一、 旅游信息化建設階段

      我國的旅游信息化建設經(jīng)歷了四個時期，分別是傳統(tǒng)旅游經(jīng)營期（2004年前）、數(shù)據(jù)旅游時期（2005—2009年）、智慧旅游時期（2010—2014年）和“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”時期 （2015年開始）。2014年是智慧旅游元年，去年開始大地云游和百度展開了在旅游領域大數(shù)據(jù)的合作。中國旅游行業(yè)的發(fā)展進程顯示，從最傳統(tǒng)的線下的人工服務開始，到旅游的行業(yè)的內部，再到整個的智慧旅游行業(yè)，一直到2015年的“互聯(lián)網(wǎng)+”的時代，互聯(lián)網(wǎng)將會更加推動中國旅游行業(yè)的發(fā)展。

二、 旅游行業(yè)步入新常態(tài)

      旅游行業(yè)步入新常態(tài)以后，旅游行業(yè)的各個方面都發(fā)生了巨大變革。政策上，國家旅游新政出臺，制度紅利釋放，旅游業(yè)迎來新機遇；市場中，旅游需求多元化，消費模式由賣方市場轉向買方市場；旅游產業(yè)方面，“互聯(lián)網(wǎng)+”與“旅游+”促進了旅游產業(yè)轉型升級；從國家戰(zhàn)略上來看，大數(shù)據(jù)已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略層面，隨著大數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)旅游決策，旅游管理、服務、營銷都迎來巨大變革。

三、 “互聯(lián)網(wǎng)+旅游”和“大數(shù)據(jù)+旅游”

      “互聯(lián)網(wǎng)+旅游”是促進旅游產業(yè)轉型升級的關鍵。“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”體系分為兩大層面，第一層面是旅游“內部+”建設，第二層面是旅游“+外部”融合 ?！皟炔?”建設包括旅游大數(shù)據(jù)中心的建設和旅游服務平臺、旅游管理平臺和旅游營銷平臺這三大旅游平臺的建設；“+外部”融合要求旅游服務的融合、旅游營銷的融合、旅游業(yè)態(tài)創(chuàng)新的融合和旅游投融資的融合。兩者層層遞進，互為補助，構成了“互聯(lián)網(wǎng)+旅游”體系，共同促進旅游產業(yè)的轉型升級。

      中國旅游業(yè)的提升是一個互相推動的過程，游客的素質提高，游客需求的增長推動著旅游開發(fā)者、管理者去不斷完善自己的產品。推陳出新，使自己的旅游景區(qū)和旅游服務和泛旅游行業(yè)變得更加智能化，需要大數(shù)據(jù)來推動整個旅游互聯(lián)化的進程。

      “大數(shù)據(jù)+旅游”顛覆了傳統(tǒng)旅游行業(yè)的決策，旅游大數(shù)據(jù)提升了協(xié)同管理和公共服務的能力，推動旅游服務、旅游營銷、旅游管理和旅游創(chuàng)新的變革。

四、 旅游大數(shù)據(jù)應用

      1. 游客市場細分

      百度旅游大數(shù)據(jù)包括游客量、客源地、游客年齡、游客興趣、游客定位信息、游客住宿偏好等指標，大地云游基于百度旅游大數(shù)據(jù)和自身的宏觀數(shù)據(jù)庫，對游客進行多維度分析，從而定位客源市場，細分旅游市場，診斷旅游營銷和推演可行性項目，最終達到提升精準營銷能力的目的。

      2. 景區(qū)熱力圖

      通過對景區(qū)人群熱力圖的實時監(jiān)控，對景區(qū)踩踏風險進行預警，并預測景區(qū)未來的客流量，實現(xiàn)了景區(qū)客流的控制和預測，從而優(yōu)化安全管理效率。

      3. 旅游輿情監(jiān)測

      云游通過聲量診斷來判斷景區(qū)的全網(wǎng)關注度和影響力，通過傳播路徑的監(jiān)控來進行傳播分析，在分析過程，研判網(wǎng)民的情感傾向，達到情感提煉的效果。最終根據(jù)輿情參與者的人群特征刻畫出受眾畫像，達到旅游輿情監(jiān)控替身游客服務質量的效果。
 

      4. 案例應用

      大地云游和百度的旅游大數(shù)據(jù)分析方法成功應用到多個景區(qū)案例中，包括九寨溝大數(shù)據(jù)中心、武夷山、峨眉山旅游大數(shù)據(jù)畫像。

五、 云游大數(shù)據(jù)分析案例——北京奧林匹克公園景區(qū)

      1. 數(shù)據(jù)源

      宏觀數(shù)據(jù)庫：大地云游宏觀數(shù)據(jù)庫

      1) 旅游產業(yè)數(shù)據(jù)庫
      2) 遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)庫
      3) GIS數(shù)據(jù)

      4) 氣象數(shù)據(jù)

      微觀數(shù)據(jù)庫 

      1) 百度產品賬號

      2) 百度搜索引擎
      3) 百度地圖

      4) 百度糯米及其他（50多個產品）

      2. 分析內容

      景區(qū)大數(shù)據(jù)畫像的分析體系包括七大部分，分別是景區(qū)外部環(huán)境及資源分析、客源地及市場洼地探析、游客量預測、景區(qū)熱力圖、旅游市場細分、關聯(lián)景區(qū)分析及旅游輿情分析。

      1) 客源市場

      據(jù)百度地圖LBS定位，2015年1月1日至2015年4月7日到達奧林匹克公園的游客數(shù)據(jù)總量200萬人次 。游客量排名依次為：廊坊、天津、上海、保定、石家莊、深圳、鄭州、成都、西安、廣州、張家口、哈爾濱、唐山、沈陽、武漢、太原、南京、邯鄲、長沙和濟南。

      2) 游客搜索量

      北京市、天津市、上海市、廊坊市、廣州市、石家莊市、保定市、南京市、鄭州市對奧林匹克公園搜索量較高

      3) 省內競爭指數(shù)

      省內競爭指數(shù)較低城市：北京、廊坊、天津、保定、上海、石家莊、鄭州、深圳、西安、成都、廣州（這些地區(qū)來北京的游客，到奧林匹克公園之外的北京旅游景點較多） 

      省內競爭指數(shù)較高城市：隴南、濱州、許昌、綏化、開封、常州、平頂山、烏蘭察布、焦作、嘉興（這些地區(qū)來北京的游客，到奧林匹克公園人數(shù)較北京市其他景點為多）

      4) 景區(qū)游客量實時預報：

      游客對奧林匹克公園、北京市的搜索熱度 
      根據(jù)該搜索量，可以對景區(qū)2小時的游客量進行預測 

      據(jù)搜索量，結合氣象、節(jié)假日數(shù)據(jù)等，可以預測未來幾天游客量

      5) 景區(qū)熱力圖：

      通過百度LBS定位 

      與通信運營商大數(shù)據(jù)結合 
      實現(xiàn)游客人流密度與人流走向實時動態(tài)監(jiān)測 
      及時預警擁擠危機

      6) 游客逗留時長

      本地游客隨著逗留時間的延長，游客量逐漸遞減

      本地游客發(fā)生過夜行為的占比較少

      東北、華北、華東、華中和西北地區(qū)的游客量都有隨著逗留時長的增加遞減的趨勢。 

      華南、西南地區(qū)的遠途游客在奧林匹克公園內逗留時常呈現(xiàn)出U型曲線的趨勢。

      7) 旅游市場細分

       旅游大數(shù)據(jù)畫像基于游客的基本屬性、行為特征和游客偏好等數(shù)據(jù)，進行深入分析，將旅游市場進行細分。其中游客基本屬性包括游客年齡、性別、教育程度和車產狀況等屬性。行為特征包括游客的出游方式、旅游動機和旅游網(wǎng)站搜索熱度等行為。游客偏好則包括了游客出行時的住宿偏好，交通偏好以及餐飲偏好等多種數(shù)據(jù)。

六、 未來展望

     旅游的管理者和經(jīng)營者應用大數(shù)據(jù)的時候，必然會改善自己的思路，最后受益的是C端面向游客的服務的提升。下一個階段，云游和百度要做的是共同把百度的大數(shù)據(jù)和諸多旅游信息化建設過程中產生的數(shù)據(jù)，整合到相對完整的線上線下的數(shù)據(jù)體系中去，從而為所有的管理者、建設者提供真正有價值的服務。這是云游和百度需要為旅游行業(yè)所貢獻的力量，也希望通過我們的努力，在未來的三年、五年甚至十年之后，能讓各位旅游出行更加智慧，更加舒適，這是云游和百度共同的目標。

      希望未來所有旅游的生態(tài)鏈都有云游和百度的大數(shù)據(jù)存在，不管是航空、酒店、還是公路，所有的旅游出行都有大數(shù)據(jù)為你保駕護航。

作者：王亞博

來源：大地風景