智慧景区大数据体系(2)-景区大数据应用场景:采集到的数据能够做什么?

智慧景区大数据体系(2)-景区大数据应用场景:采集到的数据能够做什么?
接接上篇,采集到数据了,那么接下来景区大数据应用场景呢?如何应用这些数据呢?

二、景区大数据应用场景:采集到的数据能够做什么?

1.预测景区流量

预测景区流量能够更好的保证景区安全,做好景区配套设施的准备。
下面介绍三种景区预测常用的算法:
①时间序列法,根据以往观测到的数据观测到的时间序列数据,发现其历史的趋势和模式,并依据这种历史的趋势和模型,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。
优点:适用于绝大部分旅游景区,且考虑了景区客流量变化的历史趋势,预测过程相对简单,对中长期旅游客流量的预测效果较好。
缺点:对旅游客流量生成与影响因素的内在运作机理分析不够,没有考虑到现实存在或新产生的各种干扰因素;且对历史数据的准确性要求较高,偏差较大的数据对结果影响较大。
②回归分析法
采用计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,通过对景区客流量相关因素,如人均可支配收入、景区门票价格、景区知名度、交通通达度、景区所在城市吸引力系数(该城市游客人数/全国游客数量)、景区吸引力系数(景区游客人数/该城市游客人数)等相关数据的收集,建立多元线性回归模型,达到预测效果。
优点:将影响客流量的各种因素作为解释变量,以大数据作为支撑,预测精度较高,且克服了时间序列法的解释变量单一的缺陷。
缺点:前期数据收集耗时耗费大,影响因子较多,难以确定;所收集的数据多为二手数据,容易失真。
③大数据统计分析法
通过景区闸机门、售票系统、车流量、视屏监控、红外设备等获取相关数据,并采用一定的技术手段进行处理,最终统计出当前景区客流量,并用以预测未来的客流量。
优点:所获取的资料均为一手资料,数据真实性高。
缺点:数据收集周期长,过程繁琐;只适用于已建成的景区,无法对新建景区进行预测。
实际操作中,应考虑数据的可获得性、时效性、全面性,综合使用一种或多种预测方法,并通过设置调节因子,尽可能提高预测精度。
 

2.精细化用户运营

通过收集到的数据,搭建用户画像体系,精细化用户运营,构建景区的私域流量池。
这种方法只适用于景区本身有自己的数字化智慧景区软件,能够或者到各ota平台的用户个人信息,可以根据用户的画像特征,分别进行不同的运营策略,例如可以给已经结婚有小孩的游客推荐亲子票,提高转化率,给大学生提供大学生专用时段团购票、情侣票、宿舍四人游票等优惠,错开景区游玩高峰期,从而提高景区的客流量,提升景区的总营业额。
也可以通过手机号码短信推荐或者平台推荐信息的方法,进行用户的召回(让老用户或者已经流失的用户再次来景区游玩,或者通过游客景区新上了哪些新景点和娱乐设施激活用户)。
 

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