旅游大數據預測需建立三種模型

在四川智慧旅游論壇上，中國科學院大學管理學院教授、博士生導師呂本富從大數據的沖擊，大數據帶來企業營銷方式改變以及大數據旅游預測分析三方面對大數據相關問題進行思考并作了分析。

從數據上看，中國互聯網網民已經到6.32億，智能終端7億，微博微信用戶12億，支付寶用戶3億，網易和搜狐新聞客戶端APP分別一個億，電商零售額300億，網絡經營占GDP的份額4.4%。

為什么要說這樣一組數據？這就是網絡的現實。當一個用戶平臺上億了以后，它就會改變一個商業運行環境。而上億用戶產生的數據自然就是大數據。互聯網已然改變了商業生態：書刊在中國線上銷售達到58%，電子書達到50%以上。北京地區電視開機率從70%降到30%，只有嘉年華這種節目還有點收視率。零售商店受到電子商務強烈挑戰。近幾年批發市場將有一半遷移走，遠離繁華市區。此外，銀行業也受到互聯網金融的強烈沖擊。

根據我個人的理解，互聯網化，或者說互聯網思維的運用和滲透，可以分為三個階段。第一個階段就是網絡化階段，先是互聯網，然后再到物聯網，很多機器設備接入互聯網，把很多很多人和社會接入到互聯網。第二個階段數字化階段，在網絡空間中積累了大量數據，數據可以產生經濟價值，也就是我們所說的大數據時代。第三個階段是智能化階段，將在未來三到五年獲得大規模發展，隨著可穿戴設備進入市場，人腦和機器將會結合。

大數據帶來全新商業機會

我們正處在網絡化階段向數字化階段的過渡時期，大數據帶來的商業機會不斷涌現。舉一個小例子，網絡化是聚合的力量，互聯網的出現使分散的用戶擁有人多勢眾，把分散的組群也連接起來。把很多零散的需求聚合在一起，然后這才有了像阿里巴巴這樣的平臺，平臺就是聚合。另外一個社交網絡，各種社交平臺產生了很多分享數據和碎片化數據，一個顯而易見的例子就是，中國人每天吃飯有5700萬張照片被分享，這個數據產生有一個定律，過去18個月的數據是有史以來的總和，換句話說網絡數據有90%是近兩年產生的。

鑒于數據都是新產生的，誰掌握了數據，你就可以進行跨界顛覆。麥肯錫曾做過一個報告，關于哪些行業會被大數據顛覆。從中可以看出，對業務手段依賴嚴重的行業更容易被顛覆，比如說消費電子、金融、倉儲，還有物流、航空等等。其中引人關注的一點是，麥肯錫分析旅游行業是最容易被大數據顛覆的行業，因為沒有物流，靠口碑分享傳播，所有信息都是靠聚合而來，所以沒有一個行業比旅游行業更適合大數據。而和旅游相關的行業，比如航空、郵政等等，也容易被互聯網顛覆。事實上大數據不僅引起了企業的關注，中國高層決策者也在關注。2013年9月30日，新一屆領導集體走出中南海，百度李彥宏做了一個10分鐘有關大數據的演講。演講中有旅游熱點預測和艾滋病監測，其中艾滋病監測是百度和我的研究小組合作完成的。很多人得了艾滋病，可能不會找醫生，但是他會在網上搜索，我們可以根據網上搜索概率進行艾滋病的預防和監測。

大數據的應用已經廣泛應用于商業模式創新，產業升級和管理創新，在各個行業中也多有應用，比如金融服務、醫療保健、零售業、能源、制造業。這就對企業運營方式帶來了巨大的變革，比如互聯網大數據資源、消費者的喜好、大眾的情緒，市場的潮流、不同人群的關注點等等。以流程數字化為核心的信息化1.0已經逐漸畫上句號了。以數據驅動為核心的信息化2.0正加速到來。現在的信息化就是要考慮到以數據驅動，以結果為導向。所以技術層面正在由IT技術到DT技術轉變，比如數據挖掘、數據清洗等等。

移動互聯網變革企業運營模式

另外一個對企業運營產生變革的是移動互聯網。移動互聯網把渠道、品牌、關系合為一體，所以對企業經營者來說，運用好移動互聯網變得至關重要。這也帶來經營方式和基本規律的轉變。

最為明顯的一點是，信息優勢從廠商轉移到消費者。電子商務制造了大量的評論，形成互聯網信任機制，廠商需要有大數據分析手段，將評論數據合理轉化分析，從而指導產品的設計、生產等流程。傳統的媒體巨頭如電視、廣播、報紙日漸式微，社會化媒體在輿論導向中的作用愈發凸顯，帶來話語權的轉變。于是，企業開始把目光聚焦在社會媒體輿論和口碑跟蹤上，這也成了品牌情報的主要來源。傳統的通過媒體單向傳播，制造熱門商品誘導消費行為已經不太成立。而對于品牌的塑造，過去是洗腦似的廣告轟炸模式已經過去了。對用戶來說，品牌是客戶付出的額外產品，簡單地說很多品牌的附加值就是花了額外的錢買了放心，額外的錢是為了支付的成本，一旦信息不對稱解決以后，品牌的含義也會改變，文化互動的含義崛起。利益相關者之間的口碑傳播成為一個重要的方向。

其次發生改變的是廠商和消費者之間的關系。在傳統經濟時代，廠商跟消費者之間接觸點就是柜臺，比如說賣一個產品，通過售貨員傳遞給消費者，進入移動互聯網時代，廠商和消費者之間的接觸點已經不再是單一柜臺方式了。據統計，廠商和消費者之間的接觸點已經達到23個，包括短信、郵件、電話、包裹、客服、手機短鏈，向客戶發出物流信息、好評、活動紀念、優惠券、商品推薦、積分通知等等。現在，我們運用大數據可以找到企業潛在用戶的分布，然后通過有創意的投放形式將它們轉化為企業的粉絲。營銷行業有一句話，“我知道我的廣告費有50%是浪費的，但是我不知道是哪個50%”。如今，通過結合移動互聯網和大數據，營銷要做的是把剩余的50%發掘出來，也就是實現精準投放。

數據飛輪驅動企業運營

大數據企業運營有一個概念叫數據飛輪，企業運營狀況如何，或者企業是不是適應大數據時代，企業對數據飛輪的運用是關鍵。比如，在亞馬遜內部所有環節都是數據驅動的，形成了數據飛輪，你買了30碼的鞋子，在物流快遞的時候，會同時快遞一雙31碼的，你買一雙他快遞兩雙，同時把回程物流票寄過來，讓你退貨的。通過寄兩雙鞋子的辦法，現在退貨率下降了13%，這就是大數據。在國內也有一部分企業實現了數據驅動。比如廣州的上品宅配，企業內部所有環節都是靠數據驅動，形成數據飛輪的企業，一般來說產品的設計部分是依托數據進行的，中間的流程運營也是依托數據進行的，銷售也是依托在數據基礎上。

數據可以增加產品功能，使其變得高效、智能。像電商通過做產品推薦，可以最大化增加消費者購買率，一個分析可以捕捉更清晰的數據報告。

數據還可以做模型，對客戶群體進行識別，可以分辨出哪些是懷孕女性，還分析出哪個客戶最可能在哪個階段轉化。這樣在流程運行過程中，市場營銷就是以產品搞營銷，不對其他產品造成擠壓效應。這里面也是做大數據的人經常舉的一個案例，懷孕分析，有一個叫斯蒂夫的人有一個報告，一家男子來到一家連鎖店。他父親比較憤怒的是，你為什么比我先知道，你不是發覺我的隱私了嗎？他就是分析女性客戶的購買記錄，發現女性客戶在懷孕四個月左右會大量購買乳液、紙巾和補鈣補鎂的產品。比如國內有一家企業做相關性分析，有一個人不小心點了墓地，就不斷給他推薦骨灰盒，搞得哭笑不得。亞馬遜推薦就推薦一種產品，其實推薦一種不好，推薦一種最相關的，推薦體育用品優惠券，這樣消費者不會覺得侵犯他的隱私。此外數據營銷對品牌營銷會形成一種挑戰，傳統的營銷會把人群進行分類。而在大數據時代，營銷所要做的是發掘用戶在不同的空間、時間內的需求，從人群分類變成情景分類，分析用戶在什么情景下會產生消費沖動。人們常說起的“一次說走就走的旅行”也是可以預測的。通過移動互聯網，再結合大數據，我們就可以分析出用戶在什么情況下會產生這種沖動。此外產品和消費者之間除了買賣關系之外，還要建立伙伴、互信、可信賴的關系。

總之，大數據時代在形成新的商業規則，第一個要整合資源，降低成本，圈人，直銷，社交手段由剛需入手，讓消費者形成個性化價值。第二個商業規則是用高性價比的理由圈住客戶，在北京滴滴和快的打得不可開交，人群就是渠道，數據就是你的成長空間。另外一個新商業規則特別注重場景，特別移動互聯網時代特別注重場景，注重用戶的瞬時心態，什么樣的情況下產生這種心態。我們要注意兩類客戶，一種叫小白，還有一個叫極客，你的產品定位在哪種產品下、哪一類客戶。

大數據旅游預測須建三種模型

對旅游者來說，目的地確定以后有兩類行為，一個是到旅游網站搜索信息，第二是進行比價搜索，第三是看旅游分享。所以必須建立三種模型。一種模型是互聯網的數量分析，主要分析搜索，搜索數據及時記載了搜索特點，反映用戶變化。搜索我們叫意圖數據庫，反映他的意圖。還有失業率、主要市場等等。這個優勢有及時性，相關搜索能夠表明旅游的最新動態，旅游行為大概可以領先一個月左右。我們研究發現搜索量大概會領先一個月左右。當然不同的旅游地更長一點。

第二是情緒分析，負面情緒一定是影響旅游人數的，現在我們發現不一定，有的地方很負面，但是去的人不少。有的負面情緒一下把人數降下來，所以不一定必然相關。還有網絡的互動行為，通過瀏覽和搜索有一個過程，一般在確定目的地之后會瀏覽，瀏覽行為對旅游目的地的選擇更加重要，瀏覽了什么視頻，瀏覽了什么相關網站更加確認了他的人數。所以做旅游不僅僅是簡單做搜索，還有搜索、瀏覽、情緒行為都是我們做的三種模型。