旅游大数据分析及解决方案范本(2篇)

1、第PAGE7页共NUMPAGES7页旅游大数据分析及解决方案范本中投顾问产业研究中心_省旅游大数据产业发展规模及现状分析_省旅游大数据产业发展现状中投顾问_-_年_省大数据产业深度调研及投资前景预测报告数据显示，目前，_已经有了智慧旅游的概念和大数据的框架，将建成集旅_业的大数据精准管理功能、企业之间的数据共享和投融资交易功能以及为游客提供一站式服务功能为一体的旅游大数据平台，建成应急调度指挥中心和大数据中心。今后无论是景点开发、业态丰_要走企业化、资源化的道路。_年_月，_市被国家旅游局确定为第二批智慧旅游试点城市，自此，_市全面启动智慧旅游体系建设，致力打造智慧旅游“_模式”。目前，“_市

2、智慧旅游运行监管及应急指挥平台”已现雏形。_年_月，太极-ibm_智慧旅游联合创新中心建设方案通过专家评审。这个中心，将创新实践_智慧旅游平台模式，以全方面整合资源、渠道、洞察、智慧为思路，围绕“+互联网”与“互联网+”、公共设施的集成与优化、以api经济为特色的大数据创新三个建设重点，从_架构、标准、人才、产业等多方面搭建创新中心，构建以互联网为基础的智慧旅游生态圈，打造全国智慧旅游大数据中心。_省旅游大数据产业发展规模自智慧旅游云工程建设工作开展以来，_旅游大数据产业获得了广泛_。一是我局积极引导省内、外著名企业参与智慧旅游云建设，其中以阿里巴巴集团、_联通、_移动、天涯社区科技有限公司、

3、_旅投集团、_省新技术研究所、_广电网络集团、中国人民银行_中心支行、中国银联_省分公司、中国银行_省分行等为主要龙头企业。二是通过智慧旅游云工程建设，在_本地培育了_大数据旅游产业股份有限公司、_智慧旅游云运营中心、中国联通云计算公司_分公司、_黔旅一二三0一公司、_行游通新媒体科技有限公司、_黄果树智慧旅游公司、_快行漫游电子商务公司、_慧积地公司、_绿宝石电子商务有限公司、_爽爽网络传媒股份有限公司、_爽游在线电子商务公司、_中移通信有限公司、_睿游网络科技公司、_乐之库网络科技有限公司、_致远天下传媒有限公司等旅游大数据产业创业企业。三是引进中国科学院软件研究所、太极计算机公司、腾讯公

4、司、_中科大旗软件有限公司、_壹旅游科技公司、三亚天涯通公司、桂林天桂公司、_艾迪互动科技有限公司、海康威视公司、_诚智天扬科技公司、_积分通公司、全景客公司、深大智能科技公司等企业加入到智慧旅游云建设中。涉及领域包括信息技术、通信、大数据、旅游、科技、游戏、互联网、移动互联网、金融等行业。_省旅游局局分别与天涯社区、_联通、_移动签署合作协议，明确天涯社区作为智慧旅游云运营主体，阿里巴巴集团、_联通、_移动、_旅游集团、_省新技术研究所、_广电网络集团等主要龙头企业作为智慧旅游云建设实施和应用开发示范企业。目前，根据我局统一协调部署，由主要中投顾问让投资更安全经营更稳健中投顾问产业研究中心龙

5、头企业牵头，结合已有经验及项目，直接和间接带动信息技术、通信、大数据、旅游、科技、游戏、互联网、移动互联网、金融等领域_余家企业参与到智慧旅游云建设中。旅游大数据分析及解决方案范本（二）百分点银行大数据应用解决方案银行大数据时代面临的挑战1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为

6、工作目标。在具体的操作过程中，银行_产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。百分点银行大数据解决方案百分点基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整

7、合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：银行业大数据应用1、用户实时行为分析互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行_、app上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。实时行为包括：渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量客户留存分析：留存用户(率)事件和转化分析客户体验度量：使用时长、地区分析、终端分析。访问原因探查：访问时间、访问频次、停留时长、

8、访问路径2、个性化服务和资讯推荐根据客户使用银行产品和服务的历史信息及在银行_/app上留下的实时信息，利用大数据文本分析和挖掘技术，分析客户的长期、短期偏好和需求，预测当下和潜在偏好和需求，为客户推荐个性化服务或资讯。3、精准营销面对银行存量客户交易不活跃，新客获取渠道少，渠道流量质量差等各类问题，百分点银行精准营销方案以用户出发，识别每个客户在银行内外的上网特征、金融产品消费偏好、金融渠道偏好、金融风险偏好、互联网消费偏好、互联网内容偏好、社交网络等信息，将用户特征匹配银行产品特征，从而将更合适的产品信息精准推送到合适的用户(群)。存量客户营销。帮助银行从产品或者从客户出发，分析产品或客户

9、的特征，运用口碑扩散模型、look-alike模型等，为产品找到合适的老客户，或者为老客户找到合适的产品，从而实现老客户的再营销，提高客户满意度，增强客户黏性。4、产品分析对银行所有产品进行画像，形成统一的产品画像体系，从而对产品的特征、产品的销售情况、利润情况、新产品研发等提供参考。产品全方位信息视图：通过产品画像体系，可以对具体产品的各项指标有个全面、直观的了解。主要特征包括：基本信息：统一的产品号、产品名称、产品定义、产品上线时间、产品经理等信息。产品的种类按对资产负债表的影响分类。资产类产品、负债类产品、中间业务类产品。按服务对象分类。对公产品、对私产品。按业务特质分类：国际业务、信贷

10、业务、结算业务、投资银行业务、信_卡业务等。评价信息：产品积分、贡献度、当前评价信息和评价历史。销售渠道：柜面渠道、网上银行渠道、手机银行渠道、直销银行渠道等。产品规模：产品余额、产品客户数、单位时间内销售额、户均持有产品数等。通过对特定数据进行提取和分析、产品核算，清晰对比各类客户的产品覆盖率、产品使用率、产品黏度、产品收益，结合互联网_和友商的竞品信息，进而针对不同的客户群提出差异化的产品创新需求。6、产品评价根据产品后评价指标建设评价模型，实现对产品的系统评分。获取每个产品各指标数据，采用等级评分法等方法对数据进行标准化处理，反映每个产品的每项指标在组内产品中的排序。评价指标包括：产品预期偏离度指标、产品综合效益指标、产品规模指标、产品质量指标等。7、风险防范支持风险防范重点_个人客户在银行体系内外的负面信息，银行体系内的负面信息包括：信_卡逾期、贷款逾期、黑_信息等，银行体系外的负面信息包括：p2p/小贷公司等黑_信息、公检法的诉讼案件信息、国家行政机关处罚信息(工商、税务、一行三会、协会等)以及网上负面_(虚假宣传、误导消费者)等，从这些数据出发，全面评估个人客户在银行的风险等级，为银行的风险防范提供决策支持。8、客户服务基于360用户统一视图，客服人员能全方位了解客户的基本信息、购买历史、投诉历史等，从而可以给客户推荐更合适的产