大数据和数据分析通常与金融科技和IT等行业联系在一起。然而，几年前，它们也进入了旅游领域。他们不只是进入了这个行业。数据分析在该领域的巨大采用率创造了一个全新的市场——旅游业和大数据分析市场。
这个市场的规模在2022年达到2200亿美元，预计到2032年将达到3500亿美元。我们在这里谈论的是15%的复合年增长率，这是一个巨大的数字!
如果你对大数据和数据分析是否能使你的业务受益感兴趣，你需要更多地了解这些概念。下面你会找到评估它们价值所需的一切，包括现实生活中的例子。
什么是旅游业中的数据分析?
理解旅游业数据分析的最好方法是理解数据分析的概念。
数据分析是数据科学的一个领域。它指的是为简化原始数据分析而开发的各种过程和技术。它的主要目的是帮助您理解数据，并使用它来做出明智的结论和决策。
多年来，由于复杂的算法，这些过程和技术已经成功地自动化了。旅游部门现在可以有效地利用不同类型的数据分析。
他们可以分析数据，看看到底发生了什么，这被称为描述性分析。借助诊断分析，他们可以理解某些事情发生的原因。或者，由于预测性和规范性分析，他们可以确定将会发生什么以及下一步要做什么。
提供给数据分析算法的数据被称为大数据。只需要快速浏览一下文献就能找到大数据的定义:
“大数据是指传统数据处理应用软件无法处理的庞大或复杂的数据集。它使公司能够在规模较小的情况下完成无法完成的工作，从而获得新的见解或创造新的价值形式，从而改变市场、组织等。”
通过数据分析了解游客行为
在之前关于什么是数据分析、数据分析的目的以及如何理解大数据的讨论的基础上，我们将重点讨论通过数据分析来理解游客的行为。
我们必须承认，在日益全球化的市场中，数据分析在理解游客行为方面发挥着关键作用，从而为企业做出最佳决策。
为了进一步说明，让我们以“酒店网络”为例。
酒店网络是一家成立于2015年的公司，其目标是通过酒店网站增加直接预订。
由于使用了数据分析，他们意识到酒店网站提供的技术与主要旅行社在响应客户需求和在线预订确认需求方面存在差距。
因此，他们的技术的实施使得通过他们渠道的在线预订量增加了32%。
因此，Barceló酒店及度假村或Petit Palace酒店等集团已将酒店网络纳入其营销链。
为什么数据分析对旅游业很重要?
随着时间的推移，数据分析在旅游和酒店业中的作用变得越来越重要。得益于新的IT技术，旅游行业的公司现在可以高效地跟踪、记录、存储和处理大数据，这使得即使是小公司也能从尖端的解决方案中受益。
支持大数据和数据分析的云技术和基础设施的进步使服务提供商能够降低成本。这仅仅意味着旅游行业现在可以以一种经济高效的方式使用大数据。
数据分析为旅游公司带来了许多机会。首先，它允许不是数据科学专家的人快速查看大量数据。这一点很重要，因为消费者与旅游企业的大多数接触点现在都是在线的，每个接触点都会产生一些数据。
大数据和分析最终可以帮助旅游公司了解目标客户，获取更多利润，或者换句话说，获得竞争优势。
同时，您的业务也会生成内部数据。数据分析是必不可少的，因为你可以真正了解你的业务流程，以及你的公司如何与合作伙伴和客户互动。
在旅游业中使用数据分析有什么好处?
许多科学论文正试图指出数据分析为旅游业带来的好处。虽然存在一些微妙的差异，但所有论文都发现，大数据、数据分析、机器学习和人工智能支持战略有助于释放以下好处。
多亏了数据分析工具，旅行社和旅游经营者现在可以更好地了解他们的市场。他们可以衡量市场表现，采用新的策略或改进新的策略，以达到更理想的结果。
他们也可以更好地了解他们的客户和潜在客户。他们可以识别客户的行为模式，并定制他们的报价，以反映当前的需求，以吸引更多的消费者和促进销售。
数据分析还可以帮助企业审视自己的运营。他们可以分析内部产生的数据。它可以帮助他们实现卓越的运营，降低运营成本，并做出明智的定制决策，以促进员工的工作。
数据分析还使公司能够评估其供应链。它使他们能够以更聪明、更明智的方式采购产品，从而在保持市场竞争力的同时潜在地增加利润率。
他们最终可以采用新的策略来产生新的收入流，最大化利润，并在目标市场中建立更好的定位。
数据科学和大数据如何应用于旅游业分析?
数据科学和大数据在旅游业分析中发现了许多用例。各种规模的旅游组织都在收集和存储大量的数据。有些人被动地做，因为他们的过程产生数据。
例如，他们的网站可以自动收集数据与谷歌分析，以方便网络分析。他们还可以存储与客户的互动和以前的购买历史，以个性化服务，为消费者提供相关的产品。
另一些则采用更积极的方法，从事数据挖掘等数据收集活动。它可以帮助他们优化定价策略或为特定市场确定可行的营销渠道。
大数据在旅游业分析中的主要作用是实现准确的决策过程。在这种情况下，证明准确、更新和结构化的数据是至关重要的，因为质量分析结果取决于所有这些因素。
在一项研究中，科学家们决定进一步研究大数据和分析技术的兴起对旅游业的影响。他们发现，大多数采用这些新技术的公司之所以这样做，是因为访问可操作的数据使他们能够增加销售收入，改进营销计划，并获得竞争优势。
最近的一项研究对旅游业中的大数据使用案例进行了系统回顾。根据这项研究，该行业的公司正在使用大数据来:
定制旅游产品，以满足市场/受众群体的需求;
加强网络安全，提升旅游体验;
通过支持不同类型的利益创造新的价值;
衡量客户情绪，识别积极和消极参与社交媒体的因素。
数据科学在旅游业应用的真实例子
理解数据科学、数据分析和大数据可能具有挑战性，因为这些都是新概念。最好的方法是回顾一些用例。下面你可以找到数据科学在旅游业中应用的真实例子。
威尼斯和萨尔茨堡是智慧旅游目的地的完美典范
智慧旅游目的地是一种全新的旅游目的地。是指高度依赖科技来提升自身竞争力、青睐旅游开发项目、提升旅游体验的目的地。这些目的地推广技术的使用，并收集消费者的数据，以微调他们的服务，为游客提供愉快的体验。
正如本研究所概述的，智能旅游目的地的两个例子是威尼斯和萨尔茨堡。在访问威尼斯和萨尔茨堡时，使用数据分析来模拟体验过程，有助于定义目的地边界，并更好地管理目的地利益相关者。
这两个目的地成功地改善了旅游体验的共同创造，更具可持续性和竞争力，促进了旅游业和行业的可持续发展。
Fareboom在票价预测工具上的成功
Freboom是世界上最受欢迎的在线旅行社之一。他们认为大数据和分析可以通过提供有吸引力的价格来帮助他们改善旅游预订网站。为了做到这一点，他们实施了一个票价预测工具。
票价预测工具使用一种自我学习算法，并通过数百万个网站的票价搜索记录。该算法使用需求增长和季节性趋势等因素来预测未来的价格走势，置信度为75%。最终的结果非常出色，因为该工具将一个人在Fareboom网站上花费的平均时间增加了100%。
Booking.com使用跨部门的预测分析
Booking.com不需要正式介绍，因为它是世界上最大的旅游市场之一。说到数据分析，Booking.com可能就是一个完美的例子。为什么?因为公司用它来让所有部门及时做出明智的决定。
在最近的一次采访中，Booking.com的数据科学家Lukas Vermeer透露，该公司将数据分析用于网络营销、归因模型、投资回报率预测、推荐系统、呼叫量预测和调度算法。
迷你柬埔寨酒店将大数据作为酒店管理的起点
柬埔寨的迷你酒店决定通过使用大数据和数据分析来加强酒店管理战略。他们的目标是开发一种新的、更具竞争力的、具有成本效益的酒店管理策略。他们开始使用世界顶级的分析工具之一来收集有价值的数据，包括销售统计数据、预订者的原籍国、旅行目的、预订设备和取消细节等。
案例研究表明，大数据和数据分析可以作为改善酒店管理策略的起点。在这种情况下，大数据使酒店所有者能够识别新的机会，找到以最有效的方式追求这些机会的方法，识别新的潜在增长领域，并监控新战略的效果。
凯悦的智能虚拟助理和数据分析为公司节省了440万美元
凯悦是最大的酒店公司之一。它每个月要处理数十万个电话。由于仅使用人工助理和座席无法提供出色的客户体验，该公司决定部署智能虚拟助理。
虚拟助理的角色是自动化新的预订流程、转移来电者，以及自动化、确认和取消预订。更重要的是，它可以收集数据并将其提供给数据分析引擎。得益于自动化和数据分析，凯悦酒店将联络中心的成本降低了33%，在全自动化互动方面节省了94%，相当于440万美元。
由于数据分析，澳洲航空公司大大减少了延误的数量和时间
作为世界上最负盛名的航空公司之一，澳航希望改善其时间表恢复，为消费者提供最好的运输体验。为了做到这一点，该公司决定利用数据。他们投资了一个时间表恢复解决方案，该解决方案使用实时数据分析来提供即时见解。
结果非常好。澳航能够评估运营成本的各个方面，减少延误的次数和时间，并显著降低管理航班中断的成本，无论是由于天气条件、交通拥挤还是不可预见的运营延误。
描述性分析如何帮助旅行社?
正如我们前面所述，描述性分析提供了“发生了什么”问题的答案。它可以包含各种历史数据类型，但也可以应用于实时数据流。考虑到这一点，描述性分析可以在很多方面帮助旅行社:
更好地了解客户——旅行社可以跟踪大量的行为指标，从而真正了解客户及其偏好。有了这些见解，你就可以轻松地以经济高效的方式个性化你的报价;
改善品牌形象——描述性分析可以帮助旅行社管理他们的品牌声誉。他们可以从社交媒体平台上挖掘数据，评估客户情绪，做出回应
动态定价管理——想象一下能够根据供给、需求和竞争对手的价格实时调整价格。这正是描述性分析可以为各种规模的旅行社提供的服务;
智能路线优化——将物流与客户行为数据交叉引用，可以帮助旅行社进一步取悦客户，使旅行更方便。智能路线优化是指识别并为客户提供最优的飞行和旅行路线;
让每个人的旅行更安全——金融科技公司已经在使用描述性分析来检测交易数据集中的欺诈和异常情况。旅游公司也可以这样做，为他们的客户提供额外的保护。通过预测分析，他们可以很容易地检测到未经授权的付款和被盗账户。
结论
数据分析在旅游领域有很多应用。它可以提供可操作的见解并简化决策过程，许多组织已经在使用具有内置数据分析功能的解决方案。
他们有各种各样的目标，从改善客户体验到利润最大化。鉴于旅游业和大数据分析市场预计将继续增长，我们很有可能在该行业看到更多的数据分析用例。
