1.概念

旅游大数据是利用大数据的方法和技术，有效收集整合旅游监管数据、移动运营商数据、旅游行业数据，实现对游客、旅游活动、旅游市场运行信息进行多维度的精准分析和有效预测的数据分析过程。

智慧旅游基于旅游大数据，利用云计算、物联网等新技术，通过互联网、终端上网设备，主动感知旅游信息，让游客及时了解信息，安排旅游计划。产业链方面，大数据是旅游者搜索与预定旅行等前端的服务供给、是旅游基本服务过程的智能指南、是后续增值服务与旅游者分享、反馈与社交等的主要载体和实现方式。旅游管理方面，旅游大数据是旅游目的地的全媒体信息平台、内容管理平台、旅游舆情监控平台、移动执法管理平台、客流监控平台等的基本支撑单元和表现方式。旅游服务方面，旅游大数据是社会化旅游服务体系、APP解决方案、景区智能硬件设备、旅游全景导航、地图应用、翻译应用的基本平台和数据来源。旅游营销方面，旅游大数据是在线旅游营销、游客行为分析、营销数据统计分析、客源地分析、电子商务、客户关系管理等的基本决策依据和实施手段。

旅游大数据的主要数据媒介有触摸屏、社交网络、一卡通、移动端、PC端等。公众WIFI是高性价比的游客信息采集渠道，可以获取游客的手机号码数据、获取游客微调研问卷数据、了解游客具体位置数据；旅游一卡通是最佳游客行为数据采集措施，可以获取旅游消费清单数据、采集游客旅游消费轨迹数据；旅游手机应用是高性价比的游客行为采集渠道，可以获取游客信息关注行为数据、采集游客旅行轨迹数据、获取游客满意度调研与反馈数据；旅游资讯网是采集潜在消费者信息的渠道，可以采集消费者旅游信息关注数据、采集的旅游网络营销效果评估数据、获取智慧化的旅游信息服务数据；旅游呼叫中心是采集高价值游客信息的渠道，可以采集游客需求数据、采集旅游CRM维护平台、采集旅游新产品市场数据。

2.来源

旅游大数据来源于行业外数据与行业内数据相结合，主要包括搜索引擎产生的数据、通信运营商产生的数据、线上旅游服务商产生的数据和智慧旅游产生的数据。

（1）搜索引擎数据包括百度、谷歌等用户搜索记录、应用APP数据等。百度搜索数据有年度千万游客旅游搜索数据、网民广义搜索数据、开发者的百度LBS数据，数据量总数达1000PB（千万亿级），形成中国最大的消费者行为数据库；谷歌搜索数据有单日搜索请求数据、互联网搜索量数据、用户属性虚拟资料，年度数据总量达100TB（万亿级），形成全球最大的互联网数据库。（2）通信运营商数据。移动、联通、电信等通信运营商的用户信息、上网记录、通话、地理位置等数据。运营商拥有的数据数量都在10PB以上；年度用户数据增长数十PB。（3）线上旅游服务商数据。OTA、大型旅游企业及社区类、点评类、攻略类等线上服务平台的旅游数据。携程数据有单日入库数据、在线旅游市场份额、用户携程攻略社区数据；到到网数据有月访问量数据、旅游点评和评论数据、单日日志数据，年度数据总量达100TB（万亿级）。（4）智慧旅游数据。智慧城市的旅游信息数据库、行业经济数据、气象数据、人文数据等；智慧景区的票务数据、监控数据、一卡通数据等；智慧酒店的在线预订和入住数据、顾客信息及行为偏好数据。

3.类型

旅游大数据主要类型包括用户搜索浏览痕迹、游客点评和旅游图片等。

用户搜索浏览痕迹中，结构化的旅游大数据分析处理相对简单，如同比、环比、直接计算占比等；非结构化旅游大数据的处理方法则不同，首先要看懂消费者行为，包括浏览、预订、出行等整个过程。典型案例是OTA用户搜索浏览痕迹分析，用户类型判断根据用户搜索的关键词，如价格、品牌、区域等排序查找旅游产品信息分析后，统计判断用户是对于价格敏感、区域敏感还是品牌敏感。用户搜索痕迹记录是用户通过OTA比价和预订旅游产品，其搜索痕迹反映出用户特征。如果用户在浏览网页后未下订单，则可以通过搜索痕迹分析背后原因。例如管理营销策略调整方面，对价格敏感型用户而言，由于大部分用户属于价格敏感型，价格的选择是有区间的，可以根据搜索浏览痕迹确定大部分用户接受价格区间数值；对品牌敏感型用户而言，由于约11%用户属于品牌敏感型，产品之间的可替代性较强，对于管理销售策略影响较小；对区域敏感型用户而言，所有用户都关注产品区位，属于区域敏感型，可根据该区域用户搜索量大小，适当调整价格，并且可为用户精准推送多类型产品信息。

游客点评数据处理流程为：（1）语言提纯，通过语义分析核心技术对于待分析游客评论进行提纯，去除一批虚假点评或无实质内容的点评，比如“很好”，“路过”之类。（2）维度划分，点评被归类统计为六大维度（设施、位置、服务、价格、卫生和餐饮）及超过500个的细致维度，从而更精准地分析消费者的入住体验。（3）定量化分析，根据点评的六大维度划分，确定各维度的点评数量，以及好评率高低；并对于500个细致维度的好评率进行等级排序，确定好评率与差评率居于前十位的维度类型。（4）结果反馈，将统计结论进行细化分类并反馈给各部门，对于获得好评的服务部门予以鼓励，而获得差评的服务项目则细化差评内容，为下一步改善服务、提高质量确定方向。

旅游图片信息是旅游大数据中的重要组成部分，数据处理技术包括图像识别技术、眼动追踪技术、数据建模分析。通过多种技术对图片信息进行量化处理，根据结果对于旅游营销图片选择提出改进意见与建议。图像识别技术帮助识别不同的图片，判断人物和风景图片的宣传效果哪一个更好，根据结果做出相应调整。眼动追踪技术可以测试出人们看到图片时的关注点，以及人们对于被测试图片的喜好或厌恶程度等，旅游从业者可以据此选择旅游营销图片。数据建模分析通过数据建模，找到数据元素之间的关联方式，从而利用该数据，旅游大数据分析利用数学模型比较复杂，如线性回归之类。

4.体系构成

（1）应用范围

旅游大数据的应用方主要包括以游客为中心的需求主体（游客等旅游服务消费者）、供给主体（景区、旅行社、饭店等各类旅游服务产品与商品的生产经营者）、管理主体（政府、行业协会、专业组织等第三方）。游客是旅游大数据的核心价值实现者，旅游大数据的所有应用必须以游客为中心，主要处理好以下关系：客源——景区、政府、旅游服务商通过对游客手机号码归属地的调查，获取游客的来源信息（省内、省外、国外），列出来本地游客的归属地，通过数据应用转化可以精准性地对排名靠前地区进行前期出行宣传和指导。目的地——景区、旅游开发商、政府通过对实时人流量的统计，得出每日人流趋势图，并统计游客到达峰值时刻，便于健全景区安全预警机制，实时监控游客数量，通过数据应用转化，将人流和景区接待能力匹配，提前预警，可以一对一地对手机用户传递各景点实时人流信息，对旅游区的各个景点进行合理配置，方便用户选择景点。营销方式——旅游服务商、政府通过对到访游客行动轨迹的追踪，包括对经过交通枢纽的记录（汽车站、火车站和机场）、游客移动速度等公式计算，还原用户到达方式在公路、铁路、航空等之间的选择，通过数据应用转化，掌握用户出行方式，在到达处配置相应的接待力量，有效地疏导和安置游客。服务方式——景区、旅游服务商通过对到达旅客的持续追踪，统计出游客在单一景区游玩时长，并根据游客的游玩作息时间、热点活动区域来分析、归纳游客的旅游轨迹，通过数据应用转化，根据不同时段景区人流变化情况，实时提供配套的餐饮、住宿和娱乐一条龙服务。

（2）顶层设计

利用旅游大数据技术提高政府效率，构建旅游大数据采集平台，以旅游大数据技术促进政府旅游管理部门纵向、横向顺畅沟通。减少政府决策时间，以旅游大数据技术减少数据获取、处理及分析响应时间。采集原则以人为本，减轻社会负担；采集保障以立法为先，设立相关法律法规；采集方式采用网络化、电子化填报；采集对象是旅游产业链各方。建立常态化旅游大数据信息发布体系，建设政府旅游信息公开平台，通过政府网站、语音服务、智能自助、移动服务为主四种渠道，线上线下相结合，主动与依申请公开相结合，采用问答类、即时类、调查类、征集类、交流类等应用方式，行程保障体系、监管体系和运营体系。

旅游大数据信息平台的主要功能模块包括：旅游大数据采集存储，支持不同经营运营个体建设旅游大数据中心，鼓励社会共同参与旅游大数据库的建设与管理，形成以政府为主导、多个主体共同参与的旅游大数据库管理体系。开发用于分析大量的半结构化和非结构化数据的计算技术和软件工具，旨在将旅游大数据中半结构化和非结构化数据结构化及旅游大数据的后期应用。将采集、整理完成的旅游大数据，有选择地通过网络、纸媒等多种媒介形式公开发布，满足社会大众的旅游信息咨询需要。推动旅游大数据以移动端形式展示、发布，应用程序应操作简单，并附大众版与特殊版，方便儿童、老人、残疾人等特殊人群使用。组织成立旅游大数据开放数据研究院，协同旅游开发商、旅游服务商、景区管理方、学术机构、社会与个体的力量共同探索和发掘政府公开发布的旅游大数据（Open Data）的商业和社会价值。鼓励拥有新兴的旅游大数据分析技术的本土公司和外资企业与拥有大型旅游大数据库的公司间的合作，促进旅游大数据尽快产生实际效益。

（3）面向旅游供给

旅游开发商作为旅游大数据的基础供给方，其对旅游大数据的应用主要体现在两个方面，一是精选合作对象，以包括合作对象的专业程度、诚信度、支付能力等属性数据在内的数据库为依托，理性选择合作对象；二是预测未来开发热点，预测包括热点开发区域、热点旅游产品、热点旅游人群、热点旅游资源等，确保较高的投资回报率，以旅游大数据理性决策未来开发投资方向。科学预测未来开发热点，精准预测热门旅游资源，将旅游资源作为旅游开发的基础，需要通过旅游大数据中旅游资源数据的分析，预判未来热门的旅游资源类型，予以重点开发。如图9-9所示，预测热门旅游区域，预判未来旅游发展的热门区域以及区域中的热门地块，各类配备设施是否有利于未来的旅游开发，减少非理性拿地的情况发生。预测热门旅游产品，通过专业的旅游开发数据库运营公司分析判断，旅游开发商可

图9-9　百度慧眼旅游大数据服务

精确预判未来热门的旅游产品是什么，最能创造商业效益的景区类型是什么，帮助旅游开发商做出最优决策。预测热门旅游人群，了解当下旅游市场出游群体结构特征，预判未来旅游中的主体旅游人群分布情况，基于此，设计有针对性的营销方案。旅游大数据面向旅游供给侧的具体应用包括：洞察用户偏好，比用户更了解用户自己——用数据判断游客的偏好，为客户提供更好体验与服务。因为旅游业的重点已经不再是找到最便宜的机票或最短的航程，而是找到最合适的航班，天气更好的目的地，或者有更好的家庭旅馆。以数据为主导的营销策略，根据游客偏好推送个性化的内容——根据游客日常旅游信息搜索习惯，选择如邮件推送等途径推送广告信息。同时根据其搜索关键词，精准推送同类型旅游产品服务。定制产品、调整库存、优化定价——大数据可以提升预订转化率，降低运营成本，提升业务收入和客户满意度。以游客数据分析为基础，构建景区系统化营销平台——官网/微官网、OTA分销平台、社交网络平台、云呼叫中心、微信营销平台等；以互动体验为核心，营造景区个性化、人性化的服务体系，景区一卡通、景区旅游三维体验平台、景区旅游互动平台、景区手机导览客户端、景区自助服务终端等；以数据管理为核心，完善景区智能化管理系统，OA、智慧门禁系统、流量监控系统、智慧停车系统、车船调度系统、气候监测系统、灾害预警系统等。以大数据和智能网络为基础，从游客体验、市场推广及景区管理三个维度出发，全方位提升景区服务质量、体验质量，降低运营成本，帮助实现科学决策和管理。

（4）面向旅游者

游客是旅游大数据的核心价值实现者。在旅游者进行旅游消费从潜在需求酝酿、规划行程、订制产品方案到实际消费、感受反馈的全过程，也是旅游大数据得到有效生产与消费、高效运转与计算加工的过程。如图9-10所示，游客在旅游消费过程的大数据应用主要包括三个方面：游前预订——旅行规划、智能搜索、虚拟体验、便捷预订；游中体验——快旅、慢游、定制化服务；游后分享——碎片化分享、移动端分享、口碑类分享。

图9-10　旅游消费过程的大数据应用

游前预订：智能穿戴设备——旅游搜索和预订并不是坐在电脑前预订航班和酒店，而是将电子版旅游中介内置在每个人的手表或珠宝首饰中。3D虚拟影像——旅游中介拥有每个人最喜欢的明星或者喜剧演员的长相、声音和性格，他们会依照用户的语音命令以3D全息影像的形式出现或者处在一个虚拟环境中。个性化定制路线——通过对用户的网络搜索习惯进行分析和参考用户偏好，利用预测算法提出符合用户要求的建议，还能参考在社交媒体发布的个人信息，制定详细的旅行路线。智能搜索——基于用户网络搜索痕迹可推送最合适的旅行线路，从网络搜索数据，分类汇总，为游客提供最佳的旅游景点推荐。个人旅游语音助手——可以扫描游客个人上网搜索的内容，交叉参考游客对假期、食物、旅游和酒店的搜索，然后根据游客的价格范围、同龄人需求以及性别需求，运用预测算法为游客提供量身定制的建议。虚拟体验——将游客体验前置，集智能技术和动作感测器于一体，旅游目的地景区以虚拟技术现实展现在游客眼前，带给游客旅游预体验，也为游客最终决定其旅游目的地提供支持条件。便捷预订——游客可以通过谷歌眼镜的增强现实技术，迅速根据当前定位、扫描周边街景，浏览酒店、查询价格；通过触摸按钮，能够浏览更多酒店详细信息，包括酒店图片、酒店服务、准确位置等。随后，用户能通过与目的地的接口，进行谷歌眼镜的操作，直接预订酒店。

游中体验：快速转接——基于大数据的面部识别技术和数字登机证，结合高速激光分子扫描仪，帮助游客快速完成登机（车）手续，缩短候机（车）时间。面部识别算法软件和机器可读取的护照，结合数字登机证，意味着乘客的身份验证时间不到一分钟。高速激光分子扫描仪可在短短数秒内对行李完成安检，乘客只需从扫描仪前方穿过便可，而后继续前往候机厅，中途无须停留。慢游——基于大数据平台的景区热度监测、APP自导览服务等将帮助游客获得更为舒适的游览体验。虚拟导游服务基于全面的旅游数据库，提供景区景点、住宿、活动、餐馆等各类信息，利用人工智能和自然语言处理，领会用户的意图，并响应特定的查询；定制化服务，一切设施都将实现自动化和高度个性化。为了应对逐渐兴起的点对点（peer to peer）旅游模式，旅游目的地通过移动设备为顾客提供令人难以置信的超个性化服务。

游后分享：利用移动端分享应用，在旅游途中即时分享体验，产生大量碎片化分享数据。利用各类型旅游点评、分享大数据，经过量化处理后，综合了用户投票和专家评审，形成旅游口碑，为其他游客决策提供较为全面、真实的数据参考。

5.旅游大数据系统模型

作为与互联网紧密联系的旅游业，服务主导逻辑思想则将旅游者置于核心位置，整个旅游系统都会随着大数据时代的到来而进行重构，旅游系统中的其他参与者都将发挥其在大数据的获取、存储、处理、利用等方面的作用。整个旅游系统的运转以旅游者的需求信息为核心，传统旅游参与者之间的疆界将变得模糊，利用大数据的能力将成为新的竞争优势。

（1）服务主导逻辑

(www.daowen.com)

图9-11　服务导向下旅游系统关系识别

在大数据的背景下，旅游者作为价值的共同创造者，其发出的全部需求信息，将体现出巨大的价值。为了满足旅游者多变的需求，需要不断地适时获取旅游者需求信息，这也需要将旅游者置于核心地位。将顾客视为价值的共同创造者之一，改变了以往在商品主导逻辑下，单纯地将顾客看作价值毁灭者的观点。同时，服务中心观念的顾客导向，将顾客置于服务的中心位置，这种思想也与越来越挑剔的顾客需求相契合。服务主导逻辑理论体系具体包括：服务是一切经济交易的基础、所有的经济都是服务经济，顾客是价值的共同创造者、服务中心观念必然是顾客导向等。这种逻辑通过独特的视角，对服务的价值进行了深入的思考，这间接催生了对旅游的系统构成等方面的再认识。如图9-11所示，功能导向的旅游系统、空间导向的旅游系统、要素导向的旅游系统、系统导向的旅游系统、旅游者导向的旅游系统这5类旅游系统与技术的进步以及服务主导逻辑之间存在复杂关系，主导逻辑随着技术的进步由商品主导逻辑向服务主导逻辑演变。功能导向、空间导向、要素导向的旅游系统相关研究，随着技术的进步必然越来越复杂，而这正是系统导向的体现。然而，随着服务主导逻辑的盛行，较高的系统复杂性往往不利于将研究焦点聚焦于旅游者，因此，逐渐出现了符合服务主导逻辑核心思想的旅游者导向的旅游系统，这类研究从旅游者自身出发，既可以简化旅游系统的构成，又具有较为清晰的逻辑分析线路。尤其是在大数据时代，对旅游者过去、现在以及将来需求信息的获取会变得越来越容易。旅游系统中其他要素通过获取这些信息可以更好地服务于旅游者。而以往的研究由于技术等方面的局限性，往往不能全面揭示旅游者的需求信息。

（2）模型框架

在大数据背景下，基于服务主导逻辑的核心思想，旅游者作为数据信息源将处于核心位置，同时数据信息的处理最终也应该是作用于旅游者。如图9-12所示，以旅游者为核心要素和数据信息起点，以数据信息为旅游系统模型运转的钥匙，通过信息识别、信息获取、信息处理以及信息应用4个阶段，最终将数据信息直接或间接反馈到旅游者，从而建立闭环旅游系统新模型。旅游系统新模型整体分为信息源（旅游者）、信息识别、信息获取、信息处理以及信息应用5个层次。数据信息始于旅游者并最终作用于旅游者，从而形成信息的闭环流动，体现出服务主导逻辑中顾客中心的思想。

图9-12　大数据支持下以旅游者为中心的系统模型创新

旅游者——旅游者在整个旅游系统中拥有双重身份。首先，旅游者作为信息源，在整个模型中处于核心位置，其全部需求信息是整个旅游系统运行的原动力。同时，整个旅游系统中信息经过处理最终又流向旅游者，这些信息的作用正是为了更好地服务于旅游者，这正是旅游者在旅游活动中关键作用的体现，也符合服务主导逻辑下顾客中心的思想。在大数据背景下，旅游者所拥有的所有信息都将发挥重要作用，这些信息经过处理都将最终直接或间接反馈到旅游者本身，进而提升旅游者的旅游体验，从而让旅游业更好地服务于旅游者。因而，获取更多的旅游者信息将是大数据时代旅游竞争力的体现。

信息识别层——包括识别旅游者的过去需求信息、实时需求信息、未来需求信息。旅游者过去的需求信息体现其过去的消费倾向以及旅游者本身的属性信息。旅游者实时的需求信息可以直接反映旅游者在旅游活动中的实时状况，相关各部门获取这些信息可以更好地提升旅游者的实时旅游体验。未来的需求信息表明未来消费者的消费倾向，由于其在将来很有可能转换为旅游消费行为，因此将来的需求信息具有十分重要的作用。

信息获取层——包括过去需求信息的获取者、实时需求信息的获取者以及未来需求信息的获取者3类要素。在大数据时代，各类需求信息的获取者是能够直接获取该类信息的所有参与者的集合。过去需求信息的获取者主要包括在线旅游服务商（OTA）、景区、交通、传统旅行社等参与者；实时需求信息获取者主要包括景区、交通、电信运营商、酒店等参与者：未来需求信息获取者主要包括搜索引擎、社交软件等新型参与者。

信息处理层——数据信息的存储、分析、传输、转化等一系列信息处理过程的集合，其核心过程是数据挖掘。建立旅游大数据共享机制是发挥大数据处理能力的基础，进而利用大数据挖掘出可应用于信息应用层面的有用信息。

信息应用层——信息应用层是基于对过去、实时和未来需求信息中的一种或几种进行分析和数据挖掘的基础上，利用有用的信息并发挥其作用。不同种类海量的数据信息可以被旅游者、景区、政府等不同主体用于服务优化、偏好分析、实时监控、线路推荐、客流预测、精准营销等方面。

信息反馈——信息反馈包括直接信息反馈和间接信息反馈两部分。部分应用信息可以直接被旅游者获取或者直接作用于旅游者，因此称之为直接信息反馈，例如客流查询、路线推荐、紧急求助等。其他的应用信息不直接作用于旅游者或者不能够被旅游者直接获取，但其会对旅游者产生重要影响，因此称之为间接信息反馈，如实时监控、危机预警等。信息反馈的关键在于从海量的信息中选取旅游者需要的信息以服务于旅游者的同时，要努力减少旅游者获取信息的成本。

（4）主要功能

在旅游系统新模型中，数据信息作为整个系统运转的钥匙，起到了至关重要的作用。因而大数据利用能力将成为旅游企业获取竞争优势的关键。同时，旅游业在利用大数据时存在许多需要重视的地方，如安全隐私方面等。

大数据获取能力方面——不同类型的参与者获取各类需求信息的能力差异很大。在大数据的获取能力方面，众多类型的参与者大致可分为3类。第一类是具有很强的大数据获取能力的参与者，如搜索引擎等。第二类是潜在具有很强大数据获取能力的参与者，如电信运营商等，这类参与者的大数据获取能力有待进一步提高。第三类是不具备大数据获取能力的参与者，如传统的景区等。不同类型的参与者在获取大数据时应采取不同的策略。搜索引擎等具有很强大数据获取能力的参与者应该扩大获取数据信息的范围，将更多的图片、视频等半结构化、非结构化的数据信息纳入其信息获取范围。电信运营商等潜在具有很强大数据获取能力的参与者，应该加大对大数据信息的获取方面的投入

大数据挖掘方面——大数据挖掘在旅游业中的应用前景广泛，如挖掘潜在的旅游者、获取旅游者的旅游习惯、优化旅游线路、推荐旅游目的地等。然而，旅游业中数据挖掘的水平仍然较低。以在线旅游服务商为例，其数据挖掘深度仍然不够，旅游者每次参与在线预订服务的流程基本一致，并未通过挖掘旅游者过去需求信息来优化服务流程。在线旅游服务商更多的是将线下服务线上化，而疏于对海量数据信息的挖掘。众多参与者对旅游大数据挖掘的需求可能会是旅游业中的新的经济增长点，催生出大量专门从事旅游大数据挖掘的参与者。

数据共享与安全隐私方面——通过数据共享可以实现大数据规模经济。许多企业对于数据安全隐私的重视程度不够，相关保密技术水平较低，隐私泄露事件频频发生。因此，在大数据背景下，如何充分利用旅游者的个人信息，而又不泄露个人隐私将是一个重要议题。为了解决大数据时代的数据隐私问题，学术界和工业界提出了保护隐私的数据挖掘、位置匿名方法、查分隐私方法等，政府应加大对隐私保护方面研究的资助，旅游业界应加强与大数据实业界的合作，做好大数据共享的同时充分保护旅游者的个人隐私。

（5）旅游大数据供应链

旅游供应链是由私营企业以及公共部门共同组成的参与各种旅行活动（从提供运输、饮食、住宿、娱乐等旅游产品或服务到对特定旅游目的地建立旅游产品和服务的销售渠道和营销）的组织或个体所构成的网络结构。

图9-13　服务导向下旅游系统关系识别

随着旅游经济体系的不断发展，旅游市场内部的异质性和外部的不确定性推动旅游供应链结构不断演进。旅游供应链也经历了一个由简到繁的过程。最初人们对旅游供应链结构的认识是直线型旅游供应链，如图9-13所示，可以一目了然的明确各主体的相对位置以及相互关系，但对不同空间的各主体之间沟通以及信息反馈无法体现。

网络型旅游供应链结构，纳入了更多的供应链主体，如图9-14所示，增加了旅游间接供应商，凸显了旅游产品和服务的跨层次流动，强调了信息流与产品和服务流的反方向流动。在互联网技术日益成熟的背景下所形成的是高级网络型旅游供应链结构，而新的供销渠道网络中间商也随之出现，比如去哪儿网、艺龙等。如图9-15所示，以旅游网络中间商（电子商务）为平台，游客比较和购买旅游商品更加方便快捷，资金流以网络平台为基础直接完成，价值增值和让渡能力显著提高。

图9-14　网络型旅游供应链

图9-15　高级网络型旅游供应链

在智慧旅游平台的强处理下即时实现资金流、信息流的流动，供应链的上下游由政府进行监控，旅游目的地居民在旅游规划与开发中发挥作用，游客投诉、建议、评论渠道更加多样、高效，各节点之间联系更加紧密。如图9-16所示，智慧旅游不是单向、单点地提供旅游资讯，而是从旅游整个过程中的空间、时间的所有资讯的获取与重新整合与设计，为旅游者带来由技术创新所提供的便利性与独特性体验。而智慧旅游的发展需要互联网、云计算以及大数据的支撑，由大数据所提供的充分数据信息来支撑对游客的走向、流向、满意度的准确捕获。

图9-16　智慧型旅游供应链

图9-17　大数据为核心旅游供应链

以大数据为核心的现代旅游供应链是一个由提供旅游产品与服务的各环节的组织与个体，通过旅游流、信息流发生而形成的可逆闭环网状结构，不仅包括直接供应商、间接供应商、运营商、代理商、游客，回收与废物处理商，还包括公共服务供应商、政府、社区、非营利组织。具体由商业供应链和公共服务供应链组成，商业服务供应链与公共服务供应链以大数据为核心，相互联系，形成网络关系图。在这条供应链上，涉及了众多的企业部门以及利益相关者，各个节点直接的或者间接地联系在一起，在信息共享的环境下，形成了以大数据为核心的旅游供应链网。而将回收与废物处理商加入现代旅游供应链体系中，形成一条可逆的闭环旅游供应链，为旅游行业实现可持续发展指明了发展方向。如图9-17所示，旅游商业服务供应链从供应链各环节、各流程中撷取、管理、处理与整理分析数据，在提供全面系统的数据分析结果给相应的各节点，由旅游间接供应商开始，到游客结束。信息流在供应链中循环流动，旅游产品和服务流按顺时针方向流动，资金流按逆时针流动。旅游公共服务供应量可以提高旅游公共服务的效率，增大旅游公共服务的效益，缩减公共服务成本，助力旅游可持续发展的目标。政府的政策、指导、激励措施等在公共服务供应链中对运行质量改善以及基础设施的修建、政策的衔接、营销方面政府也起着重要作用。旅游目的地居民不仅促使旅游供应链的不断完善，同样也使当地居民创业增收，脱贫致富，实现社会的可持续发展。非营利组织在供应链的各个流程中不参与经营活动，但在行业规范管理、运营环境以及数据收集方面起着监督与服务的作用。总而言之，旅游供应链的研究是一个不断演进中的概念，环境的不断变化驱使旅游供应链内容、构造方式以及未来的发展方向不断变化。