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。他们不仅仅是进入了这个行业。数据分析在该领域的巨大采用率创造了一个全新的市场——粮食和大数据分析市场。
这个市场的规模到2022年将达到2200亿美元,预计到2032年将达到3500亿美元。这里我们讨论的是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让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。
什么是行业中的数据分析?
理解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。它指的是简化原始数据分析和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实现自动化。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,他们可以了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可以找到大数据的定义:
“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,从而获得新的观点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,在极度全球化的市场中,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。
通过使用数据,他们意识到酒店网站提供的技术与主要服务在响应客户需求和在线预订需求方面存在差距。
因此,他们的技术实施使得通过他们的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。
为什么数据分析对专家很重要?
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的方式使用大数据。
数据分析为旅游企业带来了很多机会。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最常接触的点现在都是在线的,每个人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,获得更多利润,或者换句话说,获得竞争优势。
同时,您的业务也生成内部数据。数据分析是必要的,因为您可以真正了解您的业务流程,以及您的公司如何与合作伙伴和客户互动。
在心理学中使用数据分析有什么好处?
许多科学论文都试图指出数据分析为人工智能带来的好处。虽然存在一些细微的差异,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。
失去了数据分析工具,旅行社和旅游经营者现在可以更好地了解他们的市场。他们可以减缓市场表现,采用新的策略或改进新的策略,以达到更理想的结果。
他们还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,以当前反映的需求,吸引更多的消费者并促进销售。
数据分析还可以帮助企业运营自己的运营。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,并制定明智的定制决策,以促进员工的工作。
数据分析还使公司能够评估其供应链。它使他们能够以更明智、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进行评估分析?
数据科学和大数据在分析中发现了许多例子。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,因为他们的过程数据产生。
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记录,以个性化服务,为消费者提供相关的产品。
另外一些则采取更积极的方法,开展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。
大数据在专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、更新和格式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出现对食品加工的影响。他们发现,大多数采用这些新技术的公司连续这样做,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。
最近的一项研究对行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:
定制产品,满足市场/人群的旅游需求;
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;
消费者情绪、识别积极和消极参与社交媒体的因素。
数据科学在粮食应用中的真实例子
理解数据科学、数据分析和大数据可能比较困难,这些因为都是新概念。最好的方法是回顾一些例子。下面你可以找到数据科学在行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选择
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,以他们的服务,为游客提供愉快的体验。
本研究所概述的智能旅游目的地如威尼斯和萨尔茨堡的两个例子。在访问威尼斯和萨尔茨堡时,利用数据分析来模拟体验堡过程,有助于定义目的地边界,并更好地管理目的地利益相关者。
该目的地成功改善了旅游体验的共同创造,增加了可持续性和互补性,促进了旅游业和行业的可持续发展。
Fareboom 在票价预测工具上取得了成功
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大量的价格来帮助他们改进旅游预订网站。为了实现这一点,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。该算法利用需求增长和消费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,因为该工具将使一个人在 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判断决定。
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、提升模型、投资率返回预测、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
柬埔寨的酒店迷你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、增强替代性的、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收集有价值的数据之一,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进酒店策略管理的起点。在这种情况下,大数据使酒店业主能够识别新的机会,找到以最有效的方式抓住这些机会的方法,识别新的机会的潜在增长领域,并监控新的战略效果。
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。它每个月需要处理数千个电话。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。
虚拟助手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%,在全自动化交互方面节省了 94%,相当于 440 万美元。
由于数据分析,澳洲购物中心大幅减少了上半年的数量和时间
作为世界上最负盛名的航空公司时间表之一,澳航希望改善其恢复,为消费者提供最好的运输体验。为了实现这一点,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意见。
结果非常好。澳航能够评估各个方面的运营成本,减少间歇的次数和时间,并显着降低管理航班延误的成本,无论是由于天气条件、交通拥挤还是不可预见的运营运营成本。
描述性分析如何帮助菜单?
正如我们前面所说,描述性分析提供了“发生了什么”问题考虑的答案。它可以包含各种历史数据类型,但也可以评估实时数据流。到这一点,描述性分析可以在很多方面帮助服务:
更好地了解客户——餐厅可以跟踪大量的行为指标,从而了解真正的客户偏好。有了这些意见,您就可以轻松地以经济高效的方式个性化您的报价;
改善品牌形象——描述性分析可以帮助餐厅管理他们的品牌系统。他们可以从社交媒体平台上挖掘数据,评估顾客情绪,做出回应
动态价格管理——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。这就是描述性分析可以为各种规模的餐馆提供的服务;
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航班和旅行路线;
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授权的付款和被盗的账户。
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意见并简化决策过程,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。鉴于行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示例。