大数据技术在垂直旅游搜索中的应用?
在私人订制旅游方面应用较多吧
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从大数据层面优化体验，在线旅游行业如何击破用户痛点
曾经写过一篇关于如何让品牌营销更有效的文章，记得文中李彦宏先生那句“移动互联网时代已经结束”的话放在今天依然能让人浮想联翩。2017年，品牌营销面临来自技术和消费者需求的双重压力。在Salesforce的一项针对4000名高级营销人的调查中得出的三大结论仍然值得当下的营销人深思。
一、被孤立的数据犹如长眠：拥有大数据能力的公司应该避免海量的数据被储存在不同的部门孤岛长眠，让数据发挥价值，更能让企业真正在数据中洞察自身和整个行业；
二、恰到好处的解决用户实际需求：营销人必须懂得在正确的时间和管道递送正确的信息。在最需要且迫切的时间点将信息提供给用户，例如在清明前后，携程分别发布两份行业报告，《中国旅游者点评与幸福指数报告2017》《2017清明旅游人气排行榜》；
三、从海量数据中发现细微变化：当下营销人员接收到的数据量是史无前例的，他们需要更强大的数据分析能力。“你能看到的，用户同样可以”，营销人员要做的是从表象中发掘本质，从细微处发现机遇与挑战；
前些天一个叫“此处不留白”的H5刷爆朋友圈，很多人都在问这是哪家做的，吸引我们追问的除了创意，更重要的是技术带来的体验升级。如果不涉嫌抄袭国外《Phallaina》，市场上又一家爆款技术公司很可能就这样诞生了。无论是小到HTML5、SCRM，还是大到云计算、人工智能、物联网，技术革命带来的营销变革正在发生。与此同时，拥有大数据及其分析能力将被看作是一个公司是否有能力在未来占据技术高点的风向标。
【大数据技术在垂直旅游搜索中的应用?】 大数据及相应的分析能力主要解决用户的两方面需求，一是功能性需求，，二是服务性需求；顾名思义，功能性需求即用户的点击习惯、浏览喜好、在线下单情况、页面停留时间等一系列数据在企业PC和移动端的呈现；所谓服务型需求即企业获取的大量用户数据对用户未来购买及行为习惯的指导作用，即利用大数据获取的信息在多大程度上改变用户思维方式。而这两层需求是逐层递进的，在解决了功能性需求的前提下，通过解决服务性需求将用户和企业捆绑起来，这在在线旅游市场中同样适用。
通过大数据优化平台，提升用户体验
根据eMarketer报告 ，美国在线旅游销售增速从2011年的15.1％下降到2013年的8.0％，2017年的增长幅度预计为4.5％。国内情况则相反，我们发现2016年，中国共有45.6亿人次旅游，旅游消费达4.66万亿元，预计未来5年出境旅游人数将达7亿人次。今年春节期间，中国公民出境旅游总量达615万人次，足迹遍布全球85个国家和地区、1254个城市，出境消费高达1000亿元人民币。
如此庞大的消费群体，仅仅提供旅游产品是不行的，访问体验的核心目的必须要吸引用户多次回访并在线下单。消费者可以选择PC端在线下单或通过移动端产品进行预订，作为企业的大数据部门必须通过用户在平台的使用情况了解用户及潜在用户的行为意图，并提供相关的、及时的和有见地的内容及产品互动或创造用户之间自主互动触发机制，从而提升订单转化几率，以携程为代表的，包括去哪儿、蚂蜂窝、途牛等把用户与企业、用户与用户之间的双向打通变成标配。做到这一点的前提必须要以数据为基础展开分析，充分利用数据（网络和移动端数据）以识别客户需求（如他们正在查找哪些内容，近期用户检索常用关键词)，并想办法为客户提供他们想要的内容和搜索结果。幸运的是，数据存储和处理能力的进步意味着我们已经可以很好地对网络和移动行为进行预测分析。
聚合数据通常是过去网站分析工作的第一步，该步骤完成后进而提供摘要报告。然而，技术的发展已经让数据存储和聚合成本变得相对廉价，但企业在数据分析处理能力上的需求则在近些年成指数倍增长。面对上述情况，公司可以通过从网站、移动设备、社交媒体等一切信息载体中采集的原始数据，进行预测分析，把海量数据转换成对企业经营真正有帮助的建设性见解。这一步骤的核心在于分析得出的见解要应用于用户身上，以期获得更多用户信息产出和实际购买转换。
大数据成为内外部传播和企业营销活动的粘合剂
从市场推广的角度看，充分利用好海量的用户行为数据、业务规则和预测分析，完全可以为市场投放规模、投放平台选择、资金投入配比等提供借鉴，让企业营销活动变得更有效。同样，当用户第n次回访企业网站时，利用好用户行为数据、业务规则和预测分析结果，我们可以为用户提供个性化的体验。最后，数字化的行为数据、业务规则和实时预测分析可以作为一个整合营销方案来使用，从而扩展到每一个企业与用户的接触点，比如当用户联系呼叫中心或前台团队预订房间或旅程时，我们的员工都可以根据用户留下的数据痕迹向用户推荐最相关的产品或服务从而形成更多转化。个性化的网络体验和服务运营体验可以让客户不断回访网站并达成订单。
根据不同用户的使用、点击、浏览、评论、下单习惯，实现哪些产品推荐给哪些用户，这与DSP中的RTB广告的运作方式有些类似。利用大数据分析得出的结论，并在公司对用户偏好和行为有所了解的基础上，使用有针对性的个性化技术优化，在推荐旅游产品的同时，利用数据处理分析能力，为用户提供更具价值的旅行指南和建议。例如携程发现最近一年其跟团游的100多万订单中，有约50%的用户参团后自动在产品页面写点评和打分。很多企业每天都会产生大量类似数据，部分企业止步于此。携程则洞察到用户在分享旅行经验方面的强大兴趣，进而结合用户对旅行评论中的目的地喜好等发布了旅行幸福感指数报告。
大数据让旅行变得更加智慧
IBM首席执行官彭明盛先生在2008年首次提出Smarter Planet，强调物联网和互联网的深度融合。智慧一词同样适用于在线旅行行业，通过企业在大数据端的强大能力，搜集用户攻略、实现用户需求定制，在获取大量用户旅行数据的前提下，在用户参与旅行的前中后期根据用户可能的需求提供预判性服务支持。
举例来说在提供吃住行等基本服务的同时，提供旅行中的增值服务，诸如提供旅游景点中的物联网服务、根据用户即时所在地推送吃穿住行指南、提供符合用户消费水平的旅行产品推荐，后期提供用户反馈的社交沟通平台，除了最基本的攻略上传外，客户服务平台、用户社区平台的搭建同样重要。除了这些，大数据对未来在线旅游行业究竟还能带来哪些利好？的潜在影响中，我们不能忽略这样一个问题，旅游大数据仅仅能提供旅游产品的搜索和推荐么？
回答这个问题，我们要明确旅游大数据究竟能对未来行业有哪些影响，首相是能帮助实现旅游产品的自由组合和预订、旅游季出行和价格预测指南、用户旅游社交产品服务、实时交互式数据挖掘的精准引流推荐；另外打通企业和景区间的行业壁垒，通过景区物联网体系提供区域导航和指南服务，诸如景区实时导航、实时热点引导、各服务窗口和经典流量预测、景区实时商业服务推荐。
作者：STC观察家
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2015 年中国在线旅游市场规模达到 4737.7 亿元人民币，占同期中国旅游业总收入的 11.5%。2015 年中国旅游业呈现新的线上线下融合趋势，一方面在线旅游企业不断深入供应端，加强资源覆盖；另一方面线下旅游资源运营商通过资本或战略合作主动加强在线业务。2016 年，预计中国在线旅游市场规模为 6663 亿元，渗透率达到 14.1%。2010 年，蚂蜂窝正式公司化运营，并成长为拥有海量 UGC 数据和高度活跃的忠实用户群的知名旅游社群。在此基础上，蚂蜂窝开始商业化实践，现已发展成为业内优秀的自由行决策与交易平台。蚂蜂窝通过大数据技术对 UGC 数据进行结构化处理，挖掘用户兴趣点和旅游需求，以精准匹配用户个性化预订需求。由于中国各地经济发展水平、居民消费能力的差异，跟团游在很长一段时间之内仍然会拥有稳定的客群来源，但随着旅游消费的整体升级，追求个性化的自助游将更受消费者青睐，在线旅游产品品类日趋丰富，产品预订方式的日益多元化，为自助游用户提供了更多的出游选择。通过共享经济撬动旅游市场，在线短租市场的发展极大地满足深度自由行市场。境外旅游市场细分程度加深，家庭海外自由行将快速发展。用户研究：大数据视角下的用户行为分析
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