一、旅游行业运营的挑战

1、客流量下降，营业额下降

随着更多旅游供给端的增加，竞争日趋激烈，传统旅游企业的客流量下降，大量用户流失，营业额下降；

2、客单价下降，利润下降

随着政策性及竞争性，门票价格降低，二次消费至关重要，缺少数据支撑对客户消费下降的分析，很难找到原因，导致收入下降，利润下降；

3、缺少数据积累，缺少会员体系

缺少对游客数据的积累，缺少有效的会员管理体系，会员忠诚度管理，用户流失也找不到具体数据来分析原因；

4、缺乏线上精准营销

单一的渠道营销，传统旅游企业受制于地域限制，顾客来源单一，缺乏线上精准营销和推广获取更多的客流。

二、当前旅游行业的数据分析痛点

1、数据整合的能力有限

内部多个信息系统存在信息孤岛，营收、营销、财务、供应链、人事等不同系统均有各自的数据体系，但系统间数据的关联分析，真正的数据价值没有体现没有统一数据分析平台，各个层级人员需求无法统一满足，也不利于数据分析体系的标准化建设。

2、缺乏数据管理机制和保障

缺乏企业内部数据共享的长效机制，数据共享技术不完善，数据质量参差不齐，难以支撑上层应用；

基础数据分散：不统一，数据不一致，难以做到溯源。

3、快速灵活的需求响应能力不足

快速灵活的需求响应能力不足；

不同层级间对于不同数据分析需求的满快速灵活的需求响应能力不足；

变更性分析需求的响应效率不足；

数据分析实效性较差；

分析维度单一，形式简单固化；

4、项目成本及投入，项目限制

传统大数据平台项目成本高，收效慢；风险高；

无法实现快速敏捷和迭代；

前期复杂建模，后续不利于模型优化及快速变更；

数据挖掘门槛过高，无法将深入的数据分析挖掘工作常规的推广。

三、旅游行业数据化运营转型的目标

1、精准营销

智慧旅游必须是数据驱动营销策略的，对用户消费行为分析，实现消费的精准推送和关联消费，增加营销触点，提高营业收入；

2、消费者画像体系

构建游客画像体系（包含会员画像），通过跨系统的数据元分析，实现对游客画像分析，加强对用户的认知；

3、精细化管理

企业数据分析的准确性和及时性，能够帮助企业提高自身的决策风险能力，实现精细化营运，降低运营成本；

4、清晰决策

销售数据分析，销量趋势，消费者喜好等数据分析内容助力于各业务部门职能决策者对市场的预测、决策调整，提高经营效率。

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