大数据和数据分析最常见的 与金融科技和 IT 等行业相关。然而，几年前，他们也 进入旅游业。 他们并不是刚进入这个行业。数据分析在该行业的巨大应用率创造了一个全新的市场——旅游业和大数据分析市场。
2022年该市场规模将达到$2200亿，预计2032年将达到$3500亿。 我们这里讨论的是 15% 的复合年增长率，这个数字是巨大的！
如果您想知道大数据和数据分析是否能给您的业务带来好处，那么您需要更多地了解这些概念。 下面您将找到评估其价值所需的一切，包括现实生活中的例子。
旅游业中的数据分析是什么？
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 数据科学领域.它指的是各种 为简化原始数据分析而开发的流程和技术. 它的主要目的是帮助你 理解数据并利用其做出明智的结论和决定。
多年来，这些工艺和技术已成功 通过复杂的算法实现自动化。 旅游业现在可以有效利用不同类型的数据分析。
他们可以分析数据来准确了解发生了什么， 描述性分析。 他们可以理解为什么会发生某些事情，这要归功于 诊断分析。或者，他们可以确定会发生什么以及下一步该做什么，这要归功于 预测性和规范性分析。
输入数据分析算法的数据称为大数据。只需快速查阅文献就能找出大数据的定义：
“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。它使公司能够大规模地完成小规模无法完成的事情，从而提取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
基于之前关于数据分析是什么、其目的以及如何理解大数据的讨论，我们将重点关注 通过数据分析了解游客行为.
我们必须承认，在日益全球化的市场中， 数据分析发挥着关键作用 了解游客行为，从而为企业做出最佳决策。
为了进一步阐明，让我们考虑一下“酒店网络”。
Hotels Network 是一家成立于 2015 年的公司，其目标是增加通过酒店网站的直接预订量。
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提供的技术之间存在差距，响应客户需求，需要网上预订确认。
因此，他们的技术的实施带来了 32% 在线预订量增加 通过他们的渠道。
因此，巴塞罗酒店及度假村 (Barceló Hotels & Resorts) 和 Petit Palace Hotels 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？
数据分析在旅游和酒店业中的作用正在变得 每年都变得越来越重要。 得益于新的 IT 技术，旅游行业的公司现在可以有效地跟踪、记录、存储和处理大数据，这使得即使是小公司也可以 受益于尖端解决方案。
支持云技术和基础设施的进步 大数据和数据分析使服务提供商能够降低成本。 这仅仅意味着旅游业现在可以以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遇。首先，它让那些不是数据科学专家的人能够 快速审查大量数据.这很重要，因为 目前，消费者与旅游企业的大多数接触点都在线上，每个接触点都会产生一些数据。
大数据和分析最终可以为旅游公司提供了解目标客户和获取更多利润所需的一切—— 或者换句话说，获得竞争优势。
与此同时，你的企业也会生成内部数据。数据分析至关重要，因为你可以 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。
旅游业进行数据分析有什么好处？
许多科学论文都在试图指出数据分析为旅游业带来的好处。虽然存在一些细微的差异， 所有论文都发现大数据、数据分析、机器学习和人工智能策略有助于实现以下好处。
借助数据分析工具，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来采用新策略或改进新策略以实现更优化的结果。
他们可以 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，并根据当前需求定制产品，以吸引更多消费者并促进销售。
数据分析还可以 帮助公司仔细审视其运营情况。 他们可以分析内部生成的数据。这可以帮助他们实现卓越运营，降低运营成本，并做出明智的定制决策，以方便员工的工作。
数据分析还可以实现 公司来评估他们的供应链。 它使他们能够以更智能、更知情的方式采购产品，从而有可能提高利润率，同时仍在市场中保持竞争力。
他们最终可以采用新的策略来创造 新的收入来源，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行业分析？
数据科学和大数据在旅游行业分析中有很多用例。各种规模的旅游组织都在 收集和存储大量数据。 有些是被动地这样做，因为它们的流程会产生数据。
例如，他们的网站可以 自动通过 Google Analytics 收集数据以方便进行网络分析. 他们还可以 商店与顾客的互动以及之前的购买历史，以个性化服务 并向消费者提供相关产品。
其他人则采取更积极的方式， 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确定特定市场的可行营销渠道。
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。 提供准确、更新且结构化的数据 在这种情况下至关重要，因为质量分析结果取决于所有这些因素。
在一项研究中，科学家决定进一步研究 大数据和分析技术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，是因为获取可操作的数据使他们能够 增加销售收入，改善营销举措，获得竞争优势。
最近的一项研究提供了 系统回顾旅游行业大数据使用案例。 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，满足不同市场/受众群体的需求；
- 提高网络安全以提升旅行体验；
- 通过倡导不同类型的利益来创造新的价值；
- 衡量客户情绪并确定社交媒体上积极和消极参与的因素。
旅游业中数据科学应用的真实案例
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。 下面您可以找到旅游业使用数据科学的真实案例。
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类型，是指旅游目的地高度依赖科技手段提升自身竞争力，支持旅游发展项目，提升旅游体验。 这些目的地推广技术的使用并获取消费者的数据来调整他们的服务，为游客提供愉快的体验。
本研究概述了威尼斯和萨尔茨堡这两个实践中的智能旅游目的地案例。使用数据分析来模拟游览威尼斯和萨尔茨堡的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 提高旅游体验的共同创造，提高可持续性和竞争力，促进可持续旅游业和行业发展。
Fareboom 凭借票价预测工具获得成功
Freboom 是全球最受欢迎的在线旅行社之一。他们认为大数据和分析可以帮助他们 通过提供有吸引力的价格来改善他们的旅行预订网站。 为了实现这一目标，他们实施了票价预测工具。
票价预测工具采用自学习算法，并查看数百万个网站票价搜索记录。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， 置信率为75%。 最终结果非常出色， 该工具使人们在 Fareboom 网站上花费的平均时间增加了 100%。
Booking.com 跨部门使用预测分析
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 公司使用它来使所有部门能够及时做出明智的决策。
在最近的一次采访中，Booking.com 的数据科学家 Lukas Vermeer 透露，该公司 在网络营销、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中使用数据分析。
柬埔寨迷你酒店以大数据作为酒店管理的切入点
柬埔寨的迷你酒店决定 利用大数据和数据分析加强酒店管理策略。 他们的目标是制定一种新的、更具竞争力且更具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、预订设备以及取消详情等。
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本案例中，大数据使酒店业主能够发现新的机会、找到以最有效的方式追求这些机会的方法、确定新的潜在增长领域并监控新战略的效果。
凯悦的智能虚拟助手和数据分析为公司节省了 $440 万美元
凯悦是全球最大的酒店公司之一。它每月要处理数十万个电话。由于仅使用人工助理和代理几乎不可能提供出色的客户体验，因此该公司决定 部署智能虚拟助手。
虚拟助理的作用是自动化新的预订流程、转接呼叫者以及自动化、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 减少了 33% 的联络中心成本，并在完全自动化交互上节省了 94%，大约相当于 $440 万美元。
澳洲航空借助数据分析显著减少了延误次数和延误时间
作为全球最知名的航空公司之一，澳航希望提高其 安排恢复时间，为消费者提供最好的交通体验。 为了实现这一目标，该公司决定利用数据。他们投资了一种计划恢复解决方案，该解决方案使用实时数据分析来提供即时见解。
结果非常出色。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，并大幅降低管理航班中断的成本， 无论是由于天气状况、交通拥堵还是不可预见的运营延误。
描述性分析如何帮助旅行社？
正如我们之前所说，描述性分析可以回答“发生了什么”这个问题。它可以包括各种历史数据类型，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 – 旅行社可以跟踪众多行为指标，以真正了解客户及其偏好。借助这些洞察，您可以轻松以经济高效的方式个性化您的服务；
- 提升品牌形象 – 描述性分析可以帮助旅行社管理其品牌声誉。他们可以从社交媒体平台挖掘数据，以了解客户情绪，回应
- 动态定价管理 – 想象一下，能够根据供应、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；
- 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，让旅行更加便捷。智能路线优化是指识别并向客户提供最优的航班和旅行路线；
- 让每个人的出行更安全 – 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，为客户提供额外的保护。借助预测分析，他们可以轻松检测未经授权的付款和被盗账户。
结论
数据分析在旅游业有着广泛的应用。 它可以提供可行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。
他们的目标多种多样，从改善客户体验到实现利润最大化。鉴于旅游业和大数据分析市场预计将继续增长，我们很有可能会看到 该领域数据分析的更多用例.
