大数据时代下韩国旅游业网络营销效果分析

金泰垠 丁潇君

摘要：伴随网络营销趋势的增长，大数据对于韩国旅游业至关重要。大数据分析既为营销和广告提供战略指南，又会降低营销成本。本文概括了大数据定义、特征以及韩国旅游业现状，并通过韩国仁川永宗岛和忠清南道泰安郡的案例分析，揭示了大数据对韩国旅游业网络营销效果的影响。这为韩国旅游业在营销战略上引入大数据分析提供参考价值。

关键词：大数据；网络营销；案例分析

引言

网络普及的现代生活下，网络营销成为网络发展的衍生物之一，通过借助网络的传播范围广、方面等优点，更好实现对产品的营销。加之大数据分析应用性的不断扩大，使得网络营销的模式也随之变化，根据大数据提供的大量信息，网络营销商可以获取更多的营销对象以及营销策略。合理的运用大数据的诸多特性以及优点来进行网络营销，可以有效增强企业竞争力及其效益。

韩国旅游业目前虽然与大数据相关的事业正在增加，但基础建设仍是中心。只有利用构筑的大数据系统的事业增多，市场才会活跃。越来越多的企业在酒店住宿、采购情况、客户信息等庞大数据的存储和评价上越来越专业化，行业由此变得更加高效[1]。像这样在旅游产业中，通过利用大数据，努力提供有效的优质服务，因此需要摸索出能以更有效的方法利用大数据的方案。因此，在网络营销增长趋势下，伴随大数据技术的发展，对韩国旅游业在预测未来动向和掌握更准确的访客需求等方面起到至关重要的作用。本文对大数据在韩国旅游业应用的案例进行深入分析，为韩国旅游业在营销战略上引入大数据分析提供参考价值。

1、大数据定义与特征

1.1 大数据的定义

Laney（2001）定义的大数据是具有更大发展决策，发现Insight和优化工程的容量、速度和多样性的信息资产。另外以大数据所具有的系统特性为中心，“从快速的收集，发现及分析可行的庞大数据中提取经济价值的新一代技术及计算机系统”也被定义为“新世代的技术及计算机系统”[2]。McKinsey（2011）将大数据定义为“超出传统数据库软件存储，管理和分析规模的数据”。企业利用大数据提前预测客户行为，制定应对方案，增强企业竞争力，提高生产效率，实现商业创新[3]。Boyd & Crawford（2012）在此基础上进一步定义将数据的应用技术及分析层面与文化及价值层面相结合，形成技术、分析、神话相结合的混合体[4]。2013年牛津英语词典中正式收录了“大数据（big data）”一词，根据词典的定义，大数据是为了找出与人类行动及相互作用相关的模式、趋势和关联性而计算的[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）认为大数据是指收集、储存、处理各种形式的数据，根据目的进行分析，并以此为基础创造有意义的知识的行为[6]。

1.2 大数据的特征

大数据特征分为三种（volume、velocity、variety）[7]。第一，数据量。数据的数量是指数据的大小。说起大数据，一般都会想起大量的数据。这里所谓的大量是指积累的数据的大小足以超过物理极限的巨大。第二，分析速度。数据生成的速度远比数据的数量更重要。几乎与实时快速分析，这将成为企业核心竞争力一种。大数据可实现极快的速度分析，使旅游企业在竞争者之间获得新优势，从而提高竞争力。第三，多样性。大数据有图像、信息、GPS信号、传感器数据、社交媒体内的文本数据等，形态非常丰富。换句话说，大数据以前的数据分析是以定型数据为对象执行的，大数据以后就是把半定型，非定型数据都作为分析对象[8]。

2、韩国旅游业现状

在韩国旅游业中，大数据产业虽然还处于初期水平，但已经进入了大数据应用基础设施的体现阶段。据韩国科学技术信息研究院提供的数据，预计到2020年底，韩国大数据市场将增长到8亿9千万美元的规模[9]。从韩国文化观光研究院的韩国观光政策中利用大数据的事例来看，Lotte World为了在下雨雪天气时吸引顾客开发营销活动，使用了大数据，而济州岛则利用信用卡数据，体系地分析旅游趋势的变化和消费模式，还有全罗北道分析了来到全州韩屋村的游客的实际规模和喜好度，提高了旅游政策的实效性[10]。

最近在国内外大数据分析的活用期待创设新工作岗位和刺激国内需求市场的效果，在韩国也正在支持很多政策。为了分析和利用国内旅游市场的现状，变化和预测，旅游政策的效果等，期待大数据能够起到更加重要的作用。

3、案例分析

3.1 流动人口调查及模式分析：以韩国仁川永宗岛为例

3.1.1 大数据分析目的

永宗岛游客的消费和住宿没有联系，邻近地区居民的消费生活在永宗岛内非常活跃，因此永宗岛并不富裕。在韩国仁川，通过访问永宗岛的游客的行动模式及消费倾向分析，发掘以需求者为中心的量身定做型旅游政策提案及信息，通过对公共和民间数据为基础的科学接触方式分析，为推进新政策提供客观依据。以分析结果为基础，通过有针对性的政策推进，谋求永宗岛的区域发展析。

3.1.2 大数据分析方法与结果

首先推算附近地區的事前访客，以结果为中心，考虑到个别产业周期性访问永宗岛的人口，居住在永宗岛或定期通行，访问的人口最少为20，000人。另外，一个月内访问大阜岛的天数超过4天（5天以上访问）的人口约为18，600多人，比居住及定期访问人口估计数（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统

在实施大数据分析时，为了掌握前往永宗岛的游客的行动方式及倾向，为了判断准确的访客人数，将访客标准设定为一个月内访问永宗岛的3天以下。以全部流动人口统计数据为基础，专门提取外国人数据，了解外国游客的需求。期限选定为2018年8月1日至2018年12月31日一共5个月。范围为每月流动人口数统计、各区域流动人口数统计、各国籍流动人口数统计等。分析外国游客时，只能对韩国利用漫游服务的外国人进行统计。外国人在移动通信公司使用国内通话、短信、数据等漫游服务时，可以通过统计的方式，即使外国人在韩国不开通手机也可以统计，因此通常误差范围不大。

通过这种方法比较了旺季和淡季的访客规模，主要地方自治团体及岛屿观光地和访客数量比较时，也显示出了较高的竞争力，2017年3月到2018年2月1年间每月访客。之后受萨德（THAAD）的影响，6月和7月访客数量有所下降，从淡季的12、1、2月的情况来看，淡季和旺季访客规模差别很大。另外，从每周一的访客分析，周六的日均访客规模最大，春季的访客量平均为5万7千多人，接近平日中最低的周三的1万5千多人的4倍。

3.1.3 大数据分析结果启示

根据以上分析结果，按月细化访问量，对访客增减率何时最高或最低进行判别，适时重点做好主要访客，为制定营销策略作出贡献。另外，为了在主要外地访客的永宗岛附近集中宣传宣传牌，吸引外地访客，考虑到季节特点，从中得到了政策上的启示。在每周的分析中，对制定流动人口最多的周六相关的各种活动和营销战略做出了贡献，并证明在主要自治团体及岛屿观光地和访客数量的比较上，永宗岛也显示出了很高的竞争力。

3.2 利用社交媒体分析关键词：以韩国忠清南道泰安郡为例

3.2.1 大数据分析目的

忠清南道泰安郡正在通过树立地区形象，推进建设韩国海洋经济中心轴的新海洋城市。利用了韩国忠清南道泰安郡的大数据分析方法中的“数据挖掘”，提出了各种社交媒体的关键关键词分析事例。以泰安海水浴场为中心，通过分析相关关键词，开发泰安有名的商品，计算核心关键词，为树立泰安形象制定政策做出贡献。

3.2.2 大数据分析方法与结果

泰安郡从2016年到2018年的3年间，一共收集了47个观光地的160，069个社会数据，14个庆典相关的社会数据17，581个，一共177，650个。泰安郡按照主要观光产业分类，分为海水浴场、体验村，主要观光地、庆典，利用社会数据、流动人口数据、销售数据，实施了大数据分析。以社交媒体关键词分析为例，在61个旅游关键词中，利用在各种社交媒体中提取提及量多的数据的方式，对在泰安推荐的主要旅游地“海水浴场”和“体验村”进行分析，提及量最大。

韩国忠清南道泰安郡（2018年）游客大数据分析结果报告中

在分析各种社交媒体时，主要使用的关键词是“海水浴场”、“体验村”等。第一个提及量最高的关键词“海水浴场”是泰安郡海水浴场，因为海水浴场的特性，夏天提及量剧增，博客和社区的提及量尤其多。第二个高度的关键词“体验村”并没有按照季节来区分。最后综合收集了有关泰安郡的各种关键词，得出了提及最多的关键词。统一收集到的关键词再次归结于主要旅游设施、地点内主要旅游资源、相关餐饮、同伴类型主要活动、泰安郡内联系景区等范畴，实施分析，大数据分析核心营销关键词是泰安郡的“花”。

通过利用数据挖掘内容的分析结果，泰安郡将花池海水浴场选定为首个泰安郡主要观光地，并制定了相关的宣传营销战略。泰安郡的特性使海水浴场的形象更加稳固，考虑到夏季经常去泰安郡，所以策划了夏季活动。第二次以提及量高的体验村相关关键词为基础，根据提及量进行排名，将提及量高的即游客关注度高的地方选定为主要观光地，集中进行宣传和营销。另外，对主要观光地的数十个关键词进行分析后发现，它们的共同要素是“花”，因此利用这些关键词，开发泰安郡的形象、代表品牌、口号等，构筑了日后成为海洋城市的代表形象。

4、结论

随着旅游及接待产业领域的大数据利用度剧增，本文选取与此相关的韩国案例进行了研究，了解了旅游及接待产业对大数据技术的主要利用度。分析结果主要围绕大数据应用的目的、方法、结果和启示进行考察，据此分析的研究结果如下。

第一，在流动人口调查及模式分析上，与移动通信公司合作，收集基于基站的流动人口信息及数据，进行更准确度更高的人口调查。3G基础和LTE基础的数据收集方法不同，以收集的数据为中心，按照游客不同时间段、不同年龄段、不同地区等类型分类，掌握游客的流动模式，即流动人口较高的时间段，滞留时间，主要访问地。

第二，在利用社交媒体的关键词分析中，以各种社交媒体衍生的提及量最高的关键词为中心，探索游客的主要热点，组成成为核心关键词的主要商品，或用于提升地区形象等。另外，还收集了有关庆典游客满意度的大数据，分类为满意、不满意、中立，以掌握再访问顾客的倾向及不满意程度较高的关键词为中心，改善了今后庆典。

总体而言，旅游及接待产业领域的大数据应用尚处于幼儿期，但应用领域的潜在增长力巨大，成本也在逐步降低。据史料记载、航空公司、酒店等其它旅游相关行业的大数据应用，可以让相关从业人员从更宏观的角度了解客户的偏好和满意度，降低企业成本，增加经济效益。

参考文献

[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] 韓国政府公共数据网站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.

作者简介：

金泰垠，北京工业大学经济与管理学院 ，硕士研究生，主要研究方向：营销战略；

丁潇君，北京工业大学经济与管理学院 ，副教授，教师，博士研究生，主要研究方向：企业文化，技术创新。