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主题:旅行论文写作 时间:2023-12-31

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今年6月,刚毕业的大学生高烨选择了向往已久的韩国济州岛,作为自己的毕业旅行目的地.在一位微博旅游博主的推荐下,她下载了旅行应用PIRT梦想旅行.和马蜂窝、穷游这类旅行前搜攻略的平台不同,PIRT更像是旅行途中的辅助工具,比如它可以提供拍照翻译功能—拍个照,原有照片上的路标信息、餐厅菜单等文字随即转化为汉字显示出来.这让她觉得非常实用且方便.

近些年来,越来越多的中国年轻人会选择自助出境游,这一点在北上广的游客中更为突出.这一趋势是PIRT创始人郭宁看中的创业机会,自由行比例的上升,意味着游客的行前决策会逐渐向行中决策迁移.

在郭宁看来,在个性化的行程安排上,传统的酒店和机票已经越来越不重要—在线旅游平台已经能提供相对标准化的酒店和机票产品,这极大缩短了用户对比、决策的时间.另一方面,人们产生的需求正在更多地向途中的服务和项目聚集,除了价格和舱位,还有多少可以比较的呢?独特的游览项目、当地最受欢迎的餐厅、最local的娱乐活动等

但这些琐碎且长尾的境外信息需求,没有像针对酒店和机票那样的提供标准化信息的系统.PIRT正在解决的是,通过抓取亿万数量级别的旅行大数据,对用户在旅行途中经常搜索的信息精准分层,建立不同的推选机制,推荐给用户想要的当地“兴趣点”(POI).

在阿里巴巴和奇虎360的工作经历使郭宁意识到,许多互联网公司都是为解决信息不对称的问题而创建.PIRT的定位更像是即时智能推送的旅行助手,当游客凌晨3点在新宿输入“7-ELEVEn便利店买啤酒”的请求,或是在伊斯坦布尔搜索“羊肉餐馆”,PIRT的POI数据库中与“7-ELEVEn便利店”或“羊肉餐馆”相关的标签点评便会推送给用户.

对于PIRT来说,满足这些细碎需求的前提是必须建立庞大的数据库,和不断地提升机器学习能力.过去两年内,PIRT积累了2000万注册用户,超过1亿的POI数据主要来源于攻略类网站、国外当地点评类网站(例如Yelp、香港的OpenRice)和综合类网站,覆盖了200多个国家、2000多个热门城市.此外,PIRT先后获得湖畔山南资本的1200万元天使轮投资,阳光镭厉、中科乐创的4000万元A轮投资.

在产品研发初期,郭宁的思路是假想用户在行前把需要预订的部分都安排好了,因此PIRT只提供信息,并不提供预订服务.初代产品的功能非常基础,只提供了美食、酒店、购物、玩乐4个分类的信息供用户浏览.

但在实际运营后,问题一个接着一个出现.PIRT遇到的第一大难关就是初期产品在国外访问速度过慢.一开始,考虑到在海外购买带宽和部署服务器的成本远高于国内,PIRT并没有租用大量的服务器.

作为即时的信息工具助手,这个不小的软肋使得郭宁焦急万分.经过多次调研与商讨,团队开始在海外大量部署CDN,并在各个CDN上建立一套缓存机制,让热门的数据点能够以更快的速度覆盖到当地的服务器上.但这同时也需要团队投入更多的运营成本,对研发团队的大规模并行计算处理能力提出了更高的要求.

与此同时,不少用户反馈,在PIRT上看到了心仪的酒店或者景点的推荐,为什么不能一键完成酒店或门票的预订?>> PIRT创始人郭宁认为在技术手段发展迅速的时代,用户需要的是更直接、更精准的推荐式旅行决策服务.

郭宁开始反思PIRT只提供信息、不提供预订服务的产品设计—用户需要预订的话,还要再借助其他App,这无疑削弱了用户使用PIRT的黏性.除此之外,接入海外酒店以及目的地旅游产品的预订业务,某种程度上,比做UGC用户社区类的旅行网站更容易实现商业变现.

为了增加工具型应用的黏性,在之后的产品迭代中,PIRT也加入了资讯类信息服务、拍照翻译、汇率换算等功能.这些功能并不能带来直接的利润,却能提升用户对产品的好感度.

怎样更好地开展差异化竞争,是创业公司存活下去的关键因素,毕竟为用户提供海外POI推荐的公司远不止PIRT一家,携程、飞猪、大众点评、美团等平台都有涉及,并且在一些境外热门城市的POI上做得相当精细.

郭宁认为PIRT的侧重点在于自由行中的实时决策,这要求他们在两方面做到极致:提供用户想要的服务、提高用户的决策效率.

因此,POI数据的广度和深度是智能推荐助手的重要支柱.郭宁认为整个产品的技术门槛在于数据合并,对于一些非结构化的数据,要通過机器学习的方式做出来,并入结构化的数据中.像是店铺的迁移、关闭等实时变动,PIRT希望能在一分钟之内做到数据更新.

某种程度上,PIRT的最终形态更像是旅行途中的“今日头条”—通过“数据生产内容”(Data Generated Content,DGC),在用户还未搜索时,就将有价值的信息推荐出来,而并不是将大量的既定游览线路标上定价一股脑抛给用户.

这也依赖于技术支持.在产品的应用中,PIRT会根据用户的历史使用行为来分析用户画像,画像的标签属性可能多达上百种,再通过数据建模分析用户需求,进而将用户可能需要的信息推送给他们.用户的使用行为越多,PIRT反推得到的用户画像可能会更精准.

基于用户画像,PIRT会进一步分析,具备相同属性的用户,他们的共同爱好是什么.通过协同过滤,再把某个用户的访问信息、行程路线、游记、攻略等推荐给具有相同喜好的人.这样一来,PIRT就能够决定是给用户推荐一家五星级酒店还是青年旅社,这些信息在推荐时会更靠前一些.

作为智能推荐产品,其准确性和易用性很大程度上决定了用户体验的好坏.在济州岛的旅行途中,高烨使用了PIRT的拍照翻译功能,看到韩文随即转化为汉字时,她觉得非常方便实用.但随后她发现,一旦拍摄的照片中韩文信息过多,PIRT的翻译便会不精准甚至发生混乱.此外,高烨仍把PIRT当作一个翻译类工具型应用,尚未习惯通过它完成预订行程.

现阶段,为了提升产品的准确性,团队对机器处理过的技术也加入了更多的人工运营.接下来PIRT会转向更多的大众用户宣传,他们的用户数据显示境外安装了PIRT的用户打开App的频率远高于在境内安装的用户.即使国内出境自由行有很大的市场,并且是高价值的市场,出境游相对来说仍处于一个低频的状态,对于PIRT这样的创业公司来说,找到合适的商业模式依旧难度不小.

结论:关于本文可作为相关专业旅行论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文旅行游戏论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。

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