
大数据助力智慧旅游 “玩转”跨界融合
4月20日,《海外问道》沙龙在人民日报海外版报告厅举行。本期沙龙由人民日报海外网主办,主题为“移动互联时代下的智慧旅游”。与会专家从旅游企业自身及行业观察者的角度,对智慧旅游的科学发展纷纷献言献策。
行业竞争怪圈:
旅行体验有落差
2016年我国旅游业总收入4.69万亿元,同比增长13.6%,旅游业对国民经济综合贡献率达到11%。据预测,未来10年,我国旅游业将保持至少10%的增长速度,其中个人旅游将会以9.8%的增速增长。人民日报海外网副总经理石景才致辞时表示,旅游行业市场巨大,蕴含着众多的发展机遇。
旅游市场在高速发展的同时也存在着一些行业弊端。同质化、粗放式和单一式的旅游产品模式早已难以满足当今消费者的多元化需求。
在中国未来研究会旅游分会副会长刘思敏看来,同质化在当前旅游市场条件下是必然的存在,消费者目前还不清楚自己想要什么。他说:“需求的同质化导致产品市场的同质化,所以市场应该学会找到产品同质化与消费需求的最大公约数。”
在产品同质化的市场,线下旅行社和在线旅游OTA纷纷打起价格战,以低价吸引消费者,行业陷入恶性竞争怪圈。
刘思敏建议政府应改进宏观调控,把执法重心放到打击强制交易和假冒伪劣产品上来,加大惩治力度,增加企业违法成本,保护旅游消费者的合法权益不受侵犯。
同时,低价竞争也是双刃剑,游客在盲目追求低价的同时导致自身旅游消费的实际体验和预想期望有较大落差。
中国社会科学院旅游研究中心副主任李明德指出,在旅行中的突发事件、对旅行产品的了解不够完整、旅游者本身期望不够理性等都是症结所在,若想缩小差距,需要旅行社及旅游者的双方努力。
台湾海峡两岸观光旅游协会北京办事处副组长林蔚则强调“一分钱,一分货”,旅行产品也讲究“货真价实”,消费者不应被低价蒙蔽双眼。
中信旅游国际旅行部总助王鹏提醒消费者,在旅行过程中不可盲目贪图小便宜,应注重追求产品品质和体验,从而避免不必要的强制消费影响旅行体验。
大数据应用落地:
跨界融合是终局
信息技术的发展使得人们处理海量信息的能力越来越强,如何利用好大数据为旅游行业服务,提升游客体验则是关键所在。
2016年被称为大数据元年。中科点击首席技术官赵向鹏认为,在大数据逐步成熟和规范的情况下,如何让大数据在旅游行业实现真正落地,推动智慧旅游发展,是值得众人探讨的问题。
“移动互联时代的核心是以人为本,人可以被识别被监控被跟踪。”阿里云数据中国事业部副总经理段永华指出,游客的喜好、财富、需求等信息均可通过大数据来记录,在数据驱动下形成用户数据库,从而建立游客画像,更快掌握游客的消费习惯,进行精细化运营。
“一切业务数据化,一切数据业务化。”中青旅遨游技术研发部执行总经理赵海生提出,景区应利用数据驱动来进行决策,关注游客行为及用户体验,采用线上线下一体化服务,如及时对游客进行人流量预警,引导游客合理安排旅游线路等,保障游客旅游活动质量和人员安全,提升旅游体验。
然而,数据的体量大不代表价值大,做好数据的整合和分析才能发挥最大化价值。
“餐饮是旅游,休闲娱乐是旅游,出去就医本质上也是旅游。”段永华指出,“以前的旅游相对具象化,而行业发展到现在,只要符合空间移动的特点,涉及到吃住行游购等服务需求就是旅游,旅游本身的内涵和外延已经发生变化。”
去哪儿网高级总监、战略规划师黄凡也表示,利用旅游大数据不仅可以为游客提供个性化定制化服务,还可以将旅游行业与餐饮、教育等其他需求产业相结合。业内可规划更多大数据的应用模式,实现大数据的真正价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10