旅行范：运用数据分析满足个性化需求

在线旅游行业正在经历创业热潮，越来越多的旅游行业从业者，或者热爱旅游的互联网从业者投身其中。黄绍麟便是其中之一，他创办的网站“旅行范”从出境游市场入手，希望用数据分析进行旅游商品导购。

黄绍麟既是互联网行业的老兵，也是一个旅游达人。他1998年进入互联网行业，曾经创办过行业博客《数位之墙》，还是新浪网早期员工；担任社交网络51.com总裁助理、湖南卫视快乐购电商首席运营官，后来加入支付宝负责六亿注册用户的运营管理；他还做过天使投资，投资的领域遍及游戏，电商，O2O等领域；除此之外，他热爱旅游，足迹遍布四大洲几十个城市。

从旅游产品的个性化推荐入手

黄绍麟坦言在支付宝的工作经历给了他很多的灵感和触动，以六亿注册用户的体量，标签化分群以及精细化营销一直是电商公司的重要工作。换句话说，在阿里巴巴各个平台上，如何精准地为不同用户呈现不同的、满足其个人喜好的商品和服务？这涉及到用户行为分析、数据分析、用户画像等等一系列过程，最终达到“千人千面”的效果。

反观在线旅游行业，仍然停留在统一的产品筛选呈列阶段，还没有细耕个性化这块土壤。“个性化却恰恰是用户最大的痛点。”黄绍麟说。比如在选择酒店时，用户可能会考虑：四星级、交通方便、离景区近、有免费早餐和宽带、有家庭房等。但是不一定能找到完全满足所有要求的，当用户面临取舍时，每个人的偏好不同，每一次还因人因时因地而不同，过程充满纠结，费时耗力。那么能不能通过技术方式帮用户进行取舍呢？

以用户行为识别旅游形态

旅游产品的个性化推荐要比普通电商复杂得多，普通商品有价格、品牌、功能等相对统一的维度，而旅游产品却因时段、地点、参与者等千差万别。“个性化的关键在于识别用户的旅游形态，进而展现合适的商品给用户。”黄绍麟说。

要进行旅游形态识别首先要进行数据建模，据黄绍麟介绍，旅行范整理了海量的商品数据进行形态分群，导入用户进行试验，并反复修正；第一期一共建立了12种用户旅游形态模型，包括小资范、精算范、小清新、白富美、精算范等，每一种人群都有特定的旅游商品选择形态。

旅游形态的判断主要依据是用户行为数据，在一次自助游准备过程中，用户都会反复筛选比较感兴趣的酒店， 旅行范 的系统在这个过程中根据用户行为不断地重新计算。

黄绍麟说：“人群的分类还可以更细分，关键在于动态识别。”透过实时分析用户在网上的点击行为，一个被识别为“小资范”的用户，可能因为下一次旅行要携带小孩一起出国度假，身份被重新识别为“亲子游”。又或者，一个一开始搜索两星酒店的用户被识别为“背包范”，却因为他发现曼谷的旅游商品很便宜，在逐步提高预算的过程中，重新被识别为“精算范”。适合不同旅游形态的旅游商品，因此可以精准的匹配到用户。

未来旅游行情分析

旅行范的另外一块业务是“明日机加酒旅游行情”，将指定目的地城市的未来半年内旅游行情视觉化成折线图供用户参考，然后提供给用户不同的机加酒套餐选择。

“根据我们了解，目前的出境自助游用户有一半会选择购买机加酒或者自由行套餐，有一半选择分开订酒店与机票。”黄绍麟说，这说明了有50%的用户对于市面上的套餐并不满意。原因主要是：不能配合套餐指定的出发日期，套餐搭售的酒店地点偏远装修老旧，不符合需求等。

据黄绍麟介绍，与普通的机加酒套餐不同，旅行范的方式是通过动态组合能依用户指定的日期产生套餐，甚至是依照用户的旅游形态组合出贴近用户需求的套餐，例如小资套餐，亲子游套餐等。

与境外旅游电商的合作分成

旅行范所有的产品都来自合作伙伴，以销售佣金为收入。

黄绍麟并不避讳自己不是传统旅游行业出身的事实，反而还强调在大数据的时代，商品的取得已经不是问题。透过与境外的旅游电商合作，旅行范迅速取得了大量的独特的旅游商品。“例如与日本乐天的合作，我们取得了有特色的日式酒店，与台湾的在线旅游上市公司合作，我们取得了有特色的台东旅游行程商品”。

在黄绍麟的眼中，任何的旅游电商都是他的合作伙伴，所有的商品都可以放到这个平台。而他更专注在怎么样解决用户选择旅游商品的犹豫与纠结，以及怎么样帮助合作伙伴更有效率地销售。