大數據時代下韓國旅游業網絡營銷效果分析

金泰垠 丁瀟君

摘要：伴隨網絡營銷趨勢的增長，大數據對于韓國旅游業至關重要。大數據分析既為營銷和廣告提供戰略指南，又會降低營銷成本。本文概括了大數據定義、特征以及韓國旅游業現狀，并通過韓國仁川永宗島和忠清南道泰安郡的案例分析，揭示了大數據對韓國旅游業網絡營銷效果的影響。這為韓國旅游業在營銷戰略上引入大數據分析提供參考價值。

關鍵詞：大數據；網絡營銷；案例分析

引言

網絡普及的現代生活下，網絡營銷成為網絡發展的衍生物之一，通過借助網絡的傳播范圍廣、方面等優點，更好實現對產品的營銷。加之大數據分析應用性的不斷擴大，使得網絡營銷的模式也隨之變化，根據大數據提供的大量信息，網絡營銷商可以獲取更多的營銷對象以及營銷策略。合理的運用大數據的諸多特性以及優點來進行網絡營銷，可以有效增強企業競爭力及其效益。

韓國旅游業目前雖然與大數據相關的事業正在增加，但基礎建設仍是中心。只有利用構筑的大數據系統的事業增多，市場才會活躍。越來越多的企業在酒店住宿、采購情況、客戶信息等龐大數據的存儲和評價上越來越專業化，行業由此變得更加高效[1]。像這樣在旅游產業中，通過利用大數據，努力提供有效的優質服務，因此需要摸索出能以更有效的方法利用大數據的方案。因此，在網絡營銷增長趨勢下，伴隨大數據技術的發展，對韓國旅游業在預測未來動向和掌握更準確的訪客需求等方面起到至關重要的作用。本文對大數據在韓國旅游業應用的案例進行深入分析，為韓國旅游業在營銷戰略上引入大數據分析提供參考價值。

1、大數據定義與特征

1.1 大數據的定義

Laney（2001）定義的大數據是具有更大發展決策，發現Insight和優化工程的容量、速度和多樣性的信息資產。另外以大數據所具有的系統特性為中心，“從快速的收集，發現及分析可行的龐大數據中提取經濟價值的新一代技術及計算機系統”也被定義為“新世代的技術及計算機系統”[2]。McKinsey（2011）將大數據定義為“超出傳統數據庫軟件存儲，管理和分析規模的數據”。企業利用大數據提前預測客戶行為，制定應對方案，增強企業競爭力，提高生產效率，實現商業創新[3]。Boyd & Crawford（2012）在此基礎上進一步定義將數據的應用技術及分析層面與文化及價值層面相結合，形成技術、分析、神話相結合的混合體[4]。2013年牛津英語詞典中正式收錄了“大數據（big data）”一詞，根據詞典的定義，大數據是為了找出與人類行動及相互作用相關的模式、趨勢和關聯性而計算的[5]。Chang Kyun Lee，Byung Kyu Park，Su Young Kim，Jae Myung Cha，Jie-hyun Kim，Hyun-soo Kim，Sun Ha Jee，Hyunsoo Chung（2020）認為大數據是指收集、儲存、處理各種形式的數據，根據目的進行分析，并以此為基礎創造有意義的知識的行為[6]。

1.2 大數據的特征

大數據特征分為三種（volume、velocity、variety）[7]。第一，數據量。數據的數量是指數據的大小。說起大數據，一般都會想起大量的數據。這里所謂的大量是指積累的數據的大小足以超過物理極限的巨大。第二，分析速度。數據生成的速度遠比數據的數量更重要。幾乎與實時快速分析，這將成為企業核心競爭力一種。大數據可實現極快的速度分析，使旅游企業在競爭者之間獲得新優勢，從而提高競爭力。第三，多樣性。大數據有圖像、信息、GPS信號、傳感器數據、社交媒體內的文本數據等，形態非常豐富。換句話說，大數據以前的數據分析是以定型數據為對象執行的，大數據以后就是把半定型，非定型數據都作為分析對象[8]。

2、韓國旅游業現狀

在韓國旅游業中，大數據產業雖然還處于初期水平，但已經進入了大數據應用基礎設施的體現階段。據韓國科學技術信息研究院提供的數據，預計到2020年底，韓國大數據市場將增長到8億9千萬美元的規模[9]。從韓國文化觀光研究院的韓國觀光政策中利用大數據的事例來看，Lotte World為了在下雨雪天氣時吸引顧客開發營銷活動，使用了大數據，而濟州島則利用信用卡數據，體系地分析旅游趨勢的變化和消費模式，還有全羅北道分析了來到全州韓屋村的游客的實際規模和喜好度，提高了旅游政策的實效性[10]。

最近在國內外大數據分析的活用期待創設新工作崗位和刺激國內需求市場的效果，在韓國也正在支持很多政策。為了分析和利用國內旅游市場的現狀，變化和預測，旅游政策的效果等，期待大數據能夠起到更加重要的作用。

3、案例分析

3.1 流動人口調查及模式分析：以韓國仁川永宗島為例

3.1.1 大數據分析目的

永宗島游客的消費和住宿沒有聯系，鄰近地區居民的消費生活在永宗島內非?；钴S，因此永宗島并不富裕。在韓國仁川，通過訪問永宗島的游客的行動模式及消費傾向分析，發掘以需求者為中心的量身定做型旅游政策提案及信息，通過對公共和民間數據為基礎的科學接觸方式分析，為推進新政策提供客觀依據。以分析結果為基礎，通過有針對性的政策推進，謀求永宗島的區域發展析。

3.1.2 大數據分析方法與結果

首先推算附近地區的事前訪客，以結果為中心，考慮到個別產業周期性訪問永宗島的人口，居住在永宗島或定期通行，訪問的人口最少為20，000人。另外，一個月內訪問大阜島的天數超過4天（5天以上訪問）的人口約為18，600多人，比居住及定期訪問人口估計數（20，000人）少，因此有可能包含非旅游目的的人[11]。

永宗島小商圈信息系統

在實施大數據分析時，為了掌握前往永宗島的游客的行動方式及傾向，為了判斷準確的訪客人數，將訪客標準設定為一個月內訪問永宗島的3天以下。以全部流動人口統計數據為基礎，專門提取外國人數據，了解外國游客的需求。期限選定為2018年8月1日至2018年12月31日一共5個月。范圍為每月流動人口數統計、各區域流動人口數統計、各國籍流動人口數統計等。分析外國游客時，只能對韓國利用漫游服務的外國人進行統計。外國人在移動通信公司使用國內通話、短信、數據等漫游服務時，可以通過統計的方式，即使外國人在韓國不開通手機也可以統計，因此通常誤差范圍不大。

通過這種方法比較了旺季和淡季的訪客規模，主要地方自治團體及島嶼觀光地和訪客數量比較時，也顯示出了較高的競爭力，2017年3月到2018年2月1年間每月訪客。之后受薩德（THAAD）的影響，6月和7月訪客數量有所下降，從淡季的12、1、2月的情況來看，淡季和旺季訪客規模差別很大。另外，從每周一的訪客分析，周六的日均訪客規模最大，春季的訪客量平均為5萬7千多人，接近平日中最低的周三的1萬5千多人的4倍。

3.1.3 大數據分析結果啟示

根據以上分析結果，按月細化訪問量，對訪客增減率何時最高或最低進行判別，適時重點做好主要訪客，為制定營銷策略作出貢獻。另外，為了在主要外地訪客的永宗島附近集中宣傳宣傳牌，吸引外地訪客，考慮到季節特點，從中得到了政策上的啟示。在每周的分析中，對制定流動人口最多的周六相關的各種活動和營銷戰略做出了貢獻，并證明在主要自治團體及島嶼觀光地和訪客數量的比較上，永宗島也顯示出了很高的競爭力。

3.2 利用社交媒體分析關鍵詞：以韓國忠清南道泰安郡為例

3.2.1 大數據分析目的

忠清南道泰安郡正在通過樹立地區形象，推進建設韓國海洋經濟中心軸的新海洋城市。利用了韓國忠清南道泰安郡的大數據分析方法中的“數據挖掘”，提出了各種社交媒體的關鍵關鍵詞分析事例。以泰安海水浴場為中心，通過分析相關關鍵詞，開發泰安有名的商品，計算核心關鍵詞，為樹立泰安形象制定政策做出貢獻。

3.2.2 大數據分析方法與結果

泰安郡從2016年到2018年的3年間，一共收集了47個觀光地的160，069個社會數據，14個慶典相關的社會數據17，581個，一共177，650個。泰安郡按照主要觀光產業分類，分為海水浴場、體驗村，主要觀光地、慶典，利用社會數據、流動人口數據、銷售數據，實施了大數據分析。以社交媒體關鍵詞分析為例，在61個旅游關鍵詞中，利用在各種社交媒體中提取提及量多的數據的方式，對在泰安推薦的主要旅游地“海水浴場”和“體驗村”進行分析，提及量最大。

韓國忠清南道泰安郡（2018年）游客大數據分析結果報告中

在分析各種社交媒體時，主要使用的關鍵詞是“海水浴場”、“體驗村”等。第一個提及量最高的關鍵詞“海水浴場”是泰安郡海水浴場，因為海水浴場的特性，夏天提及量劇增，博客和社區的提及量尤其多。第二個高度的關鍵詞“體驗村”并沒有按照季節來區分。最后綜合收集了有關泰安郡的各種關鍵詞，得出了提及最多的關鍵詞。統一收集到的關鍵詞再次歸結于主要旅游設施、地點內主要旅游資源、相關餐飲、同伴類型主要活動、泰安郡內聯系景區等范疇，實施分析，大數據分析核心營銷關鍵詞是泰安郡的“花”。

通過利用數據挖掘內容的分析結果，泰安郡將花池海水浴場選定為首個泰安郡主要觀光地，并制定了相關的宣傳營銷戰略。泰安郡的特性使海水浴場的形象更加穩固，考慮到夏季經常去泰安郡，所以策劃了夏季活動。第二次以提及量高的體驗村相關關鍵詞為基礎，根據提及量進行排名，將提及量高的即游客關注度高的地方選定為主要觀光地，集中進行宣傳和營銷。另外，對主要觀光地的數十個關鍵詞進行分析后發現，它們的共同要素是“花”，因此利用這些關鍵詞，開發泰安郡的形象、代表品牌、口號等，構筑了日后成為海洋城市的代表形象。

4、結論

隨著旅游及接待產業領域的大數據利用度劇增，本文選取與此相關的韓國案例進行了研究，了解了旅游及接待產業對大數據技術的主要利用度。分析結果主要圍繞大數據應用的目的、方法、結果和啟示進行考察，據此分析的研究結果如下。

第一，在流動人口調查及模式分析上，與移動通信公司合作，收集基于基站的流動人口信息及數據，進行更準確度更高的人口調查。3G基礎和LTE基礎的數據收集方法不同，以收集的數據為中心，按照游客不同時間段、不同年齡段、不同地區等類型分類，掌握游客的流動模式，即流動人口較高的時間段，滯留時間，主要訪問地。

第二，在利用社交媒體的關鍵詞分析中，以各種社交媒體衍生的提及量最高的關鍵詞為中心，探索游客的主要熱點，組成成為核心關鍵詞的主要商品，或用于提升地區形象等。另外，還收集了有關慶典游客滿意度的大數據，分類為滿意、不滿意、中立，以掌握再訪問顧客的傾向及不滿意程度較高的關鍵詞為中心，改善了今后慶典。

總體而言，旅游及接待產業領域的大數據應用尚處于幼兒期，但應用領域的潛在增長力巨大，成本也在逐步降低。據史料記載、航空公司、酒店等其它旅游相關行業的大數據應用，可以讓相關從業人員從更宏觀的角度了解客戶的偏好和滿意度，降低企業成本，增加經濟效益。

參考文獻

[1] Laney， D. （2001）. 3D data management： Controlling data volume， velocity， and variety. Application Delivery Strategies， META Group. Retrieved from http：//blogs. gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3DData-Management -Controlling-Data- Volume-Velocityand-Variety.pdf1

[2] McKinsey， J.， Big data ： the next frontier for innovation， competition， and productivity， Hoboken， McKinsey & Co.， 2011， p. 5.

[3] Boyd， D.， & Crawford， K. （2012）. Critical questions for Big Data. Information， Communication and Society， 15（5）， 662-679. Retrieved from http：//www.tandfonline. com/doi/full/10.1080/1369 118X.2012.678878 [pdf]）

[4] Big data. （n.d.）. In Oxford dictionary. Retrieved from https：//en.oxforddictionaries.com/definition/big_data

[5] Chang Kyun Lee， Byung Kyu Park， Su Young Kim， Jae Myung Cha， Jie-hyun Kim， Hyun-soo Kim， Sun Ha Jee， Hyunsoo Chung. （2020）. Research Using Big Data in Gastroenterology - Based on the Outcomes from Big Data Research Group of the Korean Society of Gastroenterology -. The Korean Journal of Gastroenterology， 75（1）， 4-10.

[6] McAfee， A. & Brynjolfsson， E. （2012）， Big data： the management revolution. Harvard business review， 90（10）， pp. 4-5

[7] K. S. Noh. （2015）. Educational Policy Proposals through Analysis of the Perception of Big data for University Students. Journal of Digital Convergence， 13（11）， 25-33. DOI ： 10.14400/JDC.2015.13.11.25

[8] Kim Won-sik， Lee Byeong-cheol， Kim Doo-san. （2019）. A Case Study of Big Data Analysis in Tourism and Hospitality Context. Journal of Hotel & Resort， 18（2）， 197-218.

[9] Park Eun-Kyung， Results of Big Data Analysis in Public Sector of Jeonju Hanok Village， Break News， 2016.

[10] 韓國政府公共數據網站3.0，www.data.go.kr

[11] Korea Tourism Organization， A press release from the PR office of the Tourism R&D Center， Meet a big data festival， 2018.

作者簡介：

金泰垠，北京工業大學經濟與管理學院 ，碩士研究生，主要研究方向：營銷戰略；

丁瀟君，北京工業大學經濟與管理學院 ，副教授，教師，博士研究生，主要研究方向：企業文化，技術創新。