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大数据助力旅游目的地营销

2014-02-16 14:19:10   德安杰


在竞争异常激烈的中国旅游市场,影响一场旅行的因素对于越来越重要。旅游产业的发展的加快要求对数据为导向的体系和强大的分析能力越来越高,旅游目的地不能仅仅依赖大产业、大项目的一哄而上来解决当下的旅游市场,关注每一次旅行分析整理的大数据报告会显得更为重要。

挖掘游客看法,并按照游客类型将他们的旅游周期以图形描述出来,旅游目的地应将工作所需的基础架构和资源都落实到位。这样做的目标是:在恰当的时机将精准的信息传递给旅游者。大数据分析嵌入旅游目的地营销的市场基因中。事实上,当地领导在决策时应转变为依赖分析数据,智能旅游分析蓄势待发。

 

大数据是讲究方法的

毕竟,数据拉动的市场营销可以提高用户体验和转化率。不过,计划很美好,还需要旅游目的地真正重视分析技术。

这到底意味着什么呢?决策无论是大是小,都是基于资源分析和数据分析结果作出的。不仅仅专注于营销来源分析,一个自成体系的规模化的大数据分析平台,应可以测试并模拟不同的模式来制定营销策略。

 

速度的重要性

随着网络持续普及,一位独立用户就拥有大量的数字信息。市场上分析工具和可用技术的发展,数据的质量也得到了显著提升。海量的数据库已经成了制定方案的基础,例如营销归因分析。复杂的消费行为一直被拿来分析,以得出“有效的”市场营销方法。这种分析性的和数理性的解决方案常常被营销者用于做出市场投资和预算决策。

现在的市场环境变化非常快,所以快速的市场反馈收集是旅游目的地的重要工作。据大数据应具备一种“快速试错,快速反馈”(fail fast)的文化,并与大数据分析结合,配合旅游目的地的营销团队就可以用更加快的速度测试不同的创意和假设,并可以将结果更快地用于运营。这意味着,进行高级分析所需的时间从过去的几周到几个月缩短到了几天甚至几小时。

 

旅游营销的归因再思考

 

归因有三种常见的方式:

——最后(或首次)点击归因

——规则归因(例:等权值法)

——算法归因(例:统计方面)

 

旅游目的地营销团队需要彻底了解每一种方法,不仅仅要清楚方法和技术细节,更重要的是,要了解营销方法与旅游业的关系。在多渠道、多产品的环境中,用户行为模式也根据产品各有不同。

首次(或最后)点击归因也许是最简单的一种,也是最常见的一种,但它不一定是最合适的一种。类似地,盲目使用规则归因或统计学模型也没有必要,将它们用于一条线路产品或旅游目的地可能有点过。要了解旅游目的地需求并确保模型和方法符合企业的整体目标和策略。

同样重要的是,设法在投入和目标的实现之间取得平衡。此外,还要评估分析对理解归因关键部分的作用。这即是说得出转化率在多条线上渠道重合的情况,同时了解各种媒体平台对潜在因素或更快的转化的影响。

很明显,我们所处的是一个高度流动化、多种营销方式和渠道并存的环境。分析让我们了解到,一条营销渠道对另外一条渠道有着很高的依赖度。例如,搜索引擎营销的变化会对自然搜索渠道起效。从经济学角度来看,发生在一条渠道上的这种变化和决策对另外一条渠道有着明显的影响。

分析还让旅游目的地了解到,归因并不完全取决于营销活动,旅游产品因素在其中也发挥了作用。较之其他单体或线路产品,一些产品有着较长的销售周期,这些产品的消费者确实会有不同的行为模式。

 

从大数据预测中受益

旅游目的地一直以来都在尝试做出正确的预测,以从游客消费上看到真实的旅游营销效果达成。预测性的分析用于支持旅游目的地的变化和快速发展,同时也可降低一定程度的资源浪费。通过不断的A/B测试和对测试结果的理解,旅游目的地在营销组合上可以适当做出改变。

探索性数据分析意味着找出漏洞,挑出营销组合中不起作用的投入。这有可能是一个系统漏洞,或者是旅游目的地的痛点。在这个过程中也可能会发掘出新的机会。所有的这一切对最终的分析结果都会产生影响,尤其是当它可以优化旅游目的地与游客关系之时。通过这种方式,旅游目的地可以增加每位游客的人均消费和二次消费。

旅游市场管理者,如果当地能够比其他旅游目的地更了解目标市场游客的需求,正确的使用大数据营销,那么旅游目的地的市场营销预算就可以在区域内或者平级单位获得更优质的效果。