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![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_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/11/10/6678e5ea-ecaa-4428-9a2a-42d975a25b50/6678e5ea-ecaa-4428-9a2a-42d975a25b501.gif)
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文檔簡介
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,越來越多的旅行者通過借助網(wǎng)絡(luò)平臺獲取旅游資訊、預(yù)訂線上的旅游產(chǎn)品、發(fā)表旅游點評、分享他們的旅行經(jīng)歷。根據(jù)《第37次中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展統(tǒng)計報告》,截止2015年12月,通過線上預(yù)訂酒店、機票、火車票、甚至是租車等服務(wù)的用戶規(guī)模達到了2.6億,其中通過網(wǎng)站在線預(yù)訂酒店的占比40.5%,同比增長54.1%。龐大的在線預(yù)訂用戶規(guī)模存儲了大量的在線預(yù)訂用戶的消費行為相關(guān)數(shù)據(jù),然而這些用戶數(shù)據(jù)的分析和提煉將會對
2、在線旅游企業(yè)有著潛在的利用價值。
本論文選取X網(wǎng)的在線酒店預(yù)訂用戶數(shù)據(jù)作為樣本研究對象,用聚類分析法、訪談法、數(shù)理統(tǒng)計法等方法進行研究。首先,采用K-Means聚類分析法最終聚類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8個變量的敏感性都具有明顯的特征。其次,基于聚類結(jié)果的5種用戶群,隨機篩選樣本采用訪談法,對樣本的用戶結(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)訂的購買動機、預(yù)訂行為偏好、預(yù)訂體驗等主要因素,了解用戶群潛在的需求和最敏感需求。最后,針對聚類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,通過對在線產(chǎn)品信息優(yōu)化分級策略和推薦優(yōu)先策略進行優(yōu)化,提供差異化服務(wù)和精準式分類營銷,滿足用戶群的真實需求,吸引更多在線用戶的購買和提升網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化率。
在線預(yù)訂數(shù)據(jù)的細分和潛力挖掘,對在線旅游企業(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
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