基于在線酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)的旅游用戶行為決策研究.pdf

1、隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及，越來(lái)越多的旅行者通過(guò)借助網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)獲取旅游資訊、預(yù)訂線上的旅游產(chǎn)品、發(fā)表旅游點(diǎn)評(píng)、分享他們的旅行經(jīng)歷。根據(jù)《第37次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截止2015年12月，通過(guò)線上預(yù)訂酒店、機(jī)票、火車(chē)票、甚至是租車(chē)等服務(wù)的用戶規(guī)模達(dá)到了2.6億，其中通過(guò)網(wǎng)站在線預(yù)訂酒店的占比40.5％，同比增長(zhǎng)54.1％。龐大的在線預(yù)訂用戶規(guī)模存儲(chǔ)了大量的在線預(yù)訂用戶的消費(fèi)行為相關(guān)數(shù)據(jù)，然而這些用戶數(shù)據(jù)的分析和提煉將會(huì)對(duì)

2、在線旅游企業(yè)有著潛在的利用價(jià)值。
　　本論文選取X網(wǎng)的在線酒店預(yù)訂用戶數(shù)據(jù)作為樣本研究對(duì)象，用聚類(lèi)分析法、訪談法、數(shù)理統(tǒng)計(jì)法等方法進(jìn)行研究。首先，采用K-Means聚類(lèi)分析法最終聚類(lèi)5種不同的用戶群，分別為高端用戶群、中高端用戶群、中端用戶群、中低端用戶群、低端用戶群，得出不同的用戶群都對(duì)8個(gè)變量的敏感性都具有明顯的特征。其次，基于聚類(lèi)結(jié)果的5種用戶群，隨機(jī)篩選樣本采用訪談法，對(duì)樣本的用戶結(jié)構(gòu)特征和影響樣本在線預(yù)訂酒店的用戶行為分

3、析，挖掘不同用戶群在線酒店預(yù)訂的購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)、預(yù)訂行為偏好、預(yù)訂體驗(yàn)等主要因素，了解用戶群潛在的需求和最敏感需求。最后，針對(duì)聚類(lèi)后的不同用戶群特征和需求，尤其是X網(wǎng)最主要的中低端用戶群，通過(guò)對(duì)在線產(chǎn)品信息優(yōu)化分級(jí)策略和推薦優(yōu)先策略進(jìn)行優(yōu)化，提供差異化服務(wù)和精準(zhǔn)式分類(lèi)營(yíng)銷(xiāo)，滿足用戶群的真實(shí)需求，吸引更多在線用戶的購(gòu)買(mǎi)和提升網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化率。
　　在線預(yù)訂數(shù)據(jù)的細(xì)分和潛力挖掘，對(duì)在線旅游企業(yè)是非常必要的，且具有一定的可行性，為在線旅游企業(yè)的快