旅游大數據清單之OTA大數據分析

大數據應用中有一個耳熟能詳的案例:啤酒和尿布,全球零售業的巨頭沃爾瑪公司在對消費者購物行為進行分析時發現,男性顧客在購買嬰兒尿片時,常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己,于是推出了將啤酒和尿布捆綁銷售的促銷手段。這是一個有點“臭了大街”大數據應用案例,啤酒和尿布這兩個毫不相干的商品因為大數據分析湊到一起,竟然相得益彰。中國旅游電商發展十多年,旅游網絡服務商積累了大量預訂、交易、客戶以及訪問數據,這里面也應該有許多“尿布啤酒”式的“寶貝”。

旅游網絡服務商數據。很久以前,攜程就利用自家的預訂和訪問數據,每逢年終歲尾以及黃金周發布旅游分析報告,以后幾家OTA都相繼跟進摻合進來。毫無懸念,各類報告還是以目的地和客源地排行榜為主體,間或少量的旅游者行為分析。開始的時候,得到了許多目的地的呼應,如“XX市榮登攜程目的地排行榜”之類的,以后排行榜多了,也就逐漸應者寥寥。理論上以OTA預訂量數據預測目的地的流量熱度以及客源分布與其他網絡分析預測數據來源相比,確定性提高,準確度相對較高,因為這是旅游者動身前最后一個“數據門檻”。但這里有一個前提,就是單個OTA的市場占有率和對主體旅游者的覆蓋度。從實踐對比情況來看,對長中線旅游者尤其是出境旅游的數據分析結果準確率高一些,對短途尤其是周邊游的數據分析結果準確率相對較低。無論是節假日或者黃金周的國內旅游活動,從各方面數據來看,短途和周邊游是旅游活動的主體,目的地對此類的數據分析應用應當有清醒的認識。

以前旅游網絡服務商的分析數據是以住宿預訂數據為主,其中商旅客戶占有相當大的部分,因而目的地排行榜中商業活動活躍的城市往往位居前例。這兩年,景區門票電商搞得風生水起,幾個OTA大頭依據景區門票預訂數據順勢發布旅游景區排行榜。嚴格說來,依據電商預訂數據來反映景區的吸引力和熱度要考慮其他因素的影響,比如預訂流量占實際流量的比重,景區的信息化水平和網絡營銷力度,OTA操辦的預訂優惠活動等等。不能把預訂數據反映簡單等同于實際景區流量和吸引力,在同等條件下,依賴搜索數據的熱度更能反映實際情況。在實際應用層面,以前在進行目的地搜索數據分析時,發現山東省內的游樂園類景區出現了大范圍的搜索數據提升,半年后OTA公布的數據就實際呈現了這種趨勢。

依據旅游單個要素產品比如酒店客房、景區門票等的預訂流量數據來分析目的地的吸引力和熱度是片面的。這個問題對于網絡服務商和目的地來說是硬幣的兩面,核心是目的地關聯消費和產品組織。對于網絡旅游服務商來說,把景區門票作為吸引流量入口,既要“賠本賺吆喝”還要穩固“下盤”——產品關聯預訂。在浮華的門票預訂數據背后,會發現沒有一家披露門票預訂者的關聯預訂數據,比如預訂嶗山門票的旅游者有多少預訂了青島的酒店客房等其他旅游要素產品,這才是OTA的核心家底,也是反映OTA旅游產品組織能力和目的地營銷能力的主要數據。還有就是預訂流量數據中周邊游短途和中長線客源的比重,一般來說周邊游短途游客的關聯預訂能力更弱一些,更可能是受到優惠折扣的吸引而進行的單要素產品預訂,只買啤酒,不理尿布,客戶粘性也差一些。相比較一般電商,旅游產品的關聯度更強,更能夠利用大數據的模式和方法,尋找旅游者的產品偏好和產品組織偏好,這是啤酒和涼拌黃瓜的關系?,F在反倒是有許多創業公司,在產品要素不很豐富的情況下,做了很多嘗試,有聲有色。同樣,對于目的地來說,考察一個旅游網絡服務商的目的地營銷能力,要看訂單流量,也要看訂單客源結構,更要看關聯預訂數據。

今年,OTA伙計們都高喊著做“平臺”,首當其沖是可勁地增加旅游產品豐富度,海內外目的地、短中長線、旅游產品要素等一網打盡,實際上與一般電商平臺相比,旅游電商平臺還需要旅游產品要素組織能力,以吸引游客的關聯預訂比重,這里主要前提是對大數據的占有和分析,是衡量旅游電商“平臺”的核心依據。

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