小林用一家在线旅游公司平台搜索比较了机票和酒店价格，然后进行预订，在他的自由行旅游结束后，他写了游记并将旅行照片上传到朋友圈……上述一系列如今在游客中司空见惯的行为，积少成多后就形成了旅游大数据。消费者对于不同类型酒店、出行目的地和价格等因素的选择，经过数学模型的计算可以得出各类具有商业价值的分析，专业人士最终可以将这些数据转化为企业收益。

有时候，一句话、一张图片都会蕴含巨大的数字商机，但这是一门需要高度精准性的技术活儿，并非人人都看得懂大数据。

看懂游客行为

大家都在说大数据，携程近期投资专攻大数据研究的众荟信息技术有限公司（下称“众荟”）、阿里系的去啊旅行则与石基信息合作，而东呈酒店、如家酒店等也纷纷推出智能化管理。

每个旅游业者都会有自己的会员和消费数据记录，这些记录就是大数据的基础信息，然而在一堆数字和消费者行为面前究竟该如何分析处理并得出结论呢？

“首先要知道什么是大数据，大数据分为两大类，即结构化数据和非结构化数据，前者就是大家看到的一系列数字，后者则可能是一张图、一句话等并非直接体现为数字的信息。因此真正意义上的大数据分析不仅要做直接的数字分析，还要懂得建立数学模型，将非结构化数据转变为结构化数据并得出结论，这些并不简单。”众荟数据智能事业部总经理焦宇告诉《第一财经日报》记者。

焦宇给记者举了一个例子，现在很多游客会在OTA（在线旅游代理商）上比价和预订酒店，那么其搜索的关键词和浏览痕迹就会体现在OTA的记录里，如果客人浏览过这家酒店的页面却跳转了，并未下订单，则可以通过这个记录分析该客人不下单的原因，当这个客人通过价格、品牌、区域等关键词排序查找酒店信息后，其留下的浏览记录则可以统计出人们是对于价格敏感还是品牌敏感。

“经过研究，大部分人还是看重价格因素，由于价格的选择是有区间的，这就可以用浏览痕迹得出一个最让游客接受的价格区间数字。只有11%的人在意品牌，说明同类酒店可替代性很强。如果以区域关键词搜索，则代表地理位置数据，若可以精准到具体方位，并将这一信息传达给该区域的酒店，则无疑提高了酒店的入住率还能根据消费者行为适当调整房价，当供大于求时下调房价，反之则提升房价。还有一个颇有意思的研究，即游客浏览记录中若有A酒店的竞争对手酒店，则可以推理这个客人对于A这一类酒店有需求，该客人就是A酒店应该关注的潜在客人。”焦宇指出，要将海量的浏览记录变成有效数据，还得依靠数学模型，模型分为收敛型和发散型，大数据通常要经过收敛型模型将非结构化数据转化成结构化数据并得出结论。

一位连锁酒店经营者告诉记者，这些涵盖了消费者较能接受的价格区间、品牌等信息的大数据可以让酒店对价格、定位和营销等做出策略性调整，以提升入住率，提高酒店整体收益管理。