基于大数据的旅游服务供应链管理研究

  本文关键词：基于大数据的旅游服务供应链管理研究，，由笔耕文化传播整理发布。

34电子政务 E-GOVERNMENT 2013年第12期（总第132期）

陈涛　李佼·基于大数据的旅游服务供应链管理研究

商的社会满意度下降以及现代信息技术的应用，自由行开始迅速发展。这一旅游供应链模式衍生了许多以导游导购等推送功能为主的电子商务网站，例如携程网、去哪儿网等，游客不再需要通过中介商而是直接与旅游供应商形成交易关系。自由行游客的旅行体验更多地决定于其掌握的信息量，而人力数据处理的有限性将导致更多的费用和时间消耗。

果；通过市场分析、竞争分析、客户分析和产品分析以优化经营决策等。[5]大数据技术以其数据库存量大、数据分析处理技术出色以及应用范围广等优势在各行各业中迅速推广开来。

同样，大数据技术可以应用在旅游供应链的需求管理及预测、产品与收益管理、服务与绩效管理、信息共享与协同等。

（一）旅游供应链的需求管理及预测

三、旅游供应链的大数据应用

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中预言了大数据的广泛应用。随着时代的发展，直到2009年大数据之浪潮才正式进入学界视野。当数字地球发展到“智慧地球”的阶段，人类将进入“大数据”时代[2]。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出：“数据规模越大、处理难度越大，不过倘若能够有效地组织和使用大数据，对其进行科学的挖掘，产生的价值可能更大，人类将有更多的机会去发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。”[3]2012年3月，奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》( Big Data Research and Development Initiative)，旨在提升利用大量复杂数据集合获取知识和洞见的能力。[4]

数据体量巨大（volume）、数据类型繁多（variety）、处理速度快（velocity）、价值密度低（value）、数据结构复杂（complexity）是当下学者对“大数据”的普遍定义。近年来，国内外知名互联网公司、电商企业和运营商都相继搭建了大数据平台并推出了大数据产品，开展多种分析和应用。其主要应用范围包括：通过分析结构化和非结构化数据促进企业业务创新和利润增长，基于机器学习和数据挖掘方法来管理和优化企业库存与供应链，并量化评估定价策略与营销效

旅游需求包括游客对设施或服务的需求[6]。需求管理是供应链管理的重要组成部分，连接着供应链的各个流程。旅游需求的研究为更好地了解旅游决策过程的本质提供了有力的证据[7]。旅游需求的准确预测将为政府和业务部门的决策提供重要的信息。未来，对需求的预测将成为所有供应链规划中非常重要的元素。对于旅游需求的预测从时间跨度上可分为长期战略、短期战术或者两者混合进行研究[8]。对于旅游业而言，这些需求可能包括交通、住宿、能源、食物、员工数量以及景点开发或者具体接待流程等。短期战术强调对现有资源的最大化利用，长期战略则是对企业愿景的阶段性把握。[9]

旅游供应链的组成以服务业居多，而服务具有无形且不可存储性的特点。这使得需求预测不准确而产生的竞争和成本风险变大。如果准备不足，则会损害游客的用户体验，增长了服务等待时间，从而给竞争对手进入市场的机会，还会导致服务的过度使用，员工负担过重等；然而如果准备过剩，将无法充分利用劳动力和其他物理资源[10]，导致成本增加和服务浪费。随着交通和信息技术的不断进步，游客需求的不稳定性也日渐突出，例如，2013年10月九寨沟景区游客大量滞留事件就是由于景区对游客人数预测失误所导致的。因此，依据游客的需求预测而建立的数据储备库是否完备，直接影响了一条供应链的供给是否能维持长期、有效的运用。

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