运营商大数据在旅游行业应用探索研究

　　【摘要】系统简述了运营商的大数据优势，并结合运营商数据优势，分析了移动大数据在现代旅游行业的具体应用，包括游客统计、游客特征分析、游客驻留时长分析、历史客流比对分析等。提出运营商应依托位置服务大数据能力，面向旅游行业，主动积极探索互联网模式下的智慧旅游服务。
　　【关键词】Mc接口运营商大数据旅游行业
　　1引言
　　随着互联网公司的迅速崛起，传统电信运营商正面临着巨大冲击，原有的价值链被打破，逐步沦为哑管道，运营商陷入了前所未有的困境，必须寻找新的业务增长点。
　　当前社会对数字化生活的依赖度不断提高，移动娱乐、移动医疗、移动教育、移动金融及物联网、云计算、大数据等数字化服务需求旺盛，将成为新一轮的消费热点。因此运营商开始研究以网格区域内人群位置数据为核心、用户数据为辅助的大数据基础能力研究，实现网格覆盖区域内的流量监控分析、人口特征洞察、位置轨迹分析、综合价值评估等基础功能，并支持通过组合、复用等方式，支撑旅游、交通、金融、咨询服务等行业应用。运营商处在大数据业务的中心位置，在掌握用户行为方面具有得天独厚的先发优势。基于此，本文接下来将对运营商大数据在旅游行业的应用进行探索研究，总结其拥有的优势以及具体的应用场景。
　　2运营商大数据在行业信息化的优势
　　与互联网公司相比，运营商手中的数据更具有普遍性，甚至几乎囊括了所有的社会个体，尤其是运营商针对社会人群的精准数据，更是一座现成的金矿。目前运营商要做的事情并非发展客户增加收入的阶段，而是将客户的精准数据分析、位置数据和用户规模结合起来，再利用大数据技术服务于运营商的转型业务，用于自身业务的精确营销、交通部门的道路规划、商圈的选址及旅游行业，突破原先业务的束缚，在大数据运营的蓝海里寻找一片新的天地。
　　运营商的大数据来源：
　　（1）用户资料：这些是用户的个人隐私数据，有些信息可以用于用户趋势性数据分析（用户区域信息），主要包括如下主要信息：用户的归属信息（用户的归属省份信息、地市信息、县市信息）、性别信息（男女）、年龄、单位性质等信息，这些数据只使用于趋势性分析、地域分析，不能用于个性用户的数据分析。
　　（2）用户的订购关系数据：用户在运营商订购的业务、套餐信息。
　　（3）用户行为分析数据：用户的上网行为分析数据、用户的消费信息（通话的通话清单、短信清单、流量消费信息），这些数据是用户的敏感隐私数据，在使用时必须进行脱敏处理。
　　（4）用户的位置信息：用户在HLR（HomeLocationRegister，归属位置寄存器）登记的位置信息、基于A接口或Mc接口的位置更新信息（Locationupdate）、漫游切换信息、位置附着信息（Attach）、MT、Mo过程信息及SMS短信过程信息，这些数据都是实时数据，准确地记录了用户行驶轨迹，准确性非常高。
　　运营商的大数据在旅游行业的优势：
　　（1）数据准确性
　　工信部、公安部、国家工商总局联合发文，从2015年1月1日起，所有运营商注册的用户必须实行实名登记，这样确保了用户基础数据的准确可靠。其中位置信息、互联网访问信息都记录了用户实际到访位置及上网行为，再结合用户属性数据、订购业务、详单信息等，和客户的行为、喜好直接相关，有很高的准确性。
　　（2）权威性
　　移动运营商的用户规模大，约占70的市场份额的移动数据更具有权威性，采样数据比较全面，在趋势性分析领域更具权威性。通过用户的行为数据的采集和分析，结合企业数据中心用户行为特征，为集团客户提供精确营销开辟了新途径，为今后的大数据分析提供数据分析源。用户所有在互联网络的操作行为、到访信息，运营商都可以记录，并经数据脱敏，就可以为旅游、交通、政府的业务规模提供趋势性分析数据。
　　（3）实时性
　　移动运营商拥有丰富的网络信令数据，用户发生位置移动、发送短信、上网等操作都会在网络的Mc接口（4G网络）或A接口（传统的2G网络）触发信令数据产生。通过这些信令数据的上下文，可以通过基站描点勾勒出用户的活动轨迹，而且这些数据都是实时的，和用户的实际过程相匹配。
　　除此之外，还有用户的主动位置更新（更新LAI）和定期的位置更新（一般为2小时以内），也会记录用户的位置信息，再利用运营商在旅游景区的基站信息同景区进行有效的结合。
　　实时客流监控、景区客流分析、游客特征分析就是利用运营商在旅游景区的基站信息，利用实时采集A接口、Mc接口数据的信令数据，实时分析景区的用户轨迹数据，对景区客流信息实行实时监控分析，改变景区只能事后统计用户量的情况，提升实时反映能力，进而加强服务和管控能力，并为推动旅游业信息化发展提供有效信息数据支撑。
　　3运营商大数据在旅游行业的应用分析
　　以游客为中心，服务游客，满足游客需求，运营商可获取相关静态数据：游客人群来源地（用户的归属信息）、性别；再结合用户的动态信息：位置信息、来访时间、在各景点的驻留时间，进行旅游客源分析统计，并对景区客流信息进行实时监控与分析，将有效提升景区的服务与响应能力，为景区应急调度与管理提供依据。同时，如图2所示，通过对游客客源归属地的分析统计及对客户行为、特征的全面分析，为景区信息化建设及市场推广提供有效的数据支撑。
　　（1）客流分析
　　通过对景区包含的基站信令接口数据分析，统计出基站当前实时人数，同时参考运营商用户占比模型，计算当前景区（或景区内某一区域）的实际游客数量，实时反馈给景区系统，以趋势图或数字方式呈现。
　　根据提供景区人流量及归属地的实时统计与分析数据，再结合用户的归属信息，分析出各省市的游客旅游热度分析、游客特征分析、游客驻留时长分析、历史客流比对分析（按周、按月等）、重点节假日游客分析，支持实时客流量GIS地图展示，支持各类分析数据的报表展示。基于网格管理实现景区网格的人流量可视化，实现实时监控预警、分析预测、深度洞察、信息发布，为旅游行业在流量情况掌握、应急预案准备、公众信息发布等方面提供参考和支撑。根据景区的容纳游客人数，同景区实时游客进行比较，达到上限时进行告警，提高景区管理职能和服务能力，及安全保障措施。
　　客流统计分析如表1所示：
　　（2）客源特征分析
　　根据客流分析的用户数据，再根据运营商的用户归属信息，把手机网络信令数据和用户数据结合，为旅游景区提供游客特征分析、游客消费分析、游客精确营销分析，满足景区的游客洞察与营销需求，改善景区管理水平。
　　通过实时数据采集分析到访景区的当前用户构成，细分到省、地市、县市，并可以按照用户数访问的时段进行归属信息统计，将景区内游客显示在电子地图上，同时对区域进行流量监控。
　　基于用户的归属信息，根据入园游客年龄分布统计、入园游客性别分布统计、入园游客到访频次统计、游客对景点类型的喜好度、入园游客的消费能力分析以及客户运营商产品订购行为的分析，进行360游客画像，建立客户的归属地、年龄分布、性别比例、喜好景点类型、消费档次分布数据的分析，根据分析结果进行精准匹配。在用户到达相关景区时，实时推送景点相关信息，在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的个性化需求，实现全程精准营销。图3为客源特征分析图。
　　（3）景区欢迎度分析
　　在了解游客归属地情况下，可以进一步统计各个省市用户到达旅游景区的热度排名，再分别通过当天、周、月、季、年的方式展现各个旅游景区人数排名、分时段人数排名，并提供景区热度排行，包括日排行、周排行、月排行以及节假日的特殊统计分析；确定城市中哪些景区为热门景区，为管理部门制定预案或者提升景区服务能力提供参考；提供外地游客来城市首先访问的景点，或者景点访问顺序，提供给旅游服务企业或者旅游监管部门有关景点的分析，或者访问路径优化等。
　　提供按时间段（最小统计单位天）景区内各个景点的用户滞留时长数据，时间段可以灵活设定。热点分析包括：热点客流分析、热点客源分析、热点景点分析，通过对客流来源、热点时期每天客流统计以及热点时间段内客源在景区内各个景点的分布情况综合分析，使得景区管理员更充分地了解到热点时期游客游玩景区的行为习惯和分布比例，为景区实施营销策划和资源调配提供有力数据保障。
　　（4）客流趋势分析、历史对比分析
　　根据往年的历史数据，可以从横向和纵向时间的维度对流量数据进行分析统计，方便景区管理员掌握景区各维度客流情况。通过对热点景区的专题分析，可通过对节假日的分析了解游客在不同节假日的来源、流量高峰及喜好等特征，进行相关时间段的游客趋势分析，为景区经营决策提供数据支撑，为节假日景区游客提前进行疏导准备工作。
　　如图4所示，景区内各景点区域实时游客人数地图显示，人员密度根据游客舒适度情况进行颜色标注，在系统顶部以消息滚动条形式实时播报景区内游客总量和拥挤及较拥挤的区域信息。同时手机客户端将推送拥堵信息给景区管理员，提醒景区管理人员做好游客疏导工作。
　　（5）旅游行业后向广告
　　结合用户的归属信息、到达景区的时间、在景区的滞留时间，整合旅游景点商家信息，基于游客群体的特征分析，提供后向广告功能，为旅游景点、城市旅游宣传、旅行社热点宣传提供专业的移动渠道广告业务。如用户旅游结束后，在景点出口出可以实时给游客推荐附近的以下信息：
　　1）住宿设施：酒店、旅店、招待所、家庭旅馆等）；服务性设施：餐饮场所、娱乐场所、购物场所、商店；
　　2）旅游交通线路：高速公路休息站、城市所有的公交站点、长途汽车站点、机场、火车站、交通售票点（航空、铁路）、城市旅游咨询服务中心、租车公司、旅游线路、景区内的通行车线路等；
　　3）辅助设施：公共厕所、公共停车场、加油加汽站、收费站、车辆维修点；
　　4）商铺信息：景点的特色服务信息、商家的促销信息可以结合用户的位置信息实时发送到达景点的游客。
　　4结束语
　　以移动用户的位置信息、用户数据信息为纽带，通过移动大数据的建设，可构建旅游行业新型产业价值链，提升旅游经济附加值。因此，本文对运营商大数据在旅游行业的应用进行了研究，首先分析了运营商大数据在行业信息化所拥有的优势，随后通过客流分析、客源特征分析、景区欢迎度分析、客流趋势分析、历史对比分析及旅游行业后向广告等多个方面探讨运营商大数据在旅游行业的应用，为景区信息化建设及市场推广提供数据支撑。
　　总而言之，对于旅游行业，通过信息化手段，结合用户的位置信息大数据分析，将分散在各地的单个景点按其文化内涵，串点成线，强化重点景点、文化和游客的有机统一，可提升旅游行业的整体文化附加值，提高旅游行业档次，促进行业转型升级，通过建立和健全智慧旅游综合信息服务系统，提升了旅游监管部门的经营管理能力，为运营商的业务转型提供了新的业务探索。
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