大数据时代的智慧旅行服务-panhaobo

旅游大数旅游大数据助力智慧旅游潘潘皓波CEO金棕榈企业机构2016年12月金金棕榈SocialMediaSocialMedia游大数据助力智慧景区11•中国旅游行业现状•旅游+大数据全国国内旅游人数总量增长趋势 全国国内旅游人数总量增长趋势 (2011年-2015年)41.236.1132.6229.5726.412011年2012年2013年2014年2015年50次 (2001年-2015年)万人次0旅旅游市场爆发为行业管理/服务机构带来的挑战2、市场价格如何监控？管理3、突发事件如何应急？2、市场价格如何监控？管理3、突发事件如何应急？11、出入境总量如市场素旅保宝游保旅游数据分析：行业多元数据整吅，才能创造最大价值据舆情监控旅业大旅保宝游保旅游数据分析：行业多元数据整吅，才能创造最大价值据舆情监控旅业大棒导游据大数据可视化旅游线路库游大数据——全行业数据服务子吅同22助力•应急救援•价格指导•智慧旅游监控大屏幕，对旅游数据、市场趋势进行可视化大屏幕展现;•对景区、酒店、旅行社、出入境情况实时监控、增强行业监管，具备监测预警、应急指挥、行业管理、游客服务亍一体的综合应用•通过全国旅游团队服务管理系统对全国主要热门旅游目的地进行客源分析监控；应急救援应急救援StepStep1Step3点应急救援StepStep2团应急救援应急救援金棕榈旅游价格指数GoldpalmTourPrice金棕榈旅游价格指数GoldpalmTourPriceIndex旅旅游线路价格指数TourPriceIndex金棕榈汇集各大目的地高端、中端、低端线路价格指数。数据显示，今年七月高端游市场中，美国的市场参考价格为最高，接近三万元人民币。其次是英国，超过26000元人民币，接着是澳洲的澳大利亚和新西兰。可见高端游市场中，英美澳为主要目的地。数据来源三千多家旅行社、上百万电子合数据来源参考价值大旅游服务机构、政府监参考价值源：境内外旅游局官斱数据及金棕榈数据预测模型•电子吅同•成交价格游客出行前准对比•正常价格•不吅理低价•游客评论、满意度••电子吅同•成交价格游客出行前准对比•正常价格•不吅理低价•游客评论、满意度•投诉：强制购物、游客出行后•恶意伤害、安全威胁等电子吅同精准定位“不吅理低价”GoldpalmTravelPriceIndex台结合，获得旅行社不游客间每一单产品的真实成亝价格，结合金棕榈丌合理低价监控标准，从源头遏制丌合理低价行为。在旅行社不游客亝易完成后的出行阶段，收集游客对亍旅行服务的评论，监控出行中强制购物，恶意伤害，安全威胁等恶性行为。从出行前中后的各个阶段监控市场，保护游客，维护游客合法权益，000金棕榈旅游价格指数000金棕榈旅游价格指数0•不吅理低价：金棕榈跟踪调研了出境游产品市场，发现“丌合理低价”主要集中在00元为标准，这些目的地都存在“丌合33•金棕榈预测模型、团散比•各大目的地区域总量预测•中国出境游市场预测团散比：•中国出境游市场预测团散比：基亍全球旅游观光局数据和亿级游客样本数据，运挖掘算法等分析斱法，建立团散比模型预测中国游客人数。金棕榈累计20年行业平台数据：境内外各大合作伙伴数据，为了客户提供科学务实、可操作性强的管理咨询斱案、数据•出境游市场预测出境游目的地国家/地区观光局的官斱数据，幵结合金棕榈预测模型，展示各目的地国家/地区出境游人次数(即过夜访客人次数)的变化情况及未来趋势。来源：金棕榈大数据/935万884万677万307万305万%3%1%935万884万677万307万305万%3%1%2016目的地国家TOP5(预计)欧欧洲:3%0%altourismadministrationofThailandSouthKoreaandsoforth新西兰新西兰70%48%4新加坡46%21 增幅最显著目的地48%4新加坡46%21 59%3362%55新西新西兰70%1数据来源：境内外旅游局官斱数据及金棕榈数据预测模型-16% 希腊-50%-16% 希腊-50%25瑞士45% 3比利时-45% 4 - 4-53% -53%源：境内外旅游局官斱数据及金棕榈数据预测模型欧洲：整体市场受到巨大的挑战，但中东欧成为替代市场，增幅明显欧洲：整体市场受到巨大的挑战，但中东欧成为替代市场，增幅明显令令亚洲：总量持续上涨，但增幅减缓、价格走低令港澳台：增长遇到挑战英美澳：长线目的地的市场赢家数据来源：境内外旅游局官斱数据及金棕榈数据预测模型44助力•景区实时人流量•九寨沟旅游人数预测国内知名的5A景区近三年旅游人数变化——月度国内知名的5A景区近三年旅游人数变化——月度慧景区人次000人次000张家界人次01月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月都江堰都江堰人次人次0黄山1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月人次04年20016年1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月九九寨沟九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析九寨沟成为四川首批建立院士工作站的景区九寨沟大风刮断大树致游客2死15伤九寨沟景区发生森林火灾九寨沟风暴九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析九寨沟成为四川首批建立院士工作站的景区九寨沟大风刮断大树致游客2死15伤九寨沟景区发生森林火灾九寨沟风暴致2游客死亜九寨沟熊猫海翻水形成瀑布，游客沉迷亍奇景之中九寨沟至绵阳高速开时飙九寨沟四川阿坝气温骤降，九寨沟进入“冰河世纪”甘肃5游客九寨沟自驾遇山体滑失踪2016年1月2016年2月2016年3月2016年4月2016年5月2016年6月2016年7月人次九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析2016年十一黄金周九寨沟接待量预测 人次九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析2016年十一黄金周九寨沟接待量预测 04.1189761.36076610月1日10月2日10月3日10月4日10月5日10月6日10月7日慧景区2016年黄金周九寨沟接待量预测值与2015年九寨沟接待量相比较无明显变化。10月2日-10月4日为黄金周游客赴九寨旅游高峰段。其中10月3日金棕榈预测数据为41189人次，可能会超过景区最大承载量4.1万人九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析10月2日-10月4日为黄金周游客赴九寨沟旅游10月2日-10月4日为黄金周游客赴九寨沟旅游2016年黄金周九寨沟预测接待量与2016年实九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析10月2日-10月4日为黄金周游客赴九寨沟旅游10月2日-10月4日为黄金周游客赴九寨沟旅游2016年黄金周九寨沟预测接待量与2016年实人次人次2016年十一黄金周九寨沟实际接待量与预测接待量对比 4.084.104.10 010月1日10月2日10月3日10月4日10月5日10月6日10月7日4.123.3054321九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析亚dpalm慧景区主要客源国家/地区赴四川旅游人数迁徙图主要客源国家/地区赴四川旅游人数迁徙图P慧景区慧景区30慧景区慧景区务交易平台，形成周边一个班小时圈游购娱”的地方旅游针对周边地区旅游相关各业态的有口碑有特色的产品(如酒店、景点、特产等)进行资源整吅、在线策划、分销、结算等构建电支付、短信通知、现场消费扫码的实际操作流程；管理后台：产品的录入，上下架，供应商/代理商对订单的处理，财务收款以及丌同角色后台操作的权限。55助力精准营销•游客人群画像•旅游大数据的应用•旅行社决策中国赴越南访客量发展趋势中国赴越南访客量发展趋势0次画像画像旅游旅游大数据助力精准营销——游客画像画像50岁以上占比40.3%相差较大。以二线城市游客居多，自由行以一线城市游客为主。团队游客绝大多数来自于二线城市，占比达54.6% (其中，二线中等发达城市占比约27.7%，二线发达城市占比约26.9%)来自于一线城市人群占比仅为26.5%。九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析旅游大数据助力精准营销——景区游客画像九寨沟旅游的有利因素与不利因素影响分析旅游大数据助力精准营销——景区游客画像主要客源国家/地区赴四川旅游人数迁徙图40%40%男性9.9%18.1%19.7%20.4%16.5%9.6%5.8%40后50后60后70后80后90后00后目的地营销案例目的地营销案例目的地OTS目的地OTS一站式解决方案电商微店导游增值服务大数据中心财务体系微信公众号API旅电商微店导游增值服务大数据中心财务体系微信公众号API酒店景点车辆……SPCOTS2.O分销旅游顾旅游顾问……游顾问ACA旅旅游大数据助力精准营销旅游大数据助力精准营销消费者在进化，旅游大数据助力精准营销旅游大数据助力精准营销旅游大数据助力精准营销旅游大数据助力精准营销懂你没说的旅游大旅游大数据助力精准营销——金融、零售融征信服务评估，可术。将海量信息数据以某种权目标给提供参考。大数据零售行业应用售商塔吉通过分析所有女性客户购记录，可以“猜出”哪些是的今天，旅游服务推荐挖掘技术开发新的旅与旅游目的地。首先创一个包含所有旅游目的地的库，利用数据挖掘工形成一套针对不同类方案数据来源及技术方法境外旅游局官斱数据：包括韩国、日本、泰国、美国、加拿大等30多个国家和地区旅游局权威数据；金棕榈平台数据：金棕榈行业二十多年的平台数据积累，电子合同、旅保宝、棒导游、OTS等平台；alkingDataAIG•在金棕榈旅游大数据中进行分层抽样，筛选出近千万出境游客，游客来源