假期将至！旅游业常见的7个数据科学应用

数据科学为许多行业带来了巨大的可能性，同时也带来了不断的变化和挑战。旅游业也不例外。

如今，越来越多的人能负担得起旅游的费用，旅行业正在兴起，不再像之前那样只是富人的特权。因此，目标人群在不断扩大。而且，旅游业在世界范围内已成为一种发展趋势。

为了满足越来越多消费者的需求，同时处理大量数据块，数据科学算法在其中发挥着重要作用。下面，我们将以旅游业中广泛使用的数据科学用例展开讲述。如果你想了解更多数据分析相关内容，可以阅读以下这些文章：
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个性化营销（Personalized Marketing）和客户细分(Customer Segmentation)

某种程度上，人们更倾向于享受个性化的旅行体验。客户细分能根据客户的喜好进行划分，通过调整常规服务堆栈，满足各客户群体的需求。因此，关键在于制定出适合这种情况的解决方案。而个性化营销就是一种技巧，可以为不同的客户群体提供特定服务。因此，个性化营销可以优化该进程。

个性化营销以及客户细分与收集用户行为及元数据、CRM 数据、地理位置、社交媒体数据有关，可用于统一、处理、并推断用户偏好。对旅游业来说，了解以上知识非常重要。

客户情绪分析（Customer Sentiment Analysis）

情绪分析是无监督学习的一个分支，用于分析文本数据，以及文本中包含的情绪因素。情绪分析可以让公司老板或服务提供商了解客户对其品牌的真实态度。对旅游业来说，客户评论发挥着关键作用。旅行者经常会浏览发布在各种网络平台和网站上的评论，并根据这些评论做出决定。这就是为什么现在很多预订网站都将情绪分析作为其服务包的一部分，为那些希望与之合作的旅行社、酒店和旅馆提供服务。

推荐引擎（Recommendation Engines）

许多专家认为，推荐引擎是最有效和最有前景的用例之一。一些有名的旅行和预订网络平台在日常工作中经常使用推荐引擎。

通过匹配客户想法、需求及可用报价，推荐引擎可提供许多建议。一般来说，通过数据驱动的推荐引擎，旅游业公司可以根据之前的搜索记录及客户偏好，推荐租赁交易、其他可供选择的旅行日期、新路线、目的地及景点等等。根据推荐引擎，旅行社和预订服务提供商可以为其所有客户提供合适的报价。

路线优化（Route Optimization）

路线优化在旅游业中发挥着重要的作用。目的地、时间表、旅行时间和路程不同，旅行计划的制定也可能极具有挑战性。这时就需要优化旅行路线。

优化的主要目标如下：

• 尽量减少差旅费用
• 时间管理
• 尽量缩短旅行路程。

因此，旅行路线优化在很大程度上有助于提高客户满意度。

旅行支持机器人（Travel Support Bots）

如今，旅行机器人通过为客户提供特殊的旅行安排及支持，彻底改变了旅游业。人工智能驱动旅行机器人可以回答问题、节省用户时间及金钱、组织旅行并建议新的旅行地点。24/7 无障碍模式和多语言支持使得旅行机器人成为客户支持的最佳解决方案。

其中最重要得原因是——这些机器人一直在学习，不断优化其内容，更能帮助客户。因此，聊天机器人可以处理旅游业中的重大任务，据证实，将机器人用至网站运行非常有用。捷蓝航空(JetBlue)、万豪(Marriott)、瑞安航空(Ryanair)、凯悦(Hyatt)、Hipmunk、Kayak、Booking等公司都非常清楚这一点。

分析（Analytics）

为了获得竞争优势，公司寻求寻求利用大数据实现利益最大化。在制定决策并采取行动时，旅游公司很大程度上依赖于分析。不论是实时分析，还是预测分析，都在旅游行业有许多应用。

实时分析（Real-time Analytics）

实时分析在旅游业中最生动的用例之一就是旅游分析。旅游预测模型可以帮助预测特定时期和客户群的旅行活动，其主要任务是确定新交易的短期和长期机会。通过分析以往客户的活动、偏好和购买情况，公司可以预测未来的业务扩展机会。

预测分析（Predictive Analytics）

预测分析经常应用于动态定价和交易预测。旅游业经常运用动态定价和交易预测。每年，越来越多的公司都开始应用这种技术，吸引更多客户。

众所周知，价格会根据季节、天气、供应商以及可用位置、座位和房间而不断变化。借助智能工具，公司可以同时监控多个网站上的价格变化。自学习算法可以帮助公司收集历史数据，并在考虑所有外部因素的情况下预测未来的价格走势。

例如，在酒店行业，这些算法通常用于执行以下任务：

• 避免在不需要特别促销的日子打折
• 提高周末费用
• 维护官方网站与第三方预订服务提供商之间的信息相关性。

结论

数据科学正在改变旅游业，帮助旅游业公司提供独特的旅行体验，保持高满意度，同时保留个性化风格。近年来，数据科学已成为最有前途的技术之一，给各行各业带来了变化。这项技术改变了我们的旅行方式以及我们对旅行计划的态度。本文中介绍的用例只是冰山一角。借助数据科学和机器学习应用提供的各种解决方案，旅游企业可以了解客户的需求和偏好，从而提供最好的服务和优惠方案。

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原文作者：ActiveWizards
翻译作者：Lia
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://www.kdnuggets.com/2019/02/top-7-data-science-use-cases-travel.html