未来旅游企业 如何化大数据为商业价值？

乐琰[未来旅游企业需要在大数据时代高度移动互联网化的背景下达到与旅游消费者之间的无缝交互]来到山明水秀的景区，入住客栈，卸下行李，打开微信找到免费WiFi，就能看到附近地道的美食菜馆，有地图路线指引，还有过往游客的评价――这是国家旅游局今年最提倡的智慧旅行的设想场景。在智慧旅行的背后，是海量大数据的支撑，这些看似呆板的数据能为旅游产业经营者们创造巨大的商业价值，那么需要如何运用？预测和追踪一手创办了在线旅游B2B票管家的黄荣最近刚刚创立了“聚创致旅”，这是一个集合了大数据和智慧旅行概念的新公司

乐琰

[未来旅游企业需要在大数据时代高度移动互联网化的背景下达到与旅游消费者之间的无缝交互]

来到山明水秀的景区，入住客栈，卸下行李，打开微信找到免费WiFi，就能看到附近地道的美食菜馆，有地图路线指引，还有过往游客的评价――这是国家旅游局今年最提倡的智慧旅行的设想场景。

在智慧旅行的背后，是海量大数据的支撑，这些看似呆板的数据能为旅游产业经营者们创造巨大的商业价值，那么需要如何运用？

预测和追踪

一手创办了在线旅游B2B票管家的黄荣最近刚刚创立了“聚创致旅”，这是一个集合了大数据和智慧旅行概念的新公司。

“我理解的智慧旅游是在政府构建的智慧城市之下，未来旅游企业需要在大数据时代高度移动互联网化的背景下达到与旅游消费者之间的无缝交互，其应用场景应该包括近场支付、移动终端支付、移动数据化管理、社交化营销等。”黄荣认为。

有了如此概念，那么大数据从何而来？

不少旅游业者开始尝试大数据收集和智慧旅游的开发，比如携程、同程、票管家等。

携程攻略社区事业单位、智慧旅游业务总经理蓝美玲告诉《第一财经日报》记者，携程收集数据后，可以知道各个旅游目的地、酒店、景区的预订情况，这些数字的首要功能就是给予上下游产业链者市场预判。

蓝美玲指出，目前黄山、九寨沟等著名景区都非常注重游客量与安全问题，在黄金周期间这一点尤为重要，但是每天究竟有多少客人来景区难以预测，此时携程的大数据就起到了关键作用。

“我们的景区和附近酒店预订数据相当于告诉该景区，你在近期的游客量预计有多少，他们的出行结构是家庭客还是商旅，这些数据我们会以预测报告的形式给到景区。这让他们能做好安全和市场准备，以管控客流，对我们而言，则加强了OTA（在线旅游企业）与景区方的资源合作。”蓝美玲说。

携程大数据的另一项特色是“一生的足迹”，该功能是记录下使用者曾经到访的地方甚至是其轻轻动一下手指查询的记录。

“比如一个客人，他点击浏览了新加坡旅游，进而点击了几个景点和酒店，这些都可以被记录和追踪下来，然后结合其最终的订单，系统可以知道客人的偏好、消费定位和消费习惯，甚至是其餐饮习惯。今后携程就可以根据客人的消费特点进行精准营销。精准营销非常重要，精准有效客户所贡献的利润是最高的。”蓝美玲如是说。

大数据暗藏商机

“番茄来了”是一家开发智慧旅游的企业，其主要与旅游城市的客栈合作，近期，其刚开发了一款智慧旅游产品――“智连古镇”，即游客到店以后，不需要进行繁琐的登记流程，只需要连接客栈的微信WiFi，进入服务页面，即可以快速办理入住手续，自动分配到房间。退房时，通过页面的快速退房就可以迅速通知到老板准备结算。同时在支付方面，客人只需要快速入住的时候，选择微信支付就可以轻松搞定付款环节，当然也可以通过“番茄来了”提供的行业创新的“虚拟POS-快捷支付”方式，轻松扫码付房费。

“通过这些智能服务，我们可以获得客户的使用以及他们的入住和消费数据，这些数据弥足珍贵。我们会按照几个指标进行分析，然后给旅游产业链者带来巨大商业价值。”“番茄来了”运营总监赵永林告诉《第一财经日报》记者，基于这些数据，其可以进行房型入住率分析，以入住率、收入变化、同比、环比等数据分析，客栈酒店经营者可以根据分析结果来为客栈装修整改、房型更改、房价调控，改善入住率。比如，若一家酒店其今年大床房销量最好、标间入住率最低，那么其未来可以考虑减少标间的数量，改造为大床房，或者调低标间的卖价，针对标间做促销活动等，以此提升酒店入住率。

游客的大数据中还精准显示了预订习惯、归属地来源、年龄分段、性别统计、入住时间统计、消费内容统计、续住统计等。在赵永林看来，这些数据极具价值，因为客人的性别占比可以让酒店或餐厅改善装修风格以符合主流客群喜好；而年龄段占比则可以让业者在服务上倾向于年轻化或中年化；客人地域的占比数据则可以让业者在餐食和生活习惯方面进行南北方差异经营。

“如果一家酒店的客人来源60%是北京地区，70%客户是年龄在18~26岁的年轻人，女性居多，那么我们的系统会建议该酒店未来的广告宣传和口碑宣传，应更多重视在北京地区，客栈的装修和服务应该更具有年轻化和女性化。同时可多考虑组织年轻人喜欢的一些活动，以提升客栈人气等，这些都有助于业者提升收益。”赵永林指出。

此外，游客的消费记录和数据还可以提供行业的横向对比数据。比如一家酒店入住率在区域里的排行情况、区域内渠道合作比例、区域内平均房价、区域内节假日调价情况、区域内续住情况等等，让酒店业者更清楚同行经营情况，针对性提升自己的业绩。

丽江一家客栈经营者表示，根据上述区域排行数据状况，发现其在2014年节假日入住率为60%，价格较平时上升400%，而丽江区域客栈的整体入住率为89%，同期价格较平时上升120%。该客栈经营者算了一笔账，根据入住率、房价和市场平均水平与涨幅，其认为应该在节假日调价，控制涨幅，提升入住率，以便于在同行竞争中夺得优势。这相当于进行酒店收益管理，有助于提升利润率。

“我们可以提供客栈订单、财务管理等基础信息管理，也可以根据上述数据分类分析为旅游产业链者提供‘月报’、‘年报’等服务。主要目的是为了让经营者清楚地了解其自身、客人以及市场的特点，并能根据数据分析结果对服务、硬件等进行改善。”赵永林表示。

部分旅游业者反映，通过对大数据进行上述细分指标分析，针对旅游行业和游客，大数据分析得出的入住率、平均房价、节假日的房价变化，和整体入住率变化、旅游目的地游客预订习惯差异、入住天数、消费内容、消费金额、各个时间的旅游热度分析、消费差异分析等，可以为行业、景区、旅游管理机构等提供实时数据参考，直接改善经营。若改善得当，则不少业者通常可以提升20%~50%的收益。