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
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19