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2018年10月19日 星期五

Traveling with Ai - Part 1: Arrival in Paris!






來源Alter聊IT


AI会让旅游成为一门好生意吗?


金九銀十,旅遊業等來了好日子。

一面是數億人次的旅遊計劃,直接製造數萬億的市場規模;一面是第四次消費結構升級,旅遊休閒成為一種新常態。

但事實層面是,儘管旅遊人次眾多,市場龐大,可多年來發展品質始終不高,過度依賴門票經濟,導致整體產業的商業價值和想像空間一直被低估。
不過,今年對岸中國黃金周有兩個重要的變化,似乎能看到一些未來旅遊產業的價值趨勢:門票大範圍做減法,景區普遍開始在產品服務上做加法;新技術的應用,人工智慧技術在景區有了廣泛鋪開的趨勢,今年對岸中國65個景區,都在推行刷臉票務系統,這在去年都是很難想像的規模。

技術的應用,也成了景區產品服務「加法」背後的重要驅力,尤其是,讓旅遊產業從體驗到消費,都開始有了升級的苗頭,這樣的改變會讓一直被低估的旅遊業,成為一門好生意嗎?
價值被低估的旅遊業
旅遊業是個綜合性很強的產業,食、住、行、游、購、娛等每個環節,都有可能成為價值點,當然也可能成為價值限制的因素。這點我們台灣也類似!

一方面,傳統意義的景區盈利模式相對單一,大多數景區依靠門票盈利,導致很多5A級景區的門票動輒數百元。但在今年,各地已頒布實施門票降價政策,其全國981個景區,採取免費開放或門票降價措施,其中5A、4A級景區佔比超過7成,這對遊客來說是個好消息,但不可避免地影響大部分景區的營收。

但萬事萬物皆有「雙面」屬性,門票降價也就迫使景區去推動產品服務,刺激門票消費之外的二次消費,比如購物、休閒、娛樂等相關的個性化服務。但當下的痛點在於,很多熱門景區時常出現排長隊購票的現象,佔用了遊客太多無效時間,自然降低了二次消費的慾望和頻率。

另一方面,景區有著「閒時很閒,忙時很忙」的週期困境,客流上的不穩定導致了旅遊資源的閒置,圍繞景區展開的食、住、購、娛等有著同樣的問題,間接導致了宰客、黃牛、假票等惡性事件。

互聯網的出現在一定程度上,改變了景區的行銷方式,開始從自然獲客轉向主動拉客,各大OTA平台、微信朋友圈、資訊類APP等不乏景區的定向廣告,卻也面臨著精準度不高、效果隨機等諸多不確定性。要知道旅遊APP的獲客成本,就高達幾千元,景區的廣告轉化率可想而知。

究其根本,社交平台、搜索引擎、出行地圖等,對遊客的瞭解緊停留在線上,但旅遊是一門線下的生意,線下的流量數據、用戶理解卻一直處於空白,儘管絕大多數景區引入了數位化系統,但對用戶的理解,也都十分單薄。

由此導致的結果就是數據孤島,出行數據、景區數據、飯店數據、用戶畫像等互相孤立,在吸金能力上自然少了一些想像力,不過更值得注意的還有服務場景的割裂。旅遊是典型的線性服務,需要用一個時間軸把機酒、門票、住宿、娛樂等場景有條理的串聯起來,某一環節的數據缺失,勢必會破壞整個產業鏈的連續性,也決定了用戶最終會消費哪些服務。

何況旅遊是獨立於工作、生活之外的第三空間,更強調舒適性,用戶體驗上的不滿意,最終將影響整個旅遊業態。十年前,為瞭解決旅遊行業的亂象,嘗試給出的解決方案是互聯網化,十年後似乎輪到了人工智慧


AI+旅遊的賦能新世代
阿爾法狗戰勝李世石後,引發了AI應用的新一輪浪潮,旅遊業也在範圍之內。最早的AI+旅遊是從單一場景切入,以期推動旅遊產業的智能化,即便到了現在,不少和旅遊相關的旅遊產品仍在繼續這一模式。

簡單梳理一下,AI在旅遊場景上的應用可以歸結為六種形態(排名不分先後):

1、語音翻譯、導覽。對岸目前已經出現了逸豆、有道、科大訊飛等多家產品,功能上主要是語音翻譯,或者是實現一些語音導遊的功能;

2、AR/VR數位導覽。主要是一些博物館透過AR、VR技術,做資訊的附加服務、導覽服務,豐富遊覽內容形態;

3、機器人客服。幫助用戶處理飯店預訂、機票預訂、退改簽等「入門問題」,目的在於提升客服效率;

4、人臉辨識票務。基於人臉辨識技術,快速實現身份認證,機場、高鐵以及一些景點,已經應用了相關產品;

5、智慧行程規劃。基於旅客的資訊、目的地、時間等數據,利用算法處理幫助用戶推薦合理的旅行路線,常見於馬蜂窩、攜程等平台;

6、禮賓機器人。一些酒店、景區等開始引入禮賓機器人,提供相關資訊查詢、預約等服務,以提升服務效率和用戶體驗。


旅遊的互聯網化,抓住了用戶的線上數據,人工智慧的使命恐怕是打通景區的線下數據,畢竟這才是旅遊亂象的本源。然而單一場景的AI+旅遊,未能解決旅遊產業的癥結,數據孤島依舊存在,服務依舊被割裂。

這兩年出現的創業者,似乎想要改變現狀,比如原百度研究院院長林元慶博士的Aibee,老牌解決方案商深大智慧等,都瞄準了旅遊這一垂直場景,最大的不同,就是全域旅遊的AI解決方案。

以Aibee和武當山景區的合作為例,最先打通的是「AI刷臉入園」,遊客透過景區小程式,或線下刷臉註冊購票,景區入口的人臉辨識閘機,對遊客進行臉部掃描確認;在景區內可以打開小程式裡的「AI拍一拍」,獲取相應景點名稱與詳細介紹,並自動生成景點圖文,方便分享給微信好友;遊客在景區遊玩時,還可以掃描線下標識牌上的二維碼,或景區公眾號,進入景區小程式,獲得景區門票、飯店、餐飲、娛樂、活動、購物等推薦。
從景區外圍到內核,或許人工智慧的滲透,還處於初步階段,至少讓我們看到瞭解決旅遊痛點的可能:

一,打通線上線下數據,打破數據孤島。解決了線下的數據採集,為景區和當地旅遊部門,提供了全方位營運的前提,好比說刷臉多次入園、遊覽過程的追蹤等等,也包括多元化的商業變現。

二,提高景區運營效率,優化遊客體驗。數據推演一下:傳統購票、掃碼需要媒介,對於攜帶介質的遊客要求高,尤其對於需要多次出入景區的遊客來說,體驗相對繁複;後期針對多次入園、實名入園所採用的生物辨識方式——指紋辨識,登錄和辨識穩定性差(指紋磨損率高,指紋錄入的隨機性大),平均需要30秒以上的時間;人臉辨識登錄和辨識的整個過程,只需要幾秒時間。

三,連接「人、娛、購」,推動二次消費。線下數據打通後,景區可以利用推薦、彈窗等形式進行資訊找人、服務找人,進而促進遊客在景區內外的二次消費,在門票價格下降或免費的背景下,無疑踩準了景區的痛點。

四,加速景區社交裂變,實現二次導流。使用者可以借助小程式等,將照片在微信中與好友分享,景區也可以在營運上策劃一些有趣的活動,實現社交裂變和二次導流。相比於線下廣告和大規模的廣告投放,在成本和精準度上都是更優選擇。

事實上,諸如Aibee的解決方案並不複雜,無非是電腦視覺、語音辨識、自然語言理解、大數據分析等多模態AI技術,應用範圍也不過是從景區外,延伸到了全域旅遊,但真正快速並大範圍落地的「玩家」卻很少,人工智慧在景區落地要義在哪?
AI+旅遊的規模化落地
不只是Aibee之類的創業公司,BAT等行業巨頭,也在打造一個個旅遊樣本。騰訊和重慶聯合打造的「一部手機游武隆」,涉及了物聯網、雲計算、大數據、人工智慧等技術,透過個性線路訂制、達人推薦、智慧訂制、智慧導覽等功能,為遊客在旅遊資訊獲取、行程規劃、產品預訂、遊記分享、特色電商購買等方面,提供一站式智慧化服務。

但旅遊業當前的痛點不是從0到1,而是從1到N,如法炮製一份AI+旅遊解決方案,或者打造一個樣本並不複雜,痛在規模化複製。

1.思路要對:AI+旅遊是典型需要整體解決方案的場景。在AI導遊、拍照辨識、景區地圖等服務上,需要針對每一個景區進行客製化,時間和成本不言而喻。

而以往AI+景區案例,人工智慧和景區本身的結合較淺,範圍狹窄,在投入和產出上與重模式相悖。諸如Aibee等新興企業已然意識到了這一點,給出的是整體化的解決方案,深入到景區的核心環節,加之高效的部署速度,景區的態度逐漸從抗拒轉向擁抱。

2.技術要硬:這對服務商AI能力是考驗。以人臉辨識為例,在對岸中國黃金周等旅遊高峰期,單日客流量可能達到數十萬,更考驗服務的穩定性、數據庫能力、算法準確性、計算能力等等,此外還有成本和收入的平衡。

過去一家公司很難在十一黃金周這樣的旺季,同時支持幾十家景區的人臉辨識閘機,拿一兩家景區做實驗是常態。不過今年看到Aibee在全國65家景區鋪開人臉辨識系統,證明思路對了,技術過硬,想要落地快,其實也並不會太難(畢竟這家公司開始做旅遊業務也就半年時間)。

3.合作要強:垂直領域的通路合作能力。數據上來看,Aibee的解決方案落地武當山、喀納斯、華山、雲岡石窟等65家景區,與Aibee和深大智慧的策略合作不無關係,後者在旅遊行業深耕20多年,產品和服務覆蓋了其全國4600多家景區。

4.天時地利人和:政策背景支持、旅遊業和遊客擁抱。做旅遊+AI這件事節奏很重要,今年中國政府旅遊局發佈的《「十三五」全國旅遊信息化規劃》中,規劃研究確定了推進人工智慧、社交網路、旅遊大數據等旅遊業升級。





而在發改委門票降價的「助攻」下,景區營運者也有必要改變思維,擁抱人工智慧等先進技術,打造新的旅遊業態和盈利模式。這對AI在旅遊業的滲透是不可多得的紅利。

當然,還不好斷言AI+旅遊是不是一門好生意,至少在人工智慧的背書下,旅遊業終於多了幾分性感。

不知我們台灣一直在推展觀光,是否把這些 AI 技術也向對岸ㄧ樣,納進政策中去發展?

                                                                                                                                                                                                                 

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