网络背景下旅游个性服务探索范文

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近年来，电子商务正在经历一场有意义的改革，企业通过跟踪顾客的浏览行为和单击行为，了解顾客的兴趣和爱好，拉近了企业与顾客之间的距离，为顾客量体裁衣，提供个性化服务。基于客户关系管理理念的旅游电子商务可以说是旅游电子商务发展到成熟阶段的必然要求；本文通过对旅游Web信息源的深入分析，建立了基于Web数据的旅游需求分析和预测机制，提供了一种新的旅游需求分析和预测方法，以求更好、更快地为旅游目的地服务。

1.Web使用记录挖掘

Web使用记录挖掘(WebUsageMin-ing)[1]分为三个步骤：数据预处理、模式发现、模式分析[2]。Web服务器日志记录了用户访问本站点的信息，其中包括IP地址、请求时间、方法，被请求文件的URL、返回码、传输字节数、引用页的URL和等信息。这些非结构化信息首先要进行预处理才能进行挖掘。数据预处理包括记录预处理、内容预处理、结构预处理。模式发现是指利用各种算法和工具对已经预处理过的数据进行挖掘，得到各种模式集。模式发现中常用的方法有统计分析、关联规则分析、聚类、分类、序列模式分析、路径分析等等。模式分析是整个Web使用记录挖掘的最后一步，是指从模式发现集中过滤出不感兴趣的规则或模式。

Web使用记录挖掘所得到的结果既有助于提高网站的性能和安全性，也可以作为优化站点拓扑结构及页面之间的超链接关系的依据，也是在Web上进行市场开发和开展电子商务活动的依据，也可以作为网站为用户提供个性化服务和构建智能化Web站点的依据。

2.Web使用记录挖掘技术在旅游电子商务中的应用

近几年，旅游电子商务市场竞争日益激烈，专业性的旅游电子商务网站不计其数，全国知名的如：携程旅行网、华夏旅游网等等，而且旅游景区、酒店、旅行社大多建立了自己的网站，一些知名的门户网站也纷纷设立旅游频道。旅游网站一般包括两方面内容：一方面，提供旅游景点、旅游路线、旅游知识等服务：另一方面，提供网上在线订票和订房，其收入主要来源于会员费和交易佣金。因此旅游企业建立旅游网站的目标是：让更多的浏览者通过浏览网站了解其提供的旅游产品和服务，并进行网上订购，实现企业的产品销售和利润[3]。从浏览者到预订客的转变比率，即“浏览-预订比率”是评价旅游网站功能和有效性的主要指标。但绝大多数旅游网站的“浏览-预计比率”都不高，国外的旅游网站大多在5-8％之间，就连世界著名的旅游网站Expedia在2001年二季度也只有7％。可见，有90％以上的访客只是看看而已，如何使自己的旅游网站得到高的浏览—预订比率，成为旅游电子商务赢利的关键所在。

如前所述，Web记录挖掘技术却具有足够的功能来解决这一问题，它通过对旅游网站服务器数据、客户登记信息，日志文件的深层次、多角度的挖掘，得到旅游电子商务中内在的规律，从而得到宝贵的商业信息，帮助旅游网站做出正确的、快速的决策，调整网站的内容和信息，及时满足访客的个性需要，使预订率提高[4]。数据挖掘技术可帮助旅游网站分析群集访客、提高访客的忠诚度、向访客推荐旅游目的地和旅游项目，进一步为潜在旅游者建立个性化的网站，实现旅游预订率的提高，把潜在旅游者变成现实游客。

3.CRM在旅游电子商务中的应用领域

3.1整合资源信息

旅游信息涉及食、住、行、游、购、娱六大要素，来源于不同国家、地区的旅游提供商，信息数量巨大且不断更新，“以网站为中心”的电子商务由于缺少直接面对客户的系统功能，各部门之间沟通存在障碍，以致不同的业务功能往往很难协调一致地集中到客户身上，难以吸引游客驻足自己的站点。基于CRM的旅游电子商务可以借助网络技术，将众多的旅游信息，甚至折扣和优惠信息加以汇集并使之“以客户为中心”进行整合，这样预定搜索引擎可以让消费者在信息的海洋中实现高效率的检索查询，并根据消费者的需求，为客户挑选性能价格比最优的旅游线路和飞机、饭店、汽车租赁等消费方案，吸引人们选择在线方式来购买和预定旅游服务。

3.2挖掘顾客信息

旅游企业建立电子商务网站的主要目的之一是获取利润的最大化，这要求企业不仅要以富有创造性的方式吸引客户，而且也有能力识别出哪些产品组合在一起最为畅销。如今，电子商务的蓬勃发展，其后台数据库能够保存大的交易资料和与顾客相关的数据，但数据不是信息，要从大量的数据资源中挖掘出背后的知识和规则，必须用到CRM中数不胜数的挖掘技术[5]。数据挖掘可以理解为企业按照其既定的业务目标，对大量的数据进行探索和分析，并揭示其背后规律性的一种方法。数据挖掘在旅游电子商务中主要指客户的信息挖掘，把收集到的客户数据进行科学的分析和预测，将其转化为客户知识，企业可以理解客户希望获得什么，将要做什么等知识，从而达到开发新客户、保留有价值客户、挽留可能流失客户和进行增量销售和交叉销售的目的。

3.3提供个性化服务

随着社会的发展，人类的个性得到最大程度弘扬，尤其是旅游企业，旅游者不再满足于单一的包价旅游，人性化、个性化的旅游已成为今后主要的发展方向。旅游企业要吸引客户，只有迎合客户的个性化需求，提供个性化的服务。而CRM、数据仓库、数据挖掘等工具和技术的应用为这一理念的实现带来了机遇。旅游网站可以要求访问者定义一个账号，然后登录，网站可获取客户基本信息，如姓名、性别、电话、电子邮箱、信用卡信息；旅游需求信息，如最喜欢的旅游方式、最喜欢的旅游目的地、最想搭乘的航班、最喜欢租的汽车、最愿意住的酒店等。CRM的数据库技术可以为每位访问者建立档案，一旦客户在数据库中留下这些信息，CRM就可依据这些标准提供个性化服务。这是旅游网站能够吸引消费者，让消费者产生购买动机和实施购买行为的关键因素。

3.4提升顾客忠诚

顾客忠诚可以理解为某一客户所拥有的比其他客户更偏爱某一种产品或服务的心理状态或态度。在今天日益激烈的电子商务环境下，顾客忠诚对企业而言无疑是最大的诱惑。有资料显示，吸引新客户所花的费用是留住老客人的6倍，一个新客户的盈利能力是一个老客户的十五分之一，一个企业只要比以往多维持5%的顾客，则利润可增加100%。因此，以盈利为目的，旅游电子商务必须注重提升顾客忠诚。

CRM正是旅游网站赢得顾客忠诚的法宝。通过CRM，企业细心了解客户的需求，为客户提供优质的全方位个性化服务[6]。优质的服务可以促使客户回头购买更多的产品或服务，并向其他客户介绍，使企业的盈利能力增加。企业的盈利增加，进一步提高服务质量，扩大服务范围，又使这些忠诚客户扩展购买，从而进入一个良性循环。利用客户的忠诚以及由此产生的对价格敏感性的下降，使得旅游网站得以在一定程度上规避竞争[7]。如果说旅游企业经营的旅游线路等，可以很快被竞争对手复制，而详细灵活的客户信息以及有关客户爱好的信息和良好的客户关系本身，却很难复制，这是企业的独特优势。

4.结语

Web挖掘技术是从Web数据中挖掘出有意义的规则和知识。CRM是为帮助企业制定决策，从而提高企业利润的客户关系管理。将Web挖掘技术与CRM结合，必是电子商务时代的趋势。在旅游电子商务中，Web挖掘技术可以提供个性化旅游网站技术，而推荐引擎技术能帮助游客制定个性化的旅游计划，大大地满足了旅游者的出行需要，从而提高旅游电子商务网站的“浏览-预订率”，实现旅游电子商务企业赢利。随着数据挖掘技术以及Web挖掘技术的不断深化，将会有更多、更好的方法应用到旅游电子商务中。