大数据背景下北京旅游电商营销模式创新研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 旅游教育出版社

ISBN：9787563735464

商品编码：22430420515

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	大数据背景下北京旅游电商营销模式创新研究
作者：	郑红
定价：	49.0
出版社：	旅游教育出版社
出版日期：	2017-04-01
ISBN：	9787563735464
印次：
版次：	1
装帧：	平装-胶订
开本：	大32开

内容简介

《大数据背景下北京旅游电商营销模式创新研究》在前人对大数据与旅游营销研究的基础上，以大数据背景为视角，以传统营销理论、营销创新理论和旅营销理论为基础，对旅游营销创新模式进行先导性研究。先通过文献分析法和理论分析法对各个营销理论进行梳理总结，而后使用总结分析法和归纳法对大数据背景、旅游业大数据来源和应用，以及大数据背景带给旅游营销的变革进行详细阐述；再通过PEST模型分析法和总结归纳法对大数据背景下旅游营销发展创新环境进行分析，进而从营销要素创新的角度出发，构建出一种大数据背景下的“CPCR”旅游营销新模式，试图解读大数据为旅游营销带来的精准性是如何得以实施，以及是如何即满足游客需求并又能给企业带来回报；*后通过案例分析法并以途牛旅游网为例，对旅游营销新模式的可行性进行论证。

目录

大数据浪潮中的旅游营销新篇章：解构与重塑北京旅游电商 在数字经济澎湃发展的时代洪流中，大数据技术以前所未有的力量渗透并重塑着各行各业，旅游业作为体验性与服务性极强的行业，更是身处这场变革的前沿。北京，这座集古老底蕴与现代活力于一体的国际化大都市，其丰富的旅游资源与庞大的潜在消费群体，使其成为大数据驱动旅游电商营销创新的绝佳试验田。本书将深入剖析大数据技术如何赋能北京旅游电商营销，探究其核心模式、面临挑战以及未来发展方向，旨在为从业者提供前瞻性的洞察与实践指导。 第一章：大数据时代的旅游业变迁 我们首先将视角拉升至宏观层面，审视大数据技术对全球旅游业带来的颠覆性影响。传统的旅游营销方式，如广告投放、旅行社门店推广等，往往依赖于粗放式的传播和有限的用户画像，难以精准触达目标客群，营销效果评估也较为滞后。大数据技术的兴起，以其海量、多样、高速、真实的数据采集能力，为旅游企业提供了前所未有的洞察力。 数据驱动的决策： 从用户行为数据（如搜索记录、浏览偏好、预订习惯、社交媒体互动）到环境数据（如天气、交通、节假日信息），大数据能够勾勒出立体、鲜活的用户画像。这些画像不再是简单的年龄、性别划分，而是深入到用户的出行动机、消费能力、兴趣爱好、旅行风格等更细致的维度。旅游企业可以据此进行精准的用户分群，制定个性化的产品和服务。 精准营销与个性化推荐： 基于对海量用户数据的深度挖掘和分析，旅游电商平台能够实现“千人千面”的营销。这意味着，为不同用户推送他们最可能感兴趣的旅游产品、目的地、活动乃至行程建议。例如，对于偏好历史文化的年轻游客，推荐故宫、长城的深度体验游；对于追求休闲放松的家庭游客，推荐温泉度假村或亲子主题乐园。这种精准推荐不仅能有效提升转化率，更能优化用户体验，增强用户粘性。 营销效果的实时监测与优化： 大数据技术使得营销活动的表现能够被实时追踪和量化。通过对点击率、转化率、用户停留时间、复购率等关键指标的监控，企业可以迅速评估营销策略的有效性，并及时进行调整和优化。这种敏捷的反馈机制，大大提高了营销的 ROI（投资回报率）。 新的商业模式涌现： 大数据不仅改变了营销方式，也催生了新的旅游商业模式。例如，基于用户数据的定制旅游服务、行程规划App、攻略分享平台、民宿预订与体验平台等，都受益于大数据的支持，为消费者提供了更丰富、更便捷的旅游选择。 第二章：北京旅游业的特色与挑战 北京作为中国首都，承载着丰富的历史文化遗产和现代都市魅力，吸引着来自全球的游客。其旅游业呈现出鲜明的特点，同时也面临着独特的挑战，这些都为大数据驱动的营销创新提供了丰富的应用场景。 多元化的旅游资源： 北京拥有故宫、长城、天坛等世界文化遗产，颐和园、圆明园等皇家园林，798艺术区、三里屯等现代文化地标，以及丰富的演艺、美食、购物体验。这种多元性要求营销策略能够覆盖不同类型的游客需求。 庞大且多样的客源群体： 北京的客源结构复杂，既有国内各地的游客，也有大量的国际游客。不同年龄、职业、收入水平、出行目的的游客，对旅游产品和服务的需求差异巨大。 季节性与突发性因素影响： 旅游业受季节、天气、大型活动（如阅兵、奥运会）等因素影响较大。例如，春秋两季是北京旅游旺季，而冬季则需要发展特色冰雪旅游。突发事件（如疫情）也可能对旅游业造成严重冲击。 传统旅游模式的局限： 尽管北京的旅游业已具备相当的市场化程度，但部分传统旅行社和旅游景点仍存在营销手段相对单一、信息不对称、服务体验碎片化等问题。 数字化转型压力： 随着消费者日益习惯于通过互联网获取信息、规划行程、预订服务，北京的旅游企业面临着巨大的数字化转型压力，需要积极拥抱新技术，提升在线营销能力和用户服务水平。 第三章：大数据在北京旅游电商营销中的应用现状 在本章中，我们将聚焦北京旅游电商，深入分析大数据技术如何在实际营销活动中得到应用，并梳理当前的主要模式。 用户画像构建与精准投放： 北京的旅游电商平台，如携程、去哪儿、飞猪等，以及OTA（在线旅行社）旗下的本地化服务，都在积极运用大数据技术构建用户画像。通过分析用户的搜索词、浏览记录、购买历史、社交媒体偏好等，平台能够识别出“历史文化爱好者”、“亲子家庭”、“都市探险者”、“高端商务人士”等不同客群。基于这些画像，平台可以进行精准的广告投放，例如，在用户搜索“故宫门票”时，推送相关的故宫深度游产品或故宫周边酒店；在家庭用户浏览亲子游信息时，推荐北京环球影城等亲子景点。 个性化内容推荐与产品组合： 除了广告，内容推荐也是大数据应用的重头戏。旅游App和网站能够根据用户的浏览行为，推荐相关的旅游攻略、景点介绍、美食推荐、甚至是定制化的行程建议。例如，用户在浏览了大量关于北京胡同文化的文章后，系统可能会推荐“胡同骑行深度游”、“老北京炸酱面美食体验”等产品，并将这些零散的体验组合成一个具有吸引力的打包产品。 智能客服与需求预测： 大数据驱动的智能客服能够快速响应用户的咨询，提供个性化的旅游建议，解决用户在出行前、中、后的各种疑问。同时，通过对历史预订数据、用户行为数据的分析，旅游企业可以更准确地预测未来的旅游需求，提前做好资源配置和营销推广。例如，预测某个周末会有大量家庭游客前来北京，从而提前推出相关的亲子套餐和活动。 动态定价与促销策略： 大数据分析能够帮助旅游企业实时监测市场供需变化，以及竞争对手的价格策略，从而制定更具竞争力的动态定价。同时，可以根据不同用户的消费习惯和偏好，设计差异化的促销活动，例如，为首次购买用户提供新人优惠券，为常旅客提供会员专属折扣。 社交媒体营销与口碑管理： 大数据分析可以帮助企业监测社交媒体上关于北京旅游的讨论，了解游客的真实反馈和意见，识别潜在的KOL（关键意见领袖），并据此制定有针对性的社交媒体营销策略。同时，能够及时发现并处理负面评价，维护品牌形象。 VR/AR技术与沉浸式体验： 尽管尚在发展初期，但大数据与VR/AR技术的结合，正为北京旅游电商营销带来新的可能。通过VR/AR技术，用户可以在线“游览”景点，体验故宫的宏伟，感受长城的壮丽，从而激发他们的出行欲望。大数据则可以分析用户在虚拟环境中的行为，进一步优化推荐内容。 第四章：大数据驱动北京旅游电商营销模式的创新 在清晰了大数据应用的现状之后，本书将着力于探讨如何在此基础上实现模式的创新，突破现有瓶颈，引领北京旅游电商营销走向更高级的阶段。 从“千人一面”到“一人千面”的深度个性化： 实时行为分析与即时推荐： 超越预设的标签，通过实时分析用户在平台内的每一个点击、每一次滑动、每一次停留，动态调整推荐内容。例如，用户在浏览完故宫的“皇帝寝宫”相关内容后，立即推荐“故宫珍宝馆”或“清代宫廷服饰体验”等深度内容。 情感化与场景化推荐： 结合用户的社交媒体情感表达、评论内容，理解其情绪和需求。例如，通过分析用户分享的关于工作压力的信息，推荐能够缓解压力的度假产品。结合用户所处的地理位置、时间，以及天气情况，推送当下最适合的活动。 超个性化行程规划： 利用AI和大数据，为用户生成高度定制化的行程方案，不仅包含景点、酒店，还包括交通、餐饮、活动，甚至是与用户兴趣相关的文化体验。用户只需输入简单需求，即可获得一份量身定制的旅行计划。 构建智能互联的旅游生态系统： 数据共享与协同营销： 打破平台壁垒，促成旅游企业（航空公司、酒店、景区、餐厅、OTA）之间的数据共享与协同。通过开放API接口，整合多方数据，构建一个更全面、更精准的用户画像，实现跨平台、跨终端的营销联动。 DMP（数据管理平台）的深度应用： 建立企业级DMP，整合第一方、第二方、第三方数据，实现用户生命周期的精细化管理。从用户首次触达到复购、再到流失，全流程进行数据分析和营销干预。 区块链技术赋能信任与安全： 探索利用区块链技术，记录旅游交易、评价、行程数据，保证数据的真实性和可信度，提升用户对旅游产品和服务的信任感，同时也能更好地管理用户数据隐私。 智能化运营与服务升级： AI驱动的营销自动化： 利用AI技术，实现广告投放、内容推送、用户互动等营销流程的自动化，提高效率，降低成本。例如，AI自动生成广告文案，AI自动匹配最优投放渠道。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）的深度融合： 不仅仅是“看”，而是“体验”。VR/AR技术将提供沉浸式的景点预演，虚拟试穿特色服饰，甚至是在虚拟环境中进行景点导览。大数据将分析用户在虚拟环境中的行为，进一步优化推荐和营销策略。 智能导游与个性化服务机器人： 基于大数据和AI的智能导游，能够根据游客的兴趣、停留时间、体力状况，提供动态的景点讲解和路线规划。服务机器人则能在酒店、机场等场所提供无接触式的咨询和帮助。 创新商业模式的探索： 数据驱动的“内容+电商”模式： 结合短视频、直播、图文攻略等形式，通过大数据分析用户对内容的偏好，创作更具吸引力的旅游内容，并在内容中无缝植入相关的旅游产品和预订链接，实现“所见即所得”的购买体验。 会员体系的精细化运营： 基于大数据分析，构建多层级、个性化的会员体系，通过积分、等级、专属权益等激励机制，提升用户忠诚度和复购率。 社群营销与 UGC（用户生成内容）的价值挖掘： 鼓励用户分享旅行经验、发布旅行照片和视频，利用大数据分析UGC内容，提炼用户需求和偏好，并将其转化为产品和服务改进的依据，同时激励优质UGC内容的产出。 第五章：挑战与未来展望 任何创新都伴随着挑战。大数据在北京旅游电商营销领域的应用，同样面临着诸多现实的难题。 数据孤岛与整合难题： 尽管数据的重要性日益凸显，但目前旅游行业内部仍存在大量的数据孤岛，不同企业、不同系统之间的数据难以有效共享和打通，这限制了数据的价值发挥。 数据质量与隐私安全： 海量数据的真实性、准确性、完整性是大数据分析的基础。同时，用户数据的隐私保护是重中之重，如何在利用数据的同时，确保用户隐私不被侵犯，是一个需要审慎处理的问题。 技术人才的匮乏： 掌握大数据分析、AI算法、数据科学等技能的专业人才，在旅游行业相对稀缺，制约着大数据技术的深入应用。 传统思维的惯性： 部分传统旅游从业者对大数据和数字化转型的认识不足，对新技术存在抵触心理，这使得创新推广面临阻力。 技术更新迭代的挑战： 大数据技术和人工智能技术发展迅速，企业需要不断学习和适应新的技术，保持技术优势。 尽管挑战重重，但大数据在北京旅游电商营销领域的未来充满无限可能。展望未来，随着技术的不断成熟和行业生态的日益完善，我们预见： 更加智能化的营销决策： AI将成为营销决策的“参谋长”，能够自动分析市场趋势，预测用户需求，并自主优化营销策略，实现营销效率的最大化。 无缝衔接的旅行体验： 从行程规划、预订、出行到返程，大数据将贯穿整个旅行链条，为用户提供全程无忧、个性化的服务。 旅游目的地价值的深度挖掘： 通过大数据分析，可以更深入地了解游客对北京不同区域、不同景点的兴趣点，帮助旅游管理部门和企业优化产品供给，提升目的地吸引力。 新的商业价值的持续创造： 数据将成为旅游企业最宝贵的资产，通过数据驱动的创新，将不断涌现出新的服务模式、新的产品形态，为北京旅游业带来持续的商业增长。 本书希望通过对大数据背景下北京旅游电商营销模式的深度解构与前瞻性探讨，为从业者提供一个清晰的认知框架和创新的思路。唯有积极拥抱大数据，不断创新营销模式，北京旅游业才能在日新月异的数字时代，焕发新的生机与活力，书写更加辉煌的篇章。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，让我联想到了现代科技如何赋能传统服务业的宏大图景。作为一名对数字经济发展趋势较为关注的普通读者，我一直在思考，像“大数据”这样强大的工具，究竟能为像北京这样的大型旅游目的地带来怎样的变革。北京旅游电商营销，这本身就是一个充满活力的领域，而“创新”更是这个时代的主旋律。我期望这本书能够为我描绘一幅清晰的画面：大数据是如何被应用于北京旅游电商的各个营销环节，从而提升效率、优化体验、并最终带来商业价值的增长。我非常好奇书中是否会探讨如何利用大数据进行用户画像的构建，比如，通过分析用户的过往行程、消费习惯、兴趣爱好等，来为他们打上精细的标签，进而实现更精准的营销推送。此外，我尤其关注“模式创新”的部分。我希望书中能提供一些具体的、具有前瞻性的营销模式案例，例如，如何利用大数据分析来预测旅游市场的趋势，从而提前布局相关旅游产品和服务？或者，是否会介绍一些利用大数据驱动的个性化推荐系统，能够根据用户的实时需求，动态地调整推荐内容？我也希望能看到书中对数据隐私和安全问题的探讨，毕竟，在大数据时代，这些问题同样不容忽视。这本书若能兼顾理论深度与实践指导，必将对我理解北京旅游电商的发展提供深刻的见解。

评分☆☆☆☆☆

作为一位对信息技术及其应用领域抱有强烈好奇心的读者，我一直在寻找能够将前沿技术与具体行业相结合的优质读物。这本书的标题，“大数据背景下北京旅游电商营销模式创新研究”，恰好精准地切入了我的兴趣点。我非常想知道，在这个信息爆炸的时代，大数据究竟是如何被北京旅游业的电商领域所应用的，并且是如何催生出新的营销模式的。我期待这本书能够深入浅出地解释大数据在旅游电商中的具体落地场景，比如，它是否会涉及如何利用大数据来分析游客的行为轨迹，从而优化旅游线路的设计？或者，如何通过分析社交媒体上的用户评论，来精准地识别出游客的需求痛点，并加以改进？“营销模式创新”更是让我充满期待，我希望书中能提供一些打破常规、极具创意性的营销策略。例如，是否会探讨如何利用大数据来打造个性化的旅游推荐算法，让每一位游客都能获得独一无二的旅行体验？又或者，是否会介绍一些通过大数据分析来预测潜在客户需求，并进行精准营销的案例？我期望这本书能为我呈现一个生动而详实的图景，展现大数据如何赋能北京旅游电商，使其在激烈的市场竞争中脱颖而出，为游客带来更优质、更便捷、更智能的旅行服务。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！作为一名对北京旅游充满热情，同时又对新兴技术感到好奇的普通读者，我一直很想了解如何在快速变化的数字时代，北京的旅游业如何抓住机遇，尤其是大数据这个话题，对我来说既神秘又充满潜力。我一直觉得，旅游最重要的是体验和情感连接，但同时我也知道，如今的消费决策越来越依赖于数据分析。这本书的标题立刻吸引了我——“大数据背景下北京旅游电商营销模式创新研究”，这不正是我一直困惑的结合点吗？我期待这本书能够像一个透彻的向导，为我揭示大数据如何深入到旅游产品设计、用户画像构建、个性化推荐、甚至是服务优化等各个环节。我希望能看到具体的案例分析，了解那些成功的北京旅游电商是如何利用大数据洞察消费者需求，从而推出更具吸引力的产品和更精准的营销策略。比如，是不是可以通过分析用户的搜索习惯、社交媒体上的讨论热点，来预测下个旅游季最受欢迎的景点和活动？或者，大数据如何帮助旅游平台更有效地与潜在客户互动，提升转化率？我尤其关注“创新”二字，希望书中能有很多令人耳目一新的营销模式，比如基于AR/VR的沉浸式体验推广，或者利用AI驱动的智能客服提供24/7的个性化咨询服务。我迫不及待地想通过这本书，了解北京的旅游业是如何拥抱大数据，为我们这些热爱旅行的普通人带来更便捷、更精彩、更贴心的旅游体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，无疑触及了当下最炙手可热的技术浪潮与传统服务行业的交汇点。作为一名对市场营销策略变化敏感的观察者，我对“大数据”与“旅游电商”的结合充满了好奇。北京，作为中国的首都，其旅游业的体量和复杂性不言而喻，如何在如此庞大的市场中实现营销模式的“创新”，并且是以大数据为驱动，这本身就是一个极具研究价值的课题。我期望这本书能够深入剖析大数据在旅游电商营销的每一个关键节点所扮演的角色。例如，它是否会详细阐述如何收集、清洗、分析海量的旅游相关数据——包括但不限于用户行为数据、交易数据、社交媒体数据等？更重要的是，这些数据分析结果如何转化为可执行的营销策略？我希望能看到书中对用户画像的精细化描绘，以及如何基于这些画像进行精准的内容推送和产品推荐。对于“模式创新”，我期待这本书能提供一些具体的、可借鉴的框架或模型，而不是泛泛而谈。例如，是否会出现关于如何利用大数据优化用户体验流程的案例，比如从用户搜索旅游信息到最终预订、再到游后评价的全链路数据追踪与优化？亦或是，如何通过大数据分析来识别新兴的市场需求，从而开发出具有前瞻性的旅游产品？这本书若能深入探讨这些问题，必将为旅游电商行业的从业者提供宝贵的参考，也为我这样的读者打开新的视野。

评分☆☆☆☆☆

我是一位非常喜欢阅读与旅游相关的书籍，特别是那些能让我窥探到行业发展新趋势的著作。这本书的题目——“大数据背景下北京旅游电商营销模式创新研究”，立刻抓住了我的眼球。我一直对大数据这个概念抱有浓厚的兴趣，但同时又觉得它离我的日常生活有些遥远，直到我开始思考它如何影响我所热爱的旅行方式。北京，作为一座拥有悠久历史和现代活力的国际大都市，其旅游业的潜力巨大，而电商作为现代商业的重要组成部分，必然在其中扮演着越来越重要的角色。我非常期待这本书能够为我解答一系列问题：大数据究竟是如何被应用于北京旅游电商的营销中的？它是否能够帮助旅游平台更了解我的旅行偏好，从而为我量身定制最适合我的行程和住宿建议？我希望能看到书中通过具体的数据分析，来揭示消费者在选择北京旅游产品时的行为模式，例如，他们更倾向于选择体验类旅游还是观光类旅游？是在线搜索后直接预订，还是会对比多家平台的信息？我也希望这本书能深入探讨“创新”的部分，比如，是否有利用大数据来开发新型旅游产品或服务？例如，通过分析用户的反馈，识别出某个区域的冷门景点，然后设计出围绕这个景点的深度游线路，并利用精准的广告推送给对这类小众体验感兴趣的游客。这本书若能做到这一点，那对我来说，它就是一本极具价值的宝藏。