大數據和數據分析是最常見的 與金融科技和 IT 等產業緊密相連。然而，幾年前，他們也 進軍旅遊業。 他們不僅僅是進入這個行業。該行業數據分析的巨大採用率創造了一個全新的市場——旅遊業和大數據分析市場。
2022年該市場規模將達到$2200億，預計2032年將達到$3500億。 我們在這裡談論的是 15% 的複合年增長率，這是巨大的！
如果您對大數據和數據分析是否可以使您的業務受益感興趣，您需要更多地了解這些概念。 下面您將找到評估其價值所需的一切，包括現實生活中的例子。
什麼是旅遊數據分析？
了解旅遊業數據分析的最佳方法是了解 資料分析的概念。
數據分析是一個 數據科學領域。它指的是各種 為簡化原始資料分析而開發的流程和技術。其主要目的是幫助您 理解數據並利用它來做出明智的結論和決策。
多年來，這些工藝和技術已成功 得益於複雜的演算法，自動化。 旅遊部門現在可以有效地利用不同類型的數據分析。
他們可以分析數據以準確了解發生了什麼，稱為 描述性分析。 他們能夠理解為什麼事情會發生，這要歸功於 診斷分析。或者，他們可以確定將會發生什麼以及下一步該做什麼，這要歸功於 預測性和規範性分析。
提供給數據分析演算法的數據稱為大數據。只需快速回顧一下文獻即可找出大數據的定義：
「大數據是指傳統資料處理應用軟體無法處理的龐大或複雜的資料集。它使公司能夠大規模地完成小規模無法完成的任務，以改變市場、組織等的方式提取新的見解或創造新的價值形式。
透過數據分析了解遊客行為
基於先前關於什麼是數據分析、其目的以及如何理解大數據的討論，我們將重點放在 透過數據分析了解遊客行為.
我們必須承認，在日益全球化的市場中， 數據分析發揮關鍵作用 了解遊客行為，從而為企業做出最佳決策。
為了進一步澄清，讓我們考慮“飯店網路」。
The Hotels Network 是一家成立於 2015 年的公司，目標是增加透過飯店網站的直接預訂。
得益於數據分析的使用， 他們意識到酒店網站提供的技術與主要旅行社的技術之間存在差距，因應客戶需求及網上預訂確認的需要。
結果，他們的技術的實施導致了 線上預訂量增加32% 透過他們的管道。
因此，Barceló Hotels & Resorts 或 Petit Palace Hotels 等集團已將 The Hotels Network 納入其行銷鏈。
為什麼數據分析對旅遊業很重要？
數據分析在旅遊和酒店業中的作用正在變得越來越重要 年復一年變得越來越重要。 由於新的IT技術，旅遊業的公司現在可以有效地追蹤、記錄、儲存和處理大數據，這使得即使是小公司也能夠 受益於尖端解決方案。
支援雲端技術和基礎設施的進步 大數據和數據分析使服務提供者能夠降低成本。 這僅僅意味著旅遊業現在可以以經濟高效的方式使用大數據。
數據分析為旅遊公司帶來了許多機會。首先也是最重要的是，它允許非數據科學專家的人 快速查看大量數據。這很重要，因為 消費者與旅遊企業的大多數接觸點現在都是線上的，每個接觸點都會產生一些數據。
大數據和分析最終可以為旅遊公司提供了解目標客戶並獲得更多利潤所需的一切 - 或者，換句話說，獲得競爭優勢。
同時，您的企業也會產生內部數據。數據分析至關重要，因為您可以 真正了解您的業務流程以及您的公司如何與合作夥伴和客戶互動。
在旅遊業中進行數據分析有哪些好處？
許多科學論文都試圖探討數據分析為旅遊業帶來的好處。雖然存在一些細微的差別， 所有論文都發現，大數據、數據分析、機器學習和人工智慧支援的策略有助於釋放以下優勢。
借助數據分析工具，旅行社和旅遊業者現在可以 更了解他們的市場。 他們可以衡量市場表現以採取新策略或完善新策略以實現更優化的結果。
他們可以 更了解他們的客戶和潛在客戶。 他們可以識別客戶行為模式並客製化產品以反映當前需求，以吸引更多消費者並促進銷售。
數據分析還可以 幫助公司將其運作置於顯微鏡下。 他們可以分析內部產生的數據。它可以幫助他們實現卓越營運、降低營運成本並做出明智的客製化決策以促進員工的工作。
數據分析還可以 公司評估其供應鏈。 它使他們能夠以更聰明、更知情的方式採購產品，從而有可能提高利潤率，同時仍保持市場競爭力。
他們最終可以採用新的策略來產生 新的收入來源、利潤最大化並在目標市場中建立更好的定位。
數據科學和大數據如何應用於旅遊業分析？
數據科學和大數據在旅遊業分析中發現了許多用例。各種規模的旅遊組織 收集和儲存大量資料。 有些人在其流程產生數據時被動地這樣做。
例如，他們的網站可以 使用 Google Analytics 自動收集資料以促進網路分析。他們還可以 商店與顧客的互動以及先前購買的歷史記錄，以提供個人化服務 並向消費者提供相關產品。
其他人則採取更積極的態度， 從事資料收集活動，例如資料探勘。它可以幫助他們優化定價策略或為特定市場確定可行的行銷管道。
大數據在旅遊業分析中的主要角色是 實現準確的決策過程。 證明準確、更新和結構化的數據 在這種情況下至關重要，因為品質分析結果取決於所有這些因素。
在一項研究中，科學家決定進一步研究 大數據和分析興起對旅遊業的影響。他們發現，大多數採用這些新技術的公司都會這樣做，因為存取可操作的數據使他們能夠 增加銷售收入，改善行銷舉措，並獲得競爭優勢。
最近的一項研究提供了 旅遊業大數據用例的系統回顧。 根據這項研究，該行業的公司正在利用大數據來：
- 客製化旅遊產品，滿足細分市場/受眾的需求；
- 改善網路安全以增強旅行體驗；
- 透過支持不同類型的利益創造新的價值；
- 衡量客戶情緒並確定社交媒體上積極和消極參與的因素。
旅遊業中數據科學應用的現實例子
理解數據科學、數據分析和大數據可能具有挑戰性，因為這些都是新概念。最好的方法是回顧一些用例。 您可以在下面找到數據科學在旅遊業中應用的現實範例。
威尼斯和薩爾茲堡是智慧旅遊目的地的完美典範
智慧旅遊目的地是一種全新的目的地。指高度依賴科技提升競爭力、青睞旅遊開發案、提升旅遊體驗的目的地。 這些目的地促進技術的使用並捕獲消費者數據來調整他們的優惠，為遊客提供愉快的體驗。
如本研究所述，威尼斯和薩爾斯堡是實踐中智慧旅遊目的地的兩個例子。在遊覽威尼斯和薩爾斯堡時使用資料分析對體驗過程進行建模有助於定義目的地邊界並更好地管理目的地利害關係人。
這兩個目的地成功 改善旅遊體驗的共同創造，更具永續性和競爭力，促進永續旅遊業和產業發展。
Fareboom 以票價預測工具取得成功
Freboom 是全球最受歡迎的線上旅行社之一。他們認為大數據和分析可以幫助他們 透過提供有吸引力的價格來改善他們的旅遊預訂網站。 為此，他們實施了票價預測工具。
票價預測器工具使用自學習演算法並遍歷數百萬個網站票價搜尋記錄。該演算法使用需求成長和季節性趨勢等因素來預測未來的價格變動， 置信率為 75%。 最終結果非常出色 該工具使人們在 Fareboom 網站上花費的平均時間增加了 100%。
Booking.com 使用跨部門的預測分析
Booking.com 不需要正式介紹，因為它是世界上最大的旅遊市場之一。說到數據分析，Booking.com 可能就是一個完美的例子。為什麼？因為 公司使用它來幫助其所有部門做出及時、明智的決策。
Booking.com 的資料科學家 Lukas Vermeer 在最近的訪談中透露，該公司 在網路行銷、歸因模型、投資報酬率預測、推薦系統、通話量預測和調度演算法中使用數據分析。
迷你柬埔寨飯店以大數據為起點進行飯店管理
柬埔寨迷你酒店決定 利用大數據和數據分析加強飯店管理策略。 他們的目標是製定一種新的、更具競爭力和成本效益的酒店管理策略。他們開始使用世界頂級的分析工具之一來收集有價值的數據，包括銷售統計數據、預訂者的原籍國、旅行目的、預訂設備和取消詳細資訊等。
案例研究表明，大數據和 數據分析可以作為改善飯店管理策略的起點。在這種情況下，大數據使飯店業主能夠發現新的機會，找到以最有效的方式追求這些機會的方法，識別新的潛在成長領域，並監控新策略的效果。
凱悅的智慧虛擬助理和數據分析為公司節省了 $440 萬美元
凱悅酒店是最大的酒店公司之一。它每月處理數十萬通電話。由於僅使用人工助理和客服人員幾乎不可能提供良好的客戶體驗，因此該公司決定 部署智慧虛擬助理。
虛擬助理的角色是自動化新的預訂流程、轉接呼叫者以及自動化、確認和取消預訂。更重要的是，它可以 收集數據並將其提供給數據分析引擎。 得益於自動化和數據分析，凱悅 聯絡中心成本降低了 33%，全自動互動節省了 94%，大致相當於 $440 萬。
由於數據分析，澳洲航空顯著減少了延誤次數和延誤時間
作為世界上最有信譽的航空公司之一，澳洲航空希望改善其 安排恢復，只提供消費者最佳的交通體驗。 為此，該公司決定利用數據。他們投資了一個計劃恢復解決方案，該解決方案使用即時數據分析來提供即時見解。
結果非常出色。澳洲航空能夠評估營運成本的各個方面， 減少延誤次數和延誤時間，並大幅降低管理航班中斷的成本， 無論是由於天氣狀況、交通擁堵或不可預見的營運延誤。
描述性分析如何幫助旅行社？
正如我們之前所說，描述性分析為「發生了什麼」問題提供了答案。它可以包括各種歷史資料類型，但也可以應用於即時資料流。考慮到這一點，描述性分析可以在許多方面幫助旅行社：
- 更了解客戶 – 旅行社可以追蹤大量行為指標，以真正了解客戶及其偏好。憑藉這些見解，您可以輕鬆地以經濟高效的方式個性化您的報價；
- 提升品牌形象 – 描述性分析可以幫助旅行社管理其品牌聲譽。他們可以從社群媒體平台挖掘數據來衡量客戶情緒、回應
- 動態定價管理 – 想像一下能夠根據供應、需求和競爭對手的價格即時調整價格。這正是描述性分析可以為各種規模的旅行社提供的服務；
- 智慧路線優化 – 物流與客戶行為數據的交叉引用可以幫助旅行社進一步取悅客戶並使旅行更加便捷。智慧航線優化是指識別並為客戶提供最佳的飛行和旅行路線；
- 讓每個人的出遊更加安全 – 金融科技公司已經在使用描述性分析來偵測其交易資料集中的詐欺和異常情況。旅遊公司也可以這樣做，為客戶提供額外的保護。透過預測分析，他們可以輕鬆偵測未經授權的付款和被盜帳戶。
結論
數據分析在旅遊領域有許多應用。 它可以提供可行的見解並簡化決策過程， 許多組織已經在使用具有內建資料分析功能的解決方案。
他們有各種目標，從改善客戶體驗到最大化利潤。鑑於旅遊業和大數據分析市場預計將繼續成長，我們有可能看到 該行業更多數據分析用例.
