现只需要输入手机号等，并没有更安全的措施。我对此的建议是：参加结伴的峰峰都要实名制，实名制包括联系电话、实名认证，你的身份信息只有后台可以看的到，后台要严格审查，当然这又需要很强的审核团队。

3、马蜂窝的商业模式不同于OTA，马蜂窝的成功也促进了各大旅游网站更加重视内容和社区的发展。从现在的发展看来，蚂蜂窝将会影响整个旅游市场产业格局，人们会从相对粗糙的就旅行产品做交易，走向一个非常综合、丰富的状态。

什么是旅游大数据平台

想要知道什么是旅游大数据平台，就得先清楚旅游大数据平台有哪些构成？

旅游是一个行业属性，决定了我们需要去关注哪些指标；

大数据平台是一个技术层面的架构，决定了你能以什么样的速度处理多大的数据，最后以何种方式去呈现。

所以以下我从这两个方面分别来阐述：

一、大数据平台

大数据平台的整体架构如下图

从底层逐步往上，如图所示表示这么几个环节：

业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。当然你还可以通过一些公开的数据源或者爬虫去获取一些外部数据，来弥补你自身数据不足的现状。

数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。此处的Kettle只是ETL的其中一种。

数据存储：指的就是数据仓库的建设了，此处相对复杂，我不再赘述，大家可以详细看下图中『数据仓库层』这部分。

数据共享层：表示在数据仓库与业务系统间提供数据共享服务。不论是Web Service，还是Web API ，都代表的是一种数据间的连接方式。

数据分析层：分析函数这部分大家都能理解，就是数学上的各种公式，比如聚类分析、回归分析等等。

列存储使得磁盘的每个Page仅仅存储来自单列的值，而不是整行的值。因此，压缩算法会更加高效，因为它们能够作用于同类型的数据。再说的简单点，可以减少磁盘的I/O、提升缓存利用率，因此，磁盘存储会被更加高效的利用。

而分布式计算能够把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

整体上来说，通过这两种技术，可以大幅度提高数据分析的效率。

而Yonghong MPP应该是目前做列存储和分布式最好的产品。

数据展现：分析的结果通过什么样的形式去呈现，说白了就是数据可视化的工作。这部分推荐用敏捷BI类的产品，区别于传统BI，它能通过简单拖拽的方式就生成报表，比较节省时间，学习成本相对较低。国内的敏捷BI中，个人用户推荐Tableau，企业级需求推荐Yonghong BI 。

数据访问：这个就比较简单了，看你是通过什么样的方式去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。当然也有C/S架构，通过客户端去查看。相对来说，B/S架构会比较便捷，更适合现在很多人用手机办公的需求，打开个网页就能看到数据。

二、旅游行业应该关注哪些指标？

我以一个省的旅游数据为例：

可以分析的指标有：

省旅游收入分析（包括收入金额、增长率、与全国收入增长率对比）

省内旅游情况分析（包括星级饭店总数、国内游客数、入境游客数、入境过夜游客、游客消费水平、旅行社数、旅游从业人员等）

入境游客量分析（国外游客数、港澳同胞数、台湾同胞数、及其对应的增长率）

旅游收入分析（商品销售、长途交通、住宿、景点门票、餐饮、邮电通讯）

酒店分析（按客房数的多少可以分析出现阶段适合发展的酒店形式，是连锁酒店还是民宿更合适）

综合以上分析，就可以得出该省下一阶段在旅游方面应该去重点关注的地方，给规划提供判断依据。

所以旅游大数据平台，大数据平台是基础，而具体的指标可以决定应用价值。