為什麼要用BI(商業智慧)?

什麼是BI?

很多文章都有各種闡訴和詳細的解釋,但今天,我想用一些大眾的語言來解釋“數據科學以及BI(商業智慧)”對門票景點行業,特別是亞洲景點&門票行業的潛在影響。


索引

介紹

01. 亞洲旅遊:COVID後最大的機會在哪裡?

02. 什麼是BI(商業智慧)?

03. 數據與時間的關係

04. 旅遊業的數據分類

05. 如何將數據轉化為有效的商業行動?

結論


早上6:30,從健身房開始我的一天,習慣記錄跑步機上的各項數據,以衡量當天有氧運動的效果。我也會時常和同樣愛好跑步的朋友交換數據,以互相鼓勵。當然,每月一次的體脂和肌肉InBody測試,讓我可以結合飲食來改善身體的各項失衡數據和指標,以適應不規律並且高壓的創業生活

“定期追蹤變化,交換外部數據”。我把這個比喻為最簡單的數據應用。

但“數據科學”涵蓋的範圍當然要廣闊很多,很多人覺得這是一個很抽象的話題,當談及AI(人工智能)以及BI (商業智慧)等深入應用時,人們對此的反應:“只是有聽說過”。

但事實上,這一切已經變得觸手可及,更悄悄地改變著這個世界。

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01.

我們先看看疫情之後旅遊行業的一些趨勢.

據“經濟學家情報部全球商業晴雨表” 的數據顯示

疫情之後,亞洲旅遊業的”數字敏捷性”將集中體現在BI (商業智慧)的應用上。

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02.

什麼是BI (商業智慧)?

視覺化分析平台Tableau的解釋是:“商業智慧 (BI) 結合了商業分析、資料挖掘、資料視覺化、資料工具和基礎結構,以及各種最佳作法,以便協助組織做出更多以資料為依據的決定。”

“業務上,您正是透過現代化的商業智慧來全盤瞭解組織的資料,並且進一步使用這些資料來驅動改變、提升效率、快速適應市場或供應的變化。”

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03.

因此,簡單來講,我先把數據的時間性分為:

  • 過去的
  • 實時的
  • 未來的

根據過去發生的數據來分析和制定戰略是最為傳統的數據應用,大部分旅遊企業和景區都會不同程度的使用歷史數據。可實時數據則需要一定的投入,而很多人對實時數據也存在著理解上的偏差。

知道當天發生的業務表現,並不代表你已掌握了實時數據.

實時分析是一門將邏輯和數學應用於數據的學科,可以幫助你為當前的決策提供見解。

實時可以在新數據到達後的幾秒鐘或幾分鐘內完成。

也可以在事件發生時提醒決策者,並立即做出反應,把握最佳時機。

根據YOU.的實時數據應用來看,我個人覺得最大的好處就是可以幫助旅遊企業了解突然發生的變化,包括市場和遊客的轉移!因為,

變化 & 風險以及機會通常都是同時發生,但卻稍縱即逝,實時數據無疑可以在第一時間把它們同時展現在你面前

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所謂“未來的數據”則是預測分析的一種說法.  

其實就是把歷史和當前數據用挖掘,統計和機器學習等技術對未來的結果進行預測.

打個比方:一個景點想在亞洲的某個市場推廣門票,我們就可以根據這個景點在這個市場上相關的所有歷史數據進行建模,並最終推測出應該在這個市場以“什麼價格”放在“什麼渠道”進行“怎麼樣的推廣”來達到“什麼的效果”等。預測範圍可以由未來幾毫秒,到幾天或是幾年內的趨勢和行為.

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04.

然後,我們再來看數據的歸類.

以旅遊行業為例,我們的數據可以大致分為:

  • 旅遊產品數據(機票,酒店,景點門票等)
  • 數字渠道分析(官網,社交媒體,搜索引擎等)
  • 遊客人物角色(旅遊評價,角色情感分析等)
  • 人口統計數據(年齡,國籍,性別等)
  • 公司內部業務數據
Source: Lufthansa Innovation Hub, TNMT.com
Source: Lufthansa Innovation Hub, TNMT.com

旅遊產品類別中,機票和酒店的數據生態系統已經較為成熟,他們也有專業的內部“營收管理“團隊幫助分析和最大化營業收入.

但景點門票類別的數據卻非常有限,缺乏專業的數據分析團隊和有限的資源,只能依賴第三方供應.

亞洲市場上目前幾乎找不到專門為的景點門票提供“產品數據分析”和BI (商業智慧) 的公司.

而其餘4個數據類別則相對比較大眾.

也有很多數字代理和調研公司幫助旅遊企業最大化其網站及社交媒體等在內的數字應用. 但從大數據的趨勢來看,旅遊行業數據社區的概念其實是把以上5類數據全部綜合起來,多維度的了解實時數據和進行更準確的預測分析.


05.

不過,只有將數據正確地應用於正確的情況下,數據才有意義.

在旅遊業通常我們會將數據運用於:

  • 內部數據分析(財務,市場銷售,CAPEX產品及戰略部署等)
  • 外部環境分析(入境及出境的統計數據等)
  • 對標數據分析(競爭對手比較,滲透率及市場佔有率分析等)

我想大家對前兩項應用都不感到陌生,但競爭對手和市場佔有率到底有多重要?

當你問酒店營收主管

“每天滿房算不算生意好?”

他/她會告訴你

“不一定! 因為旁邊的酒店都滿房,但人家的價格高出一倍” 

同樣,當酒店的業主在挑戰只有不到50%的入住率時,你同樣可以拿出競爭對手不到30%的對標數據解釋: 你仍處在市場佔有率的高位.

酒店和航空公司一樣,有著超過15年的對標數據生態系統,但景點門票行業卻仍未起步.

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結論

景點門票行業對競爭對手存在的最大障礙在於:

  • ‘誰是我的競爭對手?’
  • ‘我怎樣才能找到相同的基準尺寸?’
  • ‘遊客會同時考慮和比較我和哪些其他景點?’ 

所有這些答案都可以在我們之前談到的5個數據類別中找到.

旅遊數據科學和BI的最大價值在於其通過使用實時數據和預測將產品,渠道,角色和人口統計數據結合在一起的功能.

利用內部,外部和競爭對手數據分析的潛力,最終將推動旅遊景點門票業務發展,同時降低運營成本並提高遊客滿意度.


YOU. 為旅遊門票&體驗行業提供自動化的數據洞察和商業智慧工具.

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