引言

旅游作为体验型产业，其发展依赖供需精准适配^[1]。旅游企业运营中产生海量用户预订、点评、社交媒体及竞品数据，蕴含经营规律。但传统决策依赖管理者主观经验，易导致资源错配或市场响应滞后。例如：某景区未利用客流高峰数据盲目增设服务点，因客流量低于预期而效率降低；某OTA未及时响应竞争对手价格策略，保持高价致用户流失率上升约15%。这些凸显传统决策的滞后问题。

大数据技术为解决上述问题提供新途径^[2]。通过构建行为预测模型，企业可前瞻把握市场趋势、洞察用户偏好、评估运营效能。本文围绕旅游企业经营场景，梳理相关数据源及特征，设计预测模型架构并验证效能，推动企业从“被动响应”向“主动预见”转变。

一、旅游企业行为预测的数据源与特征解析

1.1多源数据构成及意义

旅游企业行为预测依赖三类关键数据：用户交互数据（如OTA操作、社交媒体参与、反馈），映射用户偏好；市场动态数据（如宏观指标、竞争情报、外部因素），辅助决策；运营效能数据（如资源状态、财务、服务表现），优化行为^[3]。

1.2数据特质与清洗挑战

数据特性包括时间依赖性（需分解趋势、周期和残差）、高维特性（需降维如主成分分析）、非结构化信息密集（需NLP处理文本情感、图像识别解析热度），带来前期整合挑战。

二、旅游企业行为预测模型的构建框架

2.1模型设计思路

鉴于旅游企业行为的复杂性和数据特性，本研究设计了一种“多模型融合”的预测框架。该框架的核心机制在于利用单模型识别数据的局部规律，再通过模型集成优化预测精度。整体架构包含以下三层：

a.数据层（数据输入与标准化）：主要负责整合与规范化多源数据，实现时间点、数据结构和统计指标的一致性处理。举例而言，将在线旅行社（OTA）平台的“用户浏览时长”与旅游景区的“实时访客量”统一转换为每小时粒度数据，确保时间序列可对齐比较。

b.特征层（特征构建与工程）：着眼于构建涵盖用户、市场和企业三个维度的特征空间。用户层面特征如消费水平、出行习惯等；市场层面特征包含竞争激烈程度、替代产品数量等；企业层面特征则涉及资源使用效率、促销成本投入等。运用特征交互技术（如将“用户价格敏感度”与“企业优惠幅度”进行组合），揭示潜在的非线性关联模式。

模型层（预测与集成）：采用“基础模型+元模型（集成模型）”的双层结构。基础模型选用适合时序预测的长短期记忆网络（LSTM）和适用于分类问题的随机森林（Random Forest）。集成方法选用Stacking策略，对基础模型的预测结果进行二次学习，生成最终的行为预测值（例如，“未来7天酒店提价/降价幅度”、“景区下个月发布新游览路线的可能性”）。

2.2核心模型适用场景分析

依据预测目标和数据特征，不同模型展现出各自的优势：

·LSTM模型：长于处理序列依赖关系，特别适用于预测企业的动态策略调整行为，如价格浮动。例如，某酒店借助LSTM学习历史房价、客流量及对手价格的时间序列数据，成功预判未来两周的最优房价策略，带动客房收益提升12%。

·随机森林模型：对非线性关联和高维特征具备良好处理能力，适合预测企业的市场营销行为及其效果。如某旅行社采用随机森林分析用户属性（年龄、职业、历史消费）与不同营销方案的响应关联，精准选出“亲子游套餐”的高效推广渠道，实现转化率增长25%。

·XGBoost模型：在分类预测任务中通常展现较高准确性，尤其适合支持企业的运营资源配置决策。例如，某景区利用XGBoost根据各类因素（如日期、天气、历史流量等）预测未来各时段客流强度，据此动态优化观光车辆班次频率，有效将游客等候时长缩减40%。

三、预测模型在旅游企业决策中的实践应用

（一）动态定价的智能化决策

为应对旅游产品时效性要求（如酒店客房、航班座位），企业需建立弹性定价机制。基于大数据的预测模型可实现需求-价格动态均衡：

数据基础：整合历史价格、预订率、竞品定价、节假日特征、气象数据等多元化信息。

模型应用：利用LSTM模型预测72小时需求趋势，结合成本约束生成最优价格策略。典型案例包括：某航空公司通过模型预判"北京-三亚"航线春节高峰需求，提前将经济舱基准价上调50%（800→1200元），并预留20%低价票用于会员维系，平衡收益与客户黏性。

实践成效：某连锁酒店应用后，旺季客房均价提升18%，空置率降低9个百分点，总收益增长超23%。

（二）精准营销的靶向化实施

预测模型可定位高价值客群，优化营销资源配置：

数据基础：融合消费记录、浏览行为、社交标签、评论情感等多维用户画像。

模型应用：先通过K-means聚类划分"高端定制""经济自助""家庭亲子"等客群，再利用随机森林预测各群体营销响应率。典型场景如：针对"家庭亲子"群体推送"儿童免票"活动，核销率提升至35%（较全域推送提高23个百分点）。

实践成效：某OTA平台经模型优化后，营销成本缩减40%，单客获客成本由150元降至80元。

（三）资源调度的前瞻性规划

实现客流波动与资源供给（车辆/导游/场地）的动态匹配：

数据基础：接入实时客流量、历史同期值、交通流量、气象预警、社媒热力等动态指标。

模型应用：采用XGBoost预测三日客流峰值，驱动资源预配置。典型应用如：某古镇景区基于暴雨预警，削减户外导游排班50%，转配室内讲解员并预置雨具，保障70%室内客流服务覆盖。

实践成效：某主题公园优化后，高峰期设备闲置率降低25%，客诉量下降30%。

四、应用挑战与技术优化

（一）核心挑战

1.数据质量缺陷：行业数据噪声率高（如30%点评含"还行"等无效文本）、缺失严重，中小企业基础设施薄弱

2.模型可解释困境：深度学习的黑箱特性降低决策置信度（如管理者拒接15%调价建议因缺乏依据）

3.实时响应瓶颈：传统模型计算耗时超4小时，无法匹配2小时级的市场突变响应窗口（如恶劣天气冲击）

（二）优化路径

1.数据治理升级：构建"清洗-标注-验证"自动化流水线；中小企业通过行业数据联盟降低采集成本

2.模型透明化改造：引入可解释AI（XAI）技术输出决策依据（如量化"竞品调价"占调价决策35%权重）

3.计算效能提升：采用轻量化LSTM架构与边缘计算部署，预测响应压缩至30分钟内

五、结论

基于多源数据融合与机器学习算法的行为预测模型，有效支撑了旅游企业在定价决策、精准营销及资源配置等关键环节的科学预判，为缓解行业供需结构性矛盾提供了技术解决方案。该模型的核心价值体现在：不仅优化了单点决策效率，更构建了“动态数据监测→预测分析→策略迭代”的闭环管理体系，推动企业决策机制从经验驱动向数据智能转型。

六、未来趋势

5G通信及物联网技术的成熟将推动预测模型接入实时动态数据（如景区游客移动热力图），实现更高精度的行为预判。与此同时，需在严格遵守隐私保护法规的前提下寻求数据价值释放路径。唯有实现技术创新与合规运营的平衡，预测模型方能真正成为驱动旅游企业高质量发展的核心引擎。

参考文献：

[1]谢陈昕,黎文靖.“网红”旅游热度何以激励城市创新——数字经济与网红经济的创新理论视角[J].暨南学报(哲学社会科学版),2025,47(05):140-161.

[2]杨正玉.数字经济赋能山东省县域乡村旅游的发展机制及策略[J].现代商业,2025,(14):154-157.

[3]何金花,邓艳,许春晓.数字化转型对中国上市旅游企业可持续发展绩效的影响研究[J/OL].旅游科学,1-15[2025-08-19].