大數據在旅遊業中的作用 用戶體驗到了什麼？

TechWeb 8月18日報道 文/郭宇豪

「大數據」被視為雲計算之後的又一科技熱點。對於「大數據」，目前還沒有比較準確的定義，但是一般認為「大數據」就是指無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、複雜的數據集合。

隨著信息技術尤其是互聯網的發展，人們生產數據的能力越來越強。寬頻普及帶來的巨量日誌和通訊記錄，社交網路每天不斷更新的個人信息，非傳統IT設備產生的數據信息，以及持續增加的各種智能終端產生的圖片及信息，這些爆炸性增長的數據充斥整個網路。

何謂大數據？這個概念太過於模糊，但它早已滲入我們的生活，成為了互聯網應用革命的新趨勢。馬上就到十一了，各位都訂好了旅遊行程了嗎，如今人們對旅行品質與深度的日益關注。

隨著大眾旅遊消費觀念的日趨成熟和理性，旅遊群體的年輕化，自由行熱度上漲，國人越來越看重旅遊的品質和深度。出遊選擇從最早的「打卡式」走馬觀花，到火熱的「買買買」購物之旅，到如今自由行成為常態與剛需之後，人們開始更加重視休閑度假和旅行體驗。這些數據都是如何得來？TechWeb實地採訪如今螞蜂窩，了解大數據的相關問題，來看看大數據到底用在了什麼地方？

大數據從哪裡來

每個人想去的地方肯定不一樣，系統推薦的地點也是不盡相同，話說，系統是如何得知我的個人信息來進行分析推送的呢？

必然是大數據的整合，我們在註冊各類APP的時候，會簡單輸入一些個人信息，比如說性別、年齡等，這樣範圍就縮小了很多，用戶平時瀏覽的產品，系統都會有記錄。

僅以澳洲租房車為例，不同的路線、不同的人員構成、不同的玩法，該如何選擇車型都是需要專業的攻略來提供指導的，在紛繁雜亂的傳統貨架中，旅行者與供應商之間無法高效地找到彼此。而通過螞蜂窩大數據，旅行者能夠輕鬆找到適合自己的租車方式，房車供應商也能輕鬆找到有需求的旅行者，更重要的是，我們還能通過大數據分析，提前預測這位旅行者對房車的偏好，並實現精準推薦。

我應該去哪裡

在旅行的時候，相信很多用戶都跟我有一樣困惑，那就是去哪裡玩。國內國外這麼多的景點，哪裡才是適合我，能夠滿足我的需求。在這個時候我們會選擇搜索功能，大數據的優勢就在這裡展現出來了。

我們打開螞蜂窩APP，以東京為例，用戶可以實時看到，過去24小時內有4165人在這裡旅行，以及周圍同行者發布的「嗡嗡」動態；用戶還可以看到20%的遊客選在住在新宿，13%的遊客選擇住在銀座，6條路線玩法的推薦，以及海量用戶的真實遊記與問答內容；在酒店下方，用戶不僅可以查看酒店攻略，還可以看從用戶遊記中提取出的對該酒店的真實評價，更真實且更具參考性。

這樣的表現形式讓用戶更能清晰直觀的選擇去哪裡。除了這些還有選擇酒店機票等業務，他會根據用戶的需求來進行推薦，確保符合用戶的旅行計劃。

針對性的推薦

上面我說過，是從用戶的註冊信息以及平時使用方式，還有一種方式就是從用戶的原創內容中進行提煉，然後進行分析、整合，從而實現精準的用戶畫像，並在整個服務流程中，實現了千人千面的精準推送，讓供需得到了更高效的匹配。螞蜂窩在幫助用戶更明確地做出消費決策的同事，也為旅遊消費行業帶來全新的想象空間。

現如今90后成為旅遊業的主體，他們更加註重旅行體驗與品質，熱愛深度游，強調差異化與個性化。如果自由行是在線旅遊的未來，那麼90后這他們是未來中最值得期待的群體，他們的需要很是不同，他們可能為了一部電影的發布會、一個演講會，或者一場體育比賽，發起一場旅遊。

這裡好還是那裡好

很多時候用戶都是在糾結的狀態中，兩個地方都想去，到底誰更好呢？這時數據就能說話了，近日攜程旅遊發布《2017 年上半年國內旅遊者報告》。對2017上半年國內旅遊游情況和遊客行為進行了全面監測。

在出境游購物消費回歸理性的同時，越來越多的遊客重新回歸國內游。與幾年前相比，「國內游」這三個字代表的含義已經發生了翻天覆地的變化，早已從上車睡覺、下車拍照的模式轉為追求品質休閑度假和深度體驗探索，明白自己真正想要的是什麼。

兩個城市它們各自的優缺點是什麼，有多少人來過這個地方，對這個地方的評價如何，用戶都會知道，這些數據會讓我們的旅遊體驗變得更完善更為舒適。

大數據的黑暗

我們看到了大數據為用戶帶來的便捷，從醫療到購物、從資訊到出行……大數據如今已經滲透在人類移動互聯生活的每一處細節，成為了互聯網應用革命的新趨勢。它幫助我們分析出哪裡最好玩，哪裡的住宿最為舒適，哪個城市最為火爆，這些信息都能有效的幫助用戶進行選擇，讓用戶的使用體驗更為便捷舒適。在以後，可能每個人都會擁有一個數據包，只需要一個關鍵詞，你就能得到你所想要的信息。

但是你知道嗎，這些數據掌握在企業手裡會怎麼樣，用戶是否還有隱私，這是一個問題，更可怕的是各種演算法，去預測是不是會患心臟病?或你是否會犯罪等。有時，依靠大數據做出的演算與預測，如果與自由意志不符時，孰輕孰重?

同時，我們也擔心，愈來愈多的企業會掌握更多資料，但如此龐大的資料為他們所收集，拿去做了什麼?什麼用途?不一定能受到監督與管理，這是重要議題。所以我們希望，大量的資料是由人類所掌控，而不是被巨量資料所掌控。