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旅游至今仍不是一个“数据密集型”的产业,但未来呢?

信息化程度很低的旅游行业意味着,数据不是一种 “大宗商品”。

一段时间之前,多如牛毛的游记,大部分时候只是满足了分享者快感的文字,而没有变成数据。后来沉淀了大量游记的平台如穷游、蚂蜂窝都开始想办法把游记 “结构化”,变成能够更广泛应用的数据。

在旅游行业,可能最核心的数据就是 POI(兴趣点),具有极强规则的、完整的、标签极度碎片化的 POI 信息是这个行业里非常值钱的东西,也成为了诸如 TripAdvisor(猫途鹰)的核心竞争力。猫途鹰的 POI 信息几乎是不可能对外大规模释放的,第三方无论是购买、还是数据交换,都很难拿到完整的 TripAdvisor 的 POI 数据。TripAdvisor 开放的 API 接口,只能够为第三方提供所有 POI 的评论信息。

境内在线旅游行业,持有境外 POI 信息主要有三拨(如有遗漏欢迎补充,大众点评之类暂不考虑):

  • 擅长以抓取方式收集并整理信息的一些创业公司,如口碑旅行、梦想旅行,妙计旅行;
  • 基于 UGC 内容整理的 POI 信息:主要就是穷游;
  • 自采 POI 信息的创业公司:游谱旅行、四万公里。

之前我们和穷游负责大数据的 VP 张棋就这件事聊了聊,张棋坦言这是一个庞大的工程,迄今为止穷游覆盖了 300 多个国家和地区,7000 多个城市和区域,包括了景点、美食等 POI 的数量已经达到了百万量级。而随着目的地信息的变化,这些 POI 必须持续更新,除了基础信息之外,评论也在随之更新。

张棋介绍,最初做 POI 的方式是通过 “网友贡献 + 编辑审核” 的方式,以比较粗的维度划分国家、地区、城市,然后尽量保证各个维度下面都有相应的 POI 信息做到 “该有的地方都有”。而第二期的做法是 “掘金”,一直持续到现在,通过 “运营编辑 + 算法支持” 的方式:编辑给大致的框架,例如什么算是优秀内容,以人工做范例(在长游记中找到几张图和一段话),然后技术团队通过数据建模和算法,用文本挖掘的手段覆盖所有内容,把结果填充到 POI 和目的地的架构中。

在整个穷游收集 POI 的过程中,除了根据论坛的内容做筛选和挖掘以及用户主动提交之外,也有一些外部数据源做实时不断的更新,例如大巴车的时刻表。这一点上,妙计也用的相应的方式,从而保证动态的行程规划是可行的——如果行程助手让你去搭乘巴士,而巴士停运了会怎么样?

在这里张棋分享了一些穷游的做法,工作节奏上他们会每一段时间重点攻克一个主题,先是酒店,然后是餐厅。在文本挖掘上,穷游除了抓取文字之外还会抓取相应的图片,张棋坦言这里没有通用且完美的解决方案,只能不断的通过运营编辑反馈机器的抓取结果,不断提高覆盖度,争取少漏掉一些重点信息。

通过不断的外部数据源更新、用户提交和内部挖掘,穷游的 POI 信息维度已经超过了 100 个,主要可以分为两类,一类是属性维度,以清迈女子监狱按摩店为例,包括了中文名、当地原名称、英文名、地址、经纬度坐标、平均价位等;另一类是标签属性,也可以理解为 “属于哪一类”,休闲、刺激、适合什么人群、亲子或单身等等。

在保证 POI 覆盖度之后,POI 的另外一个要点是标签体系:一个 POI 都需要标签?标签需要多细化的颗粒度?这都是需要考虑的问题。一套成熟的标签体系能够极大的提高用户筛选的效率,自然也会提高转化率。

以酒店为例,穷游的运营编辑会提供诸如 “交通”、“设施”、“餐饮”、“服务”、“干净卫生”、“汉语” 等维度,然后机器根据这些语义做抽象出相关内容,做主题挖掘。当用户评论或游记中有描述命中了这个主题,机器就会放进 “池子” 做第一轮的筛选。在这个 “初选” 的池子中,机器会为每个话术赋值,然后根据权重得出最终结果。当然,餐厅就会有不同的维度,景点也有不同。

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POI 的价值毋庸置疑,如上面所说,妙计和穷游都在多个维度丰富自己的 POI 信息,尤其是动态更新的信息,以保证智能生成的行程规划是切实可行的。张棋说,行程助手就是 POI 信息的串联,一天可能就涉及 50-70 个 POI。如果不能够保证丰富度和准确度,整个行程助手是缺乏价值的。

而进一步挖掘,在商业化的路上 POI 是重要的连接机制(我们之前在讨论游谱旅行的时候也说过)。与游谱旅行的创始人李小坚相似,张棋也认为,内容向商品的转化需要 POI 作为载体——当用户浏览景点信息的时候,如果有对应商品,直接就可以完成预定。“这也是穷游预定转化上很重要也很成功的尝试。 ” 张棋说。

此外,在目的地的智能推荐上,如果没有准确实时的 POI 信息,推荐就可能是 “不靠谱的”,例如清迈有 “周六夜市” 和 “周日夜市”,仅在当天开放,而如果推荐周一前往,就太不智能了。

在 POI 的基础之上,很多玩家都在尝试智能推荐,这也是旅游进入移动端时代的一大想象空间——基于用户所在的地理位置和用户画像,随时做智能推荐,从而大幅提高转化率。之前有一些创业公司讲过相似的故事,但迄今还没有人实现。

没实现的原因也不难理解,没有很大的用户基数,用户画像的准确度就会打折扣,自然也会影响推荐的准确性;另一端,如果没有优质的 POI 数据库,推荐的都是老套路,用户也不会喜欢。大平台如阿里旅行,可以基于用户在阿里其他平台(淘宝、天猫)的购买行为做智能推荐,也还没有到达行中、实时的级别。

事实上,在一些数据交易平台或数据抓取公司那里,用户画像是可以获得的,但我个人了解到,用户画像的准确程度,以及关于这个用户的信息维度,其实并不完全适合旅游行业——大部分关于用户的画像集中在其日常购买、金融理财等层面,通过这些层面的数据推导至旅游行业,准确性自然会降低。

作为拥有数千万出境游注册用户的穷游,从 2011年 开始积累用户的访问和点击行为,打算为日后的智能推荐和精准营销做准备。张棋介绍,穷游会格外关注 “平时生活在哪里、关注的旅行信息是什么、潜在目的地是什么、处于旅行周期的什么阶段” 等信息。之后穷游把用户分为:行前观望、行前准备(多次看多次买,可能推翻之前的选择)、即将出发(开始购买轻量级的商品例如 WIFI 或目的地商品如 CityWalk)、行中、回来等阶段,匹配相应的产品。张棋说,穷游目前格外关注出发前一两天的用户,通过其酒店预订行为,重点推送相应的轻量级商品。

张棋坦言,精准的智能推荐可能会让转化率呈 10 倍的改善,而最大的挑战在于,必须将用户画像和 POI 信息都实现高颗粒度,才能做准确的匹配——这里的前提是有这些数据。

我们了解到,包括阿里旅行在内的在线旅游玩家都在寻求高品质的 POI 和用户画像数据。这可能不是一家企业的核心竞争力(在数据上的应用层面才是),但应该能构筑起一些壁垒。当各家都在构建自己的 POI 数据库的时候,重复劳动是不可避免的,这里也许有合作共赢的空间。

更值得关注的是,谁能依托自己的实力(这可能是用户基数、可能是分销实力、可能是对旅游行业的理解,行业里可能还没有定论)为 POI 数据制定发布规则,反而可能去争夺制高点。

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