大數據分析引發旅游業第二次技術革命

航空公司、酒店和在線旅游預訂網站都在最大限度發掘數據價值，提升預訂轉化率、客戶滿意度和業務收入。

航空預訂服務巨頭Amadeus的高級副總裁Herve Couturier認為：

我們已經看到了實實在在的大數據商業價值。大數據可以提升預訂轉化率，降低運營成本，提升業務收入和客戶滿意度。

上周Amadeus發布了一份報告——《旅游業來到大數據的十字路口》

英國航空

英航（Brithish Airways）的Know Me項目超越了傳統的局限于里程的常旅客計劃，能夠記住更多旅客的個人喜好。例如，通過數據分析發現旅客在短途飛行時傾向選擇靠窗的座位，而長途飛行則喜歡靠過道的座位，方便伸展腿部，這類行為都是經驗證的會反復發生的模式。

英航將散布在各個系統的所有與旅客有關的碎片數據和歷史數據整合起來，發現很多以前被忽視或無法看到的有價值信息，英航還將數據分析推向最前線，甚至駕駛艙的機組成員手里的iPad。

旅游廣告公司Sojern

Sojern收集并聚合來自航空公司、酒店、汽車租賃商和信用卡公司的數據，通過機器學習和高級分析極大豐富了用戶個人資料，從中可以發現注入“人們什么時候出行、去哪里、有多少人正在旅行，他們喜歡什么品牌，旅行時間和服務等級”等有價值信息。Sojern的大數據分析技術來自Think Big Analytics，一家位于加州山景城的大數據咨詢公司。

Sojern的數據分析結果還被航空公司、連鎖酒店和汽車租賃商采用，來適時調整價格和服務名目。例如三角洲航空（Delta）和喜達屋酒店（Starwood）可以通過分析過去一個月在紐約和舊金山之間旅行的商務旅客的數據，制定合理的交叉銷售策略并調整庫存。

Travelocity

著名在線旅游網站Travelocity將大數據分析用于定價、庫存和廣告。這三個維度的數據每天都會產生供需變化。Travelocity采用擬歸模型，最佳交易分析和推薦引擎向目標客戶推送最恰當的產品。Travelocity使用Hadoop作為大數據匯集的環境，然后通過分析模型將結果推送給邊緣應用，并支持實時決策。

總結

大多數旅游業的大數據分析應用可以歸結為三大類：一類是提升企業內部運營效率；二是優化定價和庫存；三十為客戶提供更好的，基于情景的服務。所有三種分析都面臨大數據挑戰，旅客產生的各種數據，如目的地、航班、火車、游船、酒店房間、定價等每年都在以驚人的速度增長。

旅游業的大數據革命表現為，開始擁抱網格集群系統、高速分析以及類似Hadoop這樣的開源平臺。

旅游業的重點已經不再是找到最便宜的機票或最短的航程，而是找到最合適的航班，社交口碑更好，目的地的天氣更好，或者有更好的家庭旅館。

航旅業在上個世紀7-80年代經歷了重大技術革命，出現了收益管理、常旅客管理和運營分析，但之后停止創新，直到今天，大數據技術為航空業的第二次技術革命提供了強勁的引擎。