大數據背景下對旅遊市場營銷的若干思考
旅遊消費者行為是指其為獲取、使用、處置旅遊商品或服務所採取的各種行動，包括先於且決定這些行動的決策過程。通過對數據的關聯分析發現關聯規則在消費者行為分析中最具有挖掘性，因為需要將旅遊商品特徵和網絡用戶通過某種特定的方法聯繫在一起，發現兩者能夠相互影響的因素。通過對網絡用戶上網的規律和喜好，把用戶的一種使用習慣或消費習慣和網絡習慣進行關聯分析，從而對用戶進行劃分，進而向該用戶群提供適合他們的旅遊商品或服務，激發用戶的潛在需求，促使用戶消費，更加符合以消費者為中心的理念。
隨著社會網絡關係的日益動態化和多重關聯化，不僅消費者藉助其他消費者建立的社會網絡來優化購買決策，企業也利用與客戶間建立的網絡來促進產品創新，加強供應鏈管理，提高營銷效果。除了創造者節點間關係的關聯性，用戶創造信息本身相互之間也存在著關聯性。 因此，分析多重關聯網用戶創造信息的生產者、使用者以及企業與客戶之間的互動影響關係，探索多重關係下用戶創造信息對企業績效與用戶行為的影響機制，分析不同來源的用戶創造內容對消費者決策影響的競爭效應等，對管理科學與管理實踐都將具有重要價值。大數據環境下，如何將企業的市場數據與會計、財務及資本市場數據結合起來，確立市場業績和公司財務績效的相關性和因果關係對企業如何最優安排營銷投資和策略具有重大的意義。
在旅遊整個行業中，旅遊用戶行為是及其分散的，目前還沒有一個平台能夠覆蓋所有的體系。如何能夠在複雜，快速變化的網絡環境中抓到或者獲取新用戶，首先要了解用戶的網絡行為，用戶是誰，行為方式是什麼，在線上的網絡方式和現實的方式會有很大差異，那麼對網絡行為的理解一定要基於網絡的角度來看。其次基於什麼原則，什麼評判為了抓新用戶做廣告，都是要考慮的。
網際網路的迅速普及為旅遊企業提供了新的營銷平台。在這個新的營銷平台上，旅遊消費者的行為會分成八個不同的階段。分別是思考階段，計劃階段，搜索、尋找目的信息，然後做預訂，然後會到目的地做旅遊，途中還會有訂車，之後還會有點評和分享。這是整個複雜的過程。大家看到的是整個用戶從思考到旅行完成經歷了一個非常複雜的過程，有這麼多的媒體和平台都能接觸到，對所有旅遊企業來說，會發現一個問題，就是在這樣的一個複雜的環境裡面，怎麼樣抓到目標客戶，而且一定是在只有有限的預算的情況下。
最近火爆的大數據營銷經典案例莫過於由Netflix製作的美劇《紙牌屋》。Netflix在美國有訂閱用戶2700萬，用戶每天在Netflix上產生行為有3000萬，訂閱用戶每天還會給出400萬個評分，還會有300萬次搜索請求。Netflix通過數據分析發現，那些喜歡觀看BBC老版《紙牌屋》的用戶，也喜歡David Fincher導演的電視劇或者Kevin Spacey主演的電視劇，因而決定翻拍。2011年初，在沒有一家電視台願意承諾第一季投拍的情況下，Netflix直接以1億美元買下兩季26集版權，劇組為請到Kevin Spacey又等了10個月。結果《紙牌屋》出現了奇蹟般的爆紅。
《紙牌屋》的成功被看作是得益於Netflix海量的用戶數據積累和分析。製作方Netflix通過分析千萬用戶的行為選擇導演、演員，就已經提前預測到《紙牌屋》必然會受到市場的歡迎。
從電視劇市場反觀到旅遊市場。旅遊電子商務網站、旅遊微博、視頻網站、社交網站等每天都產生數以億計的數據。這其中既包括在線旅遊預訂網站中用戶的登陸次數、在線時間、關鍵詞搜索、瀏覽偏好等上網特徵，根據這些可以挖掘出客戶的興趣喜好、挖掘出客戶的消費傾向和消費群體分布，也可以根據客戶的上網消費行為挖掘出客戶的其他需求，從而採用相應的營銷模式。基於大數據策略和廣告技術，利用跨渠道的推廣方案，才能有效的把用戶抓住。
大數據時代改變了人們的思維方式，認識問題從以前的因果論發展成為定量論。對一個現象的證明是對整個大數據的分析，採用所有樣本而不是隨機樣本。通過搜集旅遊信息，對全部旅遊者的遊覽路徑、消費行為、景點選擇、關注熱點、興趣愛好等的數據分析，預演行業的發展態勢，評估旅遊景區的管理、服務、營銷水平，研判旅遊企業的發展戰略，從而發現新的管理模式、商業模式和營銷模式。大數據時代的到來帶給我們新的機遇和挑戰。
旅遊消費者行為是指其為獲取、使用、處置旅遊商品或服務所採取的各種行動，包括先於且決定這些行動的決策過程。通過對數據的關聯分析發現關聯規則在消費者行為分析中最具有挖掘性，因為需要將旅遊商品特徵和網絡用戶通過某種特定的方法聯繫在一起，發現兩者能夠相互影響的因素。通過對網絡用戶上網的規律和喜好，把用戶的一種使用習慣或消費習慣和網絡習慣進行關聯分析，從而對用戶進行劃分，進而向該用戶群提供適合他們的旅遊商品或服務，激發用戶的潛在需求，促使用戶消費，更加符合以消費者為中心的理念。
隨著社會網絡關係的日益動態化和多重關聯化，不僅消費者藉助其他消費者建立的社會網絡來優化購買決策，企業也利用與客戶間建立的網絡來促進產品創新，加強供應鏈管理，提高營銷效果。除了創造者節點間關係的關聯性，用戶創造信息本身相互之間也存在著關聯性。 因此，分析多重關聯網用戶創造信息的生產者、使用者以及企業與客戶之間的互動影響關係，探索多重關係下用戶創造信息對企業績效與用戶行為的影響機制，分析不同來源的用戶創造內容對消費者決策影響的競爭效應等，對管理科學與管理實踐都將具有重要價值。大數據環境下，如何將企業的市場數據與會計、財務及資本市場數據結合起來，確立市場業績和公司財務績效的相關性和因果關係對企業如何最優安排營銷投資和策略具有重大的意義。
在旅遊整個行業中，旅遊用戶行為是及其分散的，目前還沒有一個平台能夠覆蓋所有的體系。如何能夠在複雜，快速變化的網絡環境中抓到或者獲取新用戶，首先要了解用戶的網絡行為，用戶是誰，行為方式是什麼，在線上的網絡方式和現實的方式會有很大差異，那麼對網絡行為的理解一定要基於網絡的角度來看。其次基於什麼原則，什麼評判為了抓新用戶做廣告，都是要考慮的。
網際網路的迅速普及為旅遊企業提供了新的營銷平台。在這個新的營銷平台上，旅遊消費者的行為會分成八個不同的階段。分別是思考階段，計劃階段，搜索、尋找目的信息，然後做預訂，然後會到目的地做旅遊，途中還會有訂車，之後還會有點評和分享。這是整個複雜的過程。大家看到的是整個用戶從思考到旅行完成經歷了一個非常複雜的過程，有這麼多的媒體和平台都能接觸到，對所有旅遊企業來說，會發現一個問題，就是在這樣的一個複雜的環境裡面，怎麼樣抓到目標客戶，而且一定是在只有有限的預算的情況下。
最近火爆的大數據營銷經典案例莫過於由Netflix製作的美劇《紙牌屋》。Netflix在美國有訂閱用戶2700萬，用戶每天在Netflix上產生行為有3000萬，訂閱用戶每天還會給出400萬個評分，還會有300萬次搜索請求。Netflix通過數據分析發現，那些喜歡觀看BBC老版《紙牌屋》的用戶，也喜歡David Fincher導演的電視劇或者Kevin Spacey主演的電視劇，因而決定翻拍。2011年初，在沒有一家電視台願意承諾第一季投拍的情況下，Netflix直接以1億美元買下兩季26集版權，劇組為請到Kevin Spacey又等了10個月。結果《紙牌屋》出現了奇蹟般的爆紅。
《紙牌屋》的成功被看作是得益於Netflix海量的用戶數據積累和分析。製作方Netflix通過分析千萬用戶的行為選擇導演、演員，就已經提前預測到《紙牌屋》必然會受到市場的歡迎。
從電視劇市場反觀到旅遊市場。旅遊電子商務網站、旅遊微博、視頻網站、社交網站等每天都產生數以億計的數據。這其中既包括在線旅遊預訂網站中用戶的登陸次數、在線時間、關鍵詞搜索、瀏覽偏好等上網特徵，根據這些可以挖掘出客戶的興趣喜好、挖掘出客戶的消費傾向和消費群體分布，也可以根據客戶的上網消費行為挖掘出客戶的其他需求，從而採用相應的營銷模式。基於大數據策略和廣告技術，利用跨渠道的推廣方案，才能有效的把用戶抓住。
大數據時代改變了人們的思維方式，認識問題從以前的因果論發展成為定量論。對一個現象的證明是對整個大數據的分析，採用所有樣本而不是隨機樣本。通過搜集旅遊信息，對全部旅遊者的遊覽路徑、消費行為、景點選擇、關注熱點、興趣愛好等的數據分析，預演行業的發展態勢，評估旅遊景區的管理、服務、營銷水平，研判旅遊企業的發展戰略，從而發現新的管理模式、商業模式和營銷模式。大數據時代的到來帶給我們新的機遇和挑戰。
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