欢迎来到第一旅游网!
当前位置: 首页 * 首页
不损害消费者权益是大数据商业开发的底线
第一旅游网:www.toptour.cn      发布时间:2019-04-09      字号:【

  经过近20年的发展,以美团、携程为代表的在线旅行服务商已经成为行业中与游客关系最为密切的企业类型之一,其最初从机票、酒店预订发展至今,已逐步成为包括景区、度假、出境游等在内的旅游出行一站式综合服务平台。应该说在线旅行服务商的发展在过去20年对中国旅游信息化的发展贡献巨大,其很大程度上倒逼了旅游行业信息化的进程与智慧旅游的发展。

  随着在线旅行服务商提供的业务更加多元化,以及平台所汇集的可观流量资源,也使其成为旅游用户行为数据汇集的中心。由于在线旅行服务商具有互联网公司的本质,其所有预订交易行为均在线上发生,对于捕捉、分析游客画像和游客行为具有天然优势,并且已经衍生出众多基于大数据的实际应用,这也使在线旅行服务商成为旅游行业中大数据应用成熟度最高的环节。

  目前在线旅行服务商针对大数据的应用主要分为两类,第一类受益者主要是政府和企业;另一类受益者则主要是在线旅行服务商平台的用户。在线旅行服务商在近年的发展中,越来越重视与地方职能部门的对接以便为线上游客提供更好的服务和产品。在此过程中,也衍生出越来越多在线旅行服务商大数据服务目的地管理及营销的案例。在线旅行服务商数据作为目的地大数据中心重要的数据来源,也发挥着特殊的作用。在线旅行服务商数据最重要的应用包括:利用在线旅行服务商数据进行游客画像,从而更好地进行目的地精准营销;利用游客预订数据,对其消费倾向、消费能力进行分析与评估,从而针对性地布局和设计更符合游客偏好的旅游业态和旅游产品;提供游客点评数据,分析游客对目的地的评价及舆情。

  此外,目前在线旅行服务商涉及应用更广泛的是将数据直接应用在平台自身服务优化方面,其具体包括:(1)基于大数据的分析,利用在线旅行服务商平台大数据游客画像,为潜在游客推荐最匹配的旅游产品;(2)旅游线路及产品策划,根据游客购买预订情况分析其对产品的偏好及消费倾向,针对性进行产品开发及线路设计;(3)广告推送及定价,向特定人群精准推送优惠信息激发购买意愿,或根据人群特点和广告商属性匹配在线旅行服务商版面广告位及广告价格;(4)营销内容生成,利用游客偏好针对性生成吸引其购买的广告内容等;(5)各种商业保险人群细分,利用游客偏好及旅游场景为其推荐保险产品。

  在线旅行服务商对大数据的使用受到整个互联网产业影响,在数据应用落地方面超前于整个行业大数据的发展,已经具有相当的基础。但也正因为在线旅行服务商作为旅游企业受其身后资本及市场竞争加剧等因素影响,在近年也屡屡爆出诸如“大数据杀熟”等滥用数据损害消费者权益的事件。为此,需对企业用户数据的使用进行相关规范性方面的约束。

  首先,对高度敏感的用户数据应进行隐私保护。订单消费数据、用户画像数据等都属于个人隐私,虽然在线旅行服务商在使用过程中已进行相关脱敏和模糊化处理,但终究关系到特定群体的个人行为及隐私,其安全存储、使用至关重要,应杜绝数据泄露、滥用、损毁等。

  其次,在线旅行服务商数据对外合作与交易输出应遵循一定规范。在线旅行服务商预订数据在当前大数据应用及数据合作成为主流的大背景下也不可避免的需要进行数据共享与合作,在对外输出数据价值时不仅需要遵循数据交易的相关法规,还需要考虑数据在第三方的资质和安全性,尽可能与社会公信力高、诚信可靠的合作方进行数据合作,尽可能降低数据在第三方被滥用和数据泄露的风险。

  再次,企业数据使用应以提供更好服务体验为原则。在线旅行服务商作为互联网企业根据自身业务特点积累的数据最终会形成资产,其有商业变现的价值,但企业在获取商业价值的同时,也应更重视如何利用数据优化平台用户体验,给用户提供更便捷化、更智能化、更人性化的服务体验。

  最后,不以数据做侵害消费者利益的事情。在线旅行服务商作为企业受到商业利益驱使而进行数据滥用是当前大数据侵权事件频发的根本原因。旅游企业使用大数据进行商业开发的底线是不损害消费者利益。

  诚然,大数据的规范使用不能仅靠旅游企业的自我约束,还需要唤起包括监管方和用户在内的全社会的共同关注和参与。作为数字经济的重要组成部分,大数据已经成为国家战略,国家层面也已出台对大数据使用进行监管和约束的相关法规、标准等。旅游行业也应该从行业数据治理的角度出发,尽快推进相关行业规范的建立和完善,构筑政府、企业、用户“三位一体”的旅游大数据规范化使用监督体系。(邓宁 作者为北京第二外国语学院旅游科学学院副院长)


来源:中国旅游报 责任编辑:张碧华
相关阅读 (关键词:大数据)
大数据让国庆出行更智能:支持个性化选择 2018-09-30
大数据时代,如何规范在线旅游 2019-10-17
告别大数据杀熟 在线旅游将迎“强监管” 2019-10-16
大数据杀熟 最高可罚50万 2019-10-10
大数据如何让一座城“华丽逆袭”? 2019-05-29

630