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    小林用一家在線旅游公司平臺搜索比較了機票和酒店價格，然后進行預訂，在他的自由行旅游結束后，他寫了游記并將旅行照片上傳到朋友圈……上述一系列如今在游客中司空見慣的行為，積少成多后就形成了旅游大數(shù)據(jù)。消費者對于不同類型酒店、出行目的地和價格等因素的選擇，經(jīng)過數(shù)學模型的計算可以得出各類具有商業(yè)價值的分析，專業(yè)人士最終可以將這些數(shù)據(jù)轉化為企業(yè)收益。

    有時候，一句話、一張圖片都會蘊含巨大的數(shù)字商機，但這是一門需要高度精準性的技術活兒，并非人人都看得懂大數(shù)據(jù)。

    看懂游客行為

    大家都在說大數(shù)據(jù)，攜程近期投資專攻大數(shù)據(jù)研究的眾薈信息技術有限公司(下稱“眾薈”)、阿里系的去啊旅行則與石基信息合作，而東呈酒店、如家酒店等也紛紛推出智能化管理。

    每個旅游業(yè)者都會有自己的會員和消費數(shù)據(jù)記錄，這些記錄就是大數(shù)據(jù)的基礎信息，然而在一堆數(shù)字和消費者行為面前究竟該如何分析處理并得出結論呢?

    “首先要知道什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分為兩大類，即結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)，前者就是大家看到的一系列數(shù)字，后者則可能是一張圖、一句話等并非直接體現(xiàn)為數(shù)字的信息。因此真正意義上的大數(shù)據(jù)分析不僅要做直接的數(shù)字分析，還要懂得建立數(shù)學模型，將非結構化數(shù)據(jù)轉變?yōu)榻Y構化數(shù)據(jù)并得出結論，這些并不簡單。”眾薈數(shù)據(jù)智能事業(yè)部總經(jīng)理焦宇告訴《第一財經(jīng)日報》記者。

    焦宇給記者舉了一個例子，現(xiàn)在很多游客會在OTA(在線旅游代理商)上比價和預訂酒店，那么其搜索的關鍵詞和瀏覽痕跡就會體現(xiàn)在OTA的記錄里，如果客人瀏覽過這家酒店的頁面卻跳轉了，并未下訂單，則可以通過這個記錄分析該客人不下單的原因，當這個客人通過價格、品牌、區(qū)域等關鍵詞排序查找酒店信息后，其留下的瀏覽記錄則可以統(tǒng)計出人們是對于價格敏感還是品牌敏感。

    “經(jīng)過研究，大部分人還是看重價格因素，由于價格的選擇是有區(qū)間的，這就可以用瀏覽痕跡得出一個最讓游客接受的價格區(qū)間數(shù)字。只有11%的人在意品牌，說明同類酒店可替代性很強。如果以區(qū)域關鍵詞搜索，則代表地理位置數(shù)據(jù)，若可以精準到具體方位，并將這一信息傳達給該區(qū)域的酒店，則無疑提高了酒店的入住率還能根據(jù)消費者行為適當調(diào)整房價，當供大于求時下調(diào)房價，反之則提升房價。還有一個頗有意思的研究，即游客瀏覽記錄中若有A酒店的競爭對手酒店，則可以推理這個客人對于A這一類酒店有需求，該客人就是A酒店應該關注的潛在客人。”焦宇指出，要將海量的瀏覽記錄變成有效數(shù)據(jù)，還得依靠數(shù)學模型，模型分為收斂型和發(fā)散型，大數(shù)據(jù)通常要經(jīng)過收斂型模型將非結構化數(shù)據(jù)轉化成結構化數(shù)據(jù)并得出結論。

    一位連鎖酒店經(jīng)營者告訴記者，這些涵蓋了消費者較能接受的價格區(qū)間、品牌等信息的大數(shù)據(jù)可以讓酒店對價格、定位和營銷等做出策略性調(diào)整，以提升入住率，提高酒店整體收益管理。

    神奇的語言分析

    除了價格、品牌，語言文字也是一種非結構化數(shù)據(jù)，尤其是如今當客人預訂酒店旅游產(chǎn)品時一定會先看一下點評，或者自己體驗后也會留言評價，這些語言背后也大有大數(shù)據(jù)學問。

    記者多方采訪和觀察后了解到，不少客人會對已經(jīng)入住的酒店進行評估，這些點評中經(jīng)常會出現(xiàn)對酒店環(huán)境、客房設施、餐飲和服務的評價，比如“房間很干凈，但是送餐服務比較慢”、“前臺的服務差評”、“洗浴感受不錯”等。這需要用專業(yè)的語義分析進行精準細分化分析并轉換成結構化數(shù)據(jù)反饋給酒店經(jīng)營者。

    在人工智能和計算語言學中，語義分析為知識推理和語言提供了方法，也是未來搜索引擎發(fā)展的方向。比如，輸入“蘋果”通過語義分析，能夠知道用戶想找的是手機而不是水果。
    “首先我們會通過專業(yè)的語義分析去除一批虛假點評或無實質內(nèi)容的點評，而將真正對酒店有實質內(nèi)容的點評留下，并對于每一句話進行斷句和多維度切割。舉個簡單的例子，比如‘這個酒店很干凈，但是送餐服務比較慢’，經(jīng)過我們的斷句和多維度切割分析后可以知道客房清潔度不錯，但送餐有問題，那么我們接下來就要把結論進行細化分類并反饋給各部門。這里的問題就是速度，有時還涉及口味或者服務態(tài)度等。有時一段話的分析是非常復雜的，其中還有糾錯比例。”眾薈市場部高級副總裁胡凡表示。

    從事酒店業(yè)超過15年的李先生告訴記者，比起簡單的“好”或“不好”，經(jīng)過多維度語義分析后得出的結論可以反饋到酒店各個相關部門，并且細化到是哪個細節(jié)好，或哪個細節(jié)有問題需要改進，那么管理層開例會時就能明確知道接下來的工作方向，而經(jīng)過改善服務態(tài)度、速度甚至裝飾風格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR(RevenuePerAvailableRoom，每間可供租出客房產(chǎn)生的平均實際營業(yè)收入)有約15%的增加。

    據(jù)悉，一些科技信息公司對于語義分析的維度已經(jīng)可以達到1000個。

    跨界與圖片信息怎么玩

    有時候，對于旅游大數(shù)據(jù)的分析還涉及跨界合作。

    “國外是跨領域研究的，結合了多領域，比如地理信息、IT、商學院、社會學等。我舉個跟蹤游客的例子，現(xiàn)在我們采用跨界合作的多方位社交媒體來跟蹤游客行為。社交媒體上有很多游客留下的痕跡，比如flickr，flickr上的圖片留下了照片的地理坐標、拍攝時間、評論信息等，這些都是非常可貴的旅游大數(shù)據(jù)。”長期在澳大利亞研究旅游大數(shù)據(jù)分析的學者程明明告訴記者，用地理坐標來追蹤軌跡則需要懂地理學的專家來幫忙，而商業(yè)管理方面的專才則可以分析游客去哪兒、是什么時間去等具有商業(yè)價值的數(shù)據(jù)。
    在多方跨界分析研究后，業(yè)者可以知道哪些景點受歡迎、哪些是新的景點、游客在幾點左右在景點甚至每次停留多久等。掌握這些大數(shù)據(jù)信息分析結果后，相關的旅游業(yè)者可以有效做到分流，不會造成景點承載力過于飽和。同時，對比景點信息和游客屬性，可以知道不同國家游客對景點有什么不同需求，比如亞洲人是否更喜歡文化景點，如果是，則當?shù)芈糜瓮茝V營銷時就要更多推出人文景點。

    記者在采訪中獲悉，目前中國不少景區(qū)也正在與相關大數(shù)據(jù)分析公司合作，希望通過分析來預測未來一段時間的客流量，尤其是旺季黃金周的客流量預計，能幫助景區(qū)控制進入人數(shù)，提高安全性和服務質量。

    頗有意思的是，圖片也屬于大數(shù)據(jù)。

    “比如一些大型旅游預訂網(wǎng)站上有大量圖片，對于圖片，我們需要IT技術人員來幫忙進行機器人訓練(machinelearning)幫助我們識別不同的圖片。比如究竟是人物還是風景效果好，然后我們再通過數(shù)學模型和旅游局、旅行社宣傳的圖片進行對比，得出游客感興趣的圖片和旅游局、旅行社所宣傳的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改進。”程明明說道。

    據(jù)悉，另有一種腦電波測試方式，能測試出人們看到圖片時眼球第一秒會注視的地方即最吸引點，以及人們對于被測試圖片的喜好或厭惡程度等。業(yè)者通過這些分析可以決定是否在銷售時更換樣圖，餐廳或景點的宣傳圖片究竟是有人好還是空景好，合適的樣圖能夠促進銷量。

    “當然，要做好旅游大數(shù)據(jù)研究并不簡單，其數(shù)學模型比較復雜，比如包含線性回歸之類的。其實，大數(shù)據(jù)研究是一個數(shù)據(jù)不斷整合和多學科交叉的過程，未來還有很多商機可以依靠大數(shù)據(jù)被挖掘出來。”程明明如是說。