不受“待见”的旅游大数据

“如果你只有一堆人的电话号码，这可能没多大意义。但像携程的数据，比如所有人提前预订、搜索、浏览、点评的信息等，这就是有价值的。但更深层的核心是，你能不能在某个产品上使用到这些数据，而且确实有帮助。”众荟数据智能事业部总经理焦宇对TBO(旅游商业观察)说。

而部分人士却认为，旅游电商单纯依靠自有的数据来作为预测依据，其可信度和精准度会大打折扣。

“旅游过于低频导致用户交易和行为记录偏少，而且旅游预期跟日常消费行为并不完全相符——例如平时工作出差多住经济型酒店，但旅游出行却很可能会选择高星级，这单靠OTA的自有数据很难预测。”

飞趣联合创始人罗丹阳认为，先撇开算法优劣不谈，即便是已经成为大流量入口的OTA巨头，自身的数据量仍然有很大上升空间，也就很难说由此能够得出好的用户画像。

这一观点得到其他业内人士的认同。在2016中国景区创新力高峰论坛上，旅游大数据领域专家程明明拿“未来景区”做切入点，直言当下各互联网公司的旅游大数据运用名不符实。

“以景区为例，旅游电商说要给他们推介自己的大数据应用。但到目前为止，国内景区门票的在线渗透率都不足10%，再分发到各线上渠道的比例又会稀释到多少?OTA拿这样低占比的样本数去找景区讲故事，不论是对规划的合理性还是营销的精准度来讲，能有多少可信度?”

大数据领域专家学者 程明明

这正是当下众多景区对此不太感冒的主因之一:要说单纯了解客源的各区域占比，景区自己通过入园身份识别统计也能够得到。但如果景区再往下有更多维度、精细化的数据需求，互联网公司就都“语焉不详”了。

“你不能说景区不懂营销，电视台、机场的流量转化在下降他们当然知道，按客源占比调配广告投放也都合乎正常认知，这些基于经验很基础的东西，互联网公司冠以营销综合解决方案包装成产品售卖，遇到“热脸贴冷屁股”就不足为奇。”业内人士阿坤认为，归根结底还是真正价值和信服依据的缺失。

类似的尴尬拿到酒店领域来讲同样适用。

通过记录包括房态、房价等数据，根据收集的历史信息波动，PMS能够提供酒店精细化收益管理、反向精准营销等增值服务，这也是厂商所谓基础免费、增值付费的理论基础。但据阿坤了解，这样的大数据服务在中高端酒店推得比较艰难。

“事实上，多数高星、连锁酒店可能对此无感。在完成基础的信息搜集整理后，酒店专业的收益管理部门并不需要厂商提供的营销解决方案，他只用看表格或者线性图就有了决策依据。PMS在这里的有限价值仅仅是替代人工录入，从而缩短了整个决策的周期。”

C端的痛点始终待解

回到上面所说，旅游消费频次偏低导致数据量单薄还只是一方面——在程明明看来，另外关键的一点是:即便OTA升级到大平台，掌握有用户涵盖吃住行游娱购的数据，但这终归还是过于垂直。

“行业数据量小而且太窄，要想真正解决问题，前提是数据链要打通。如果无法引入与之相关联的各类跨界数据(其他社会数据)做支撑，这种情况下辅助决策还是难言高效精准，自然也就谈不上产品思维。 ”

程明明以自己使用某OTA的例子作解释，因为工作原因出差，他平常主要用App预定假日酒店。而不知道从何时起、该OTA持续给他推送标价数十万的同款南极游轮产品，但自己其实既没消费能力也没相应需求。由于受连续推送影响不胜其烦，最终他直接卸载了该App。

“仅仅基于这样的预定数据，我不知道他是怎样算出我有南极邮轮产品的需求。前期推送不精准可以理解，因为包括算法、机器学习确实是一个不断摸索、升级的过程，且后续也可以结合更多跨界数据，根据调整更换推送的品类。但像这样不顾用户体验强求流量转化，那所谓智慧旅游就纯粹是伪概念。”

而智能化低级体现得尤为明显的是在行程定制。程明明以某旅游UGC新近推出的行程助手为例进行了解释。

“用户挑选出时间段，地点，然后这款App会设定完成线路规划。这有两个弊端:首先还是不智能，他不会根据用户的兴趣喜好自主学习推荐，比方说你设定3天和设定5天，该App给出的行程是一样的，5天行程的最后2天完全空白;另外就是他的算法都是基于历史数据，你不知道按线路设定，公交会不会停运，景区开放时间有无更改，路上可能会堵多长时间......”

而即便智能化进阶一层，目前的技术仍然没法解决用户普遍存在的困境。

即便有道路交通、景区出票系统等实时数据接入，旅游APP会根据门票售卖的实时动态、道路拥堵情况等提醒用户，可能无法按时到达景区;或者到达景区时已经开始限票，建议用户终止行程。“但接下来我该做什么?你还是不能根据我的时间、兴趣结合交通、景区等实时数据重新推荐一条线路，通俗点讲，这叫“管杀不管埋”。”

另外，对于自然人文类景区，因为多数是一次性消费，景区运营者可能并不太关心游客的入园体验。但对于众多城市周边的主题乐园来讲，重游率是他们尤为看重的。

针对园内游玩项目的体验感，排队的老大难问题始终无法解决。旅游大数据能否对接景区实时运营数据，通过类似银行叫号的形式与APP打通，免除游客排队之苦，目前来看仍然没能实现。

当喧嚣的大数据应用无法急用户所急，想用户所想(之前罗丹阳在google数据报告中用的两个词组叫“Be there”和“Be right”)。按照程明明的说法，最后造成的直接结果只能是APP打开率变低，停留时间缩短，用户在各种APP上跳来跳去，毫无依赖度和粘度可言。

出路在哪里?

一直以来，景区对于互联网公司殷勤的大数据合作多有忌惮，核心是景区认为提供数据给技术公司打捞、分析，自身并不能从中明显获益，这样的单方面贡献相当于给对方做了嫁衣。

程明明谈到，借鉴国外经验来看，目前推动景区信息共享的最好方式，可能不适宜商业机构来推广——如果选择以学界和政府介入作为项目推进，实现多方互利，应该会是解决信任问题的有效途径。

而对于未来大数据最好的变现渠道，阿坤认为就是跨界会员体系的打通。

“大数据使用一定要做跨界交互。我给你1张酒店会员卡，你会想除了住宿能打折，置换任何其他场景都用不到，他的真实价值和使用频次自然要打折扣;但如果相互间会员体系打通，比方说我给你一张如家金卡，除了住宿打折，在全聚德、燕莎、奥特莱斯都能有相应的会员优惠，会员价值就体现出来了。当交易场景越来越丰富，在此基础上得到的用户画像更清晰，营销也会更有针对性。”

而关于用户画像的精准性，如果用于自身用于分析数据量不够。和第三方公司选择合作也是可行的途径。

按照罗丹阳的说法，这些第三方公司的数据来源为电信，移动等运营商。他们知道用户下载了哪些APP、每天的打开频次怎样，在APP里面看了什么，这样的用户画像的精准度会有明显提升。

这么看数据间的关联性，似乎可以给予旅游电商另一层启示意义:如何通过实时数据合作，获取用户与其他APP进行交互时的场景，结合具体内容进行针对性营销，这在流量的转化上或许会收到奇效。

用户在音乐类APP上循环播放《我思念的城市》，是不是能否推送关于西安的风情游产品;当他在阅读类APP上看下载阅读张爱玲的小说，能否推送具有上海旧日风情游;当他在视频类APP上观看电影《萧红》，能不能给他推送哈尔滨老道外建筑之旅......

“与刚才那个OTA强推南极邮轮的产品案例相反，很多时候，插入广告和系统智能排序并不一定影响用户体验，相反可能还是一种体验感的提升。回到那句话，Be there and Be right，世界上最成功的广告公司可能是facebook。你觉得它推送的广告烦吗?”罗丹阳说。