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行業研究和大數據，似乎具有天然的相性。但在旅游行業，特別是在資源端和產品端，由于數據的分散性、復雜性，大數據的實際應用尚處于初級階段。

大數據如何輔助行業研究，并在產品優化發揮更大的作用，上海交通大學海外教育學院主題公園研究所于近日舉辦的主題公園行業第一屆“星空獎”評選及同期發布的“中國最佳主題公園評選規范”可以作為學界在行業研究與大數據分析結合的一個實踐案例，給予讀者一些思考和答案。

研究+大數據+內部數據=價值

所謂大數據分析，應是對旅游產業消費結構、人群結構、人文結構、游客行為等多維度的互程式建模，因果于各個維度，整合各方面的大數據，從大量數據中分析出真正有用的、簡單易懂的結果。這個研判結果，才能輔助到產品的進步、行業的發展。

為什么要多維度呢？因為只有多維度數據，才能實現對整個游覽過程閉環的分析。

比如眾所周知的5W1H的分析法，也可以作為旅游目的地大數據分析的一個重要手段。我們看5W1H組成：(who、when、where、what、why、how)，“誰？在什么時候？從哪來到哪去？消費了什么？原因是什么？采用了什么方式？”這一方法詮釋了游客的行為、過程及結果。

目前行業的大數據分析在實踐中很難滿足以上的要求，或者說只能進行簡單的、片面的統計。癥結在哪？

首先是數據分散，難以形成閉環。比如各家OTA只有部分游客的電子訂單數據，而且數據范圍不同、格式不一。線下旅行社數據更是零散、混亂，基本談不上系統、全面的數據庫。智慧景區系統公司和景區自身也擁有部分數據，但同樣標準不同、精細化程度不一、不系統、不全面。

其次是缺乏數據整合和內部數據的糾錯。正因為大數據分散性，再加上因為各種原因產生的誤差率（如刷單），因此對各方數據的整合，特別是獲取景區內部真實數據進行核對和糾錯必不可少。大數據和各方面的內部報表對各家企業來說肯定都屬于公司的內部機密，行業內幾乎很少有數據交流。而各級旅游主管部門的數據更是注水嚴重，對于嚴謹的學術研究，基本沒有使用和參考價值。

最后是核心的研究能力不足，缺乏足夠的重視。可能由于上述原因，加上缺乏盈利模式，目前實際擁有大數據的企業很少建立真正的數據分析研究部門。而行業內很多所謂的大數據分析報告，更多的是商業性的公關手段，或者用不明來源的、片面的數據去忽悠，都缺乏嚴謹的數據分析支撐。由于原始大數據源的局限性，相關的研究不僅需要有較強的數據處理和分析能力，還要有相當的行業知識和實踐經驗，對各種明暗套路了然于胸。這樣的核心研究能力在行業中也較為稀缺。

所以，核心研究能力，以及對各方大數據與內部數據的獲取、整合、糾錯、分類處理能力，將成為未來旅游行業研究的門檻。相關研究成果不只是用來評比和發布報告，也將對未來產品迭代和行業發展起到越來越重要的作用。

在本次中國主題公園行業評選、排名和相關規范的制定工作中，交大主題公園研究所作為一個非盈利性的學術研究機構，以百年交大沉淀的深厚學術研究能力、社會公信力和行業影響力，針對行業研究的諸多痛點，進行一次突破性的實踐。

學界研究需要突破

目前中國不少知名大學都開設了旅游相關專業，為行業培養后備人才的同時，也是行業研究的學術中心。相較于一般商業性研究機構，學院型研究機構具有學術性強、具有公信力、非盈利性等特征和優勢。但“學院派”的研究往往過于空泛理論、不接地氣，一直被業界詬病。“學院派”的理論研究如何結合行業內實踐經驗，使研究成果真正對產業發展起到促進作用？筆者分享一下此次中國主題公園行業評選、排名、相關規范制定等相關工作中的一些探索。

1、保證學術研究的純粹性

本次評選的目的是為了推動中國主題公園以及相關產業的健康發展，在探索、總結中國主題公園行業發展智慧的基礎上，希望通過此次評選為主題公園行業尋找學習的標桿和參照物，建立一個供業界參考的權威規范的標準。

因此不管是研究、評選還是會議，完全以交大自身研究經費開展，對于參會、參選、獲獎等均未收取任何費用，也不接受任何商業贊助金。為了保證評選的科學嚴謹，對更多來源的數據進行整合和分析，甚至多次延后會議的舉辦日期，這如果在商業性機構中是不可想象的。

2、實踐與學術的結合

為了保證研究成果更加切合行業實際和發展需求，同時確保評選結果的公證性、權威性，研究所特地成立了標準委員會和評審委員會。

標準委員會根據行業研究體系結合行業實際情況訂立多維度的評選標準，成員除了知名專家外，還包括主題公園行業領軍人物和高層管理；評審委員會根據訂立的標準和數據分析結果進行評審，組成人員都是國內外知名學者、研究專家、資深文旅專家等，沒有任何參選公司的人員介入。

兩個職能不同的委員會成員分別來自行業高層實踐者和學界資深研究者，拓展了研究數據來源，確保了研究成果與行業需求的契合度，也保證了研究和評選的中立性，避免“即是運動員、又是裁判員”的情況。

3、多維度大數據與線下數據的結合

本次評選的相關研究工作首創了“多維客觀數據+專家矯正”的運作模式，采用包括攜程在內的多家OTA平臺提供的大數據和用戶體驗數據，并參考多家主題公園提供的內部數據作為數據分析基礎。歷時六個月，建立了主題公園行業評選的評價模型，從十多個維度對主題公園進行全方位的研究和評選。

比如針對游客點評數據，每一條點評猶如三維拼圖中的一小塊,經過拼、疊、組裝把游客對主題公園服務的滿意度展現出來。對文字進行分類抓取出所需數據，是實現這個目標的主要方式。為了給文字分類提供依據，需要構建一套點評分類體系，通過參考現行服務標準，從游客點評中歸納總結和專家意見的方式構建，并經過七個版本的修訂，初步構建出一套主題公園體系。

4、打破院校門戶之別

立足公信力，結合各方智慧，才能形成行業研究的學術高地。

本次評選雖由上海交通大學發起，但學界評審專家除了來自上海交通大學的多位教授外，還有來自國內多所知名大學的學界帶頭人，比如暨南大學董觀志教授、華東師范大學樓嘉軍教授、中山大學張朝枝教授等。

研究成果重于頒獎形式 

雖然本次“星空獎”評選評出了十二個獎項，但發獎不是關鍵，行業從來不缺頒獎。隨著最近幾年行業的快速發展，各類會展和評獎機構越來越多，各類花錢買賣獎項也非常普遍。作為非盈利性學術研究機構，是否能夠為行業未來的良性發展提供參考指引，才是真正的目標。同時在評選中，體現出公正性、專業性、學術性、權威性。

1、糾正以往的部分錯誤觀念

長期以來業界對于主題公園的數據有不少以訛傳訛的觀點，沒有相關數據基礎也沒進行嚴謹的考證，就被很多行業研報直接引用。這種對基礎數據不負責任的態度，對未來行業發展和投資研判都是非常不利的。

比如，“中國主題公園有2500多家，其中10%處于盈利，20%經營效益持平，70%虧損，虧損額達3000億。”這樣的數據一直用于主題樂園行業分析，是不準確的。

經過中國主題公園研究院院長、上海交通大學主題公園研究所所長林煥杰博士的團隊經過多方調研和內部數據取證，最終得到的現狀是：截止2017年末中國大中型主題公園已近350座，經營方面25%虧損、22%持平、53%盈利。并已羅列詳細的主題樂園清單、相關樂園基礎情況和經營數據。

在本次主題公園研究中，及筆者多年來參與的其他行業研究中，這樣的糾錯案例還有很多。這也進一步證明了，行業真實數據和務實求真精神的可貴。

2、創新的大數據處理方式

大數據處理主要分為設立標準、數據建模、指標量化、數據分析、綜合評價等幾個階段。

以本次主題公園研究為例，基于OTA平臺獲取的大數據，按照GB/T26992-2011標準以及數據本身的特點，對數據進行指標化建模。以客觀賦權法對指標進行分級分值量化。

客觀賦權法，（樓嘉軍教授等, 2017）提到對于指標數量多，數據信息量大，采用客觀賦權法可以避免數據處理的失真。評價指標包括九項一級類別指標：園外交通服務滿意度(TS)、停車服務滿意度(PS)、入園服務滿意度(ES)、游樂項目服務滿意度(GS)、演藝項目服務滿意度(PF)、園內消費滿意度(IC)、園內其他服務滿意度(IS)、游客總體滿意度(CS)、人氣(PO)，總點評數(CT)，一共 23 個。主題公園服務水平不僅由 23 個單類指標組成，更受到各個指標之間的相互作用和集聚影響。

最后通過機器學習的方式，根據模型對量化處理后的大數據進行分析，并結合專家意見進行綜合評價。

旅游行業研究的價值展望

隨著近年來旅游行業的快速發展，過去的小產業變成了跨界整合、包羅萬象的大旅游產業。這個大產業越復雜，越需要對各相關行業都有深刻理解，并對各種有利不利因素了然于胸；項目投資越大、牽扯的利益越多，越需要對宏觀和區域的法規政策、發展情況進行嚴謹系統的研究，設計出完善的商業模式；涉及的業態越多，越需要對新產品的發展方向、成功案例、成本效益進行調研和分析，確保項目業態結構合理，每個業態都有亮點，互相能形成良好的協同促進關系。

所以未來的旅游產業發展中，僅憑經驗性的判斷決策會越來越少，具有深度核心研究能力、又有強大數據基礎的研究機構將在不同方面發揮更大的作用，輔助行業各方實現更大的價值。

1、對行業的價值

行業研究在戰略上進行多維度宏觀研究，包括宏觀經濟、國家相關政策、區域經濟和人口情況、區域資源發展情況、不同類型文旅項目的商業模式、文旅產品發展方向等，指引行業未來的發展，并提供科學嚴謹的分析依據。

同時學術性研究機構也是行業專業交流的平臺，特別是非盈利性機構可以提供更加純粹的行業交流環境，來自行業各方的經驗、知識、數據可以更暢通的匯集和交流，并形成有價值的成果。

2、對資源端的價值

行業研究機構將成為資源端（比如地方政府或其它資源所有方）與投資方的價值橋梁，改變過去長期以來資源方單方面招商引資，卻效果不佳的現狀。

為何招商引資難？在傳統招商對接中，投資方看到的僅僅是一個“資源”，但對當地并不熟悉，沒能力或沒精力全方位評估這個并不起眼的“資源”在建成后的盈利性。于是只能配房地產，不然免談。如果房市下行，或需求不足，或政策調控，那就算有住宅用地依然吸引力不足。

通過對宏觀和行業的全面研究，專業研究機構可以將原始“資源”設計成可以看得到投資回報的“產品”，將投資價值具現化和量化，并以嚴謹的投資分析來佐證。這將大大優化文旅項目開發的投資環境，大幅降低資源端的招商成本，以及投資方的評估成本和機會成本。

3、對投資方的價值

第三方行業研究機構對投資方同樣有非常現實的價值。

當前較有實力的投資方看似選項眾多“挑花眼”，實際上看得越多、決策越難。（筆者熟悉的幾家大型文旅企業老總，往往一年看幾十上百個項目，都沒真實下決心投其中一個。）除非有無法拒絕的特別優質的資源或者特別優厚的條件，不然以有限的調研能力在諸多選項中難以抉擇。而特別好的條件可遇不可求，發展速度會受到局限。另外總部設在一二線城市的大型文旅企業去內陸地區全面評估投資項目可行性的成本相當高，而且對當地市場環境不熟，又拿不到切實數據的情況下，實際成果準確性堪憂。

對于這樣的情況，擁有當地全面數據以及行業大數據支持，且對資源及周邊區域進行過全面調研分析的研究機構所出具的相關報告，將具有非常高的決策參考價值，并能幫助投資方規避風險。

*本文來源：微信公眾號“ 景鑒智庫”（ID：jjwlzk），作者：周鳴岐、谷來豐，原標題：《景鑒研究 No23：專業研究與大數據的碰撞》。