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【中专论文】浅析大数据思维下的主题公园运营管理(论文题材)

星级: ★★★★★ 期刊: 核心期刊作者:浏览量:6305 论文级别:推荐本章主题:数据和主题公园原创论文: 5156论文网更新时间:10-27审核稿件编辑:Berton本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:4955 评论次数: 899

导读:大数据思维下的主题公园运营管理是一篇关于数据和主题公园的论文前言范文,免费分享供广大学者参考,希望对学生们写作论文提供清晰写作思路。

文/ 赵晋良

赵晋良:深圳华侨城股份有限公司欢乐谷事业部分析师,主要从事主题公园营运分析、新公园发展、迪士尼研究等中微观层面的工作,对主题公园的区位选址、文化营造、产品组合有较为清晰、深入的认识.

【摘 要】 大数据思维强调通过发掘数据、发现数据相关性提升管理水平和运营效率.本文认为主题公园运用大数据思维及相关技术,可以实现经营的

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大数据思维下的主题公园运营管理
数据和主题公园论文前言范文

预见性、运营的协同性和营销的精准性,很大程度上促进主题公园主要运营问题的解决.

【关键词】 运营管理;主题公园;大数据思维

一、大数据思维

2012 年,得益于知名社交网络、电子商务运营商对自身数据资源的挖掘应用,以及基于需求方平台的新型广告推送模式的试水,“大数据”相关概念在国内引发广泛讨论.普遍认为,大数据具有“数据量巨大,增长迅速”“数据类型多样,并以非结构化数据为主”“价值密度低,须通过机器算法予以提取”“实时分析,可从海量数据中快速获得高价值信息”四大特征.

虽然大数据在公用事业、零售业、航空业、电信业、银行业等领域有着更广泛的应用和更显著的成效[1],但结合大数据应用实例,其中大数据思维有着更为普遍的指导意义[2].大数据思维包含如下一些观念:数据之大是相对意义上的“大”,在分析时应尽量采用接近全体样本的数据量;强调借由大数据窥见全貌,而非执着于有限数据的精确性;强调相关关系分析带来的可预测性和应用价值;借由技术,文字、位置、沟通、运行皆可数据化,为对象信息的计量、获取、存储、分享、分析、可视化创造可能;数据的潜在价值在于可通过数据的再利用、引入外部数据的关联重组,对可扩展性设计的预留等予以挖掘.

二、大数据思维下的主题公园运营管理

大数据思维下的景区运营管理,依托于景区信息化建设或智慧景区建设的软硬件基础,又对景区信息化建设内容的价值优先顺序发挥指导作用.大数据思维有助于通过景区内部数据挖掘,促进价值发现,增强经营预见性和管理协同性;通过气象、人口、经济、市场等数据的输入,增强因应外部环境变化作出应对的及时性;通过借助第三方大数据应用平台,捕捉特定时空环境下的特定情绪,实现营销推广的精确性,有效把握市场机会.大数据思维为景区经营管理活动找到价值落脚点,使得景区信息化建设不再更多地表现为一种成本投入.

主题公园作为人造景区,与自然景区和人文景区相比,其对经营收益有着更明确的要求.此外,同业竞争及休闲娱乐产品对消费者时间的竞争,要求其对需求变化有更高的响应效率;以年轻人为主体的客源结构和以新奇、互动、娱乐为取向的产品属性,要求其在沟通方式、体验创造上与时俱进或引领潮流.因此,大数据思维及由其导向的景区信息化建设,对主题公园运营管理而言,有着更为实际的指导作用.

(一)大数据思维之于主题公园经营的预见性

1。 每日入园量预测

对主题公园每日入园量进行提前预测,并将误差控制在合理范围,无疑会对公园按需配置人力物力,节省运营成本起到直接的指导作用.依据预测的入园人数,安排当日开放的售票窗口数、闸口通道数、演出场次、园内经营点数量和岗位配备人数,以及确定排班计划和临时用工人数,避免入园人数较少时的人员闲置和入园人数较多时的服务品质下降;依据人均消耗量指标,预判每日每一餐饮单品、商品单品的采购量或领用量,避免损耗、浪费或供应不足,以及减少盘点、清算的工作量和仓储、资金占用的成本.此外,节假日的高峰人数预测,有助于准备工作提前到位,更好地发挥应急预案的效果,降低公园运营风险.全球一流主题公园已实现可靠的入园量预测,并将每日预测误差控制在1% 以内①,由此节省了很多不必要的费用和浪费,并实现了公园的高效、高品质运营.

每日游客量的可预测性,主要基于历史入园数据、入园量与入园量影响因素取值的函数关系和预测日所处的位置.历史入园数据是一组全样本数据,对入园量预测起着基础性作用.某日的入园量数据(或该日所处的位置),指示了淡季/ 旺季/ 平季、暑期/ 非暑期、节假日/ 周末/ 工作日、节假日的第几天/ 工作日的第几天、发生降雨的概率等信息.预测日的入园量,在对比历史上等同日数据的基础上,结合考虑当日的天气(如多数公园受降水直接影响,可建立降水量、发生时段与入园量的函数关系,判断降雨对入园量的影响程度)、市场政策(历史同期是否有类似政策,如有,其效果如何)、经济状况(采用相关经济指数,赋予某一时段的预测数一个倍率)、交通条件(通过变化了的可达性、客流量评价,赋予某日起

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的预测数一个倍率)等因素的影响方向和程度,作出最终的预测.而理想的预测,有赖于对历史数据的完整标记,以及对内外部数据相关关系的正确把握.主题公园每日入园量预测,体现了大数据思维强调的数据意识、数据再生、数据关联重组等概念.

2。 机动游乐设备故障预测

机动游乐设备是游乐型主题公园的主体产品,其数量占到园内可游玩项目数的50%—60%,接待量占到可游玩项目总接待量的70%—80%;因其到访的游客量占到入园量的60%—80% ②.机动游乐项设备运行的稳定性直接关系到公园的接待能力和游客的满意度.此外,机动游乐设备因故障发生事故,会对当期入园造成很大影响,并对市场信心形成长期影响.如能实现对机动游乐设备运行状况的实时监测,于故障发生前检测到要出故障的信号,则会对游客的安全体验和公园的平稳运营形成有效保障.

大数据思维强调量化监测对象,从运行着的事物中提取数据,并通过找出新种类数据间的相互联系而解决实际问题,或通过找出一个关联物(现象)并监控它来预测未来.目前,在机器、发动机、桥梁等基础设施上安置传感器的做法日益普遍,这些传感器可以用来记录监测对象散发的热量、振幅、承压、声响等信息.由于监测对象发生故障,通常是一个渐进的过程.而通过传感器收集监测对象运行过程中产生的数据(如轴承过热、声响异常),与正常数据对比,可以发现监测对象的异常情况;即捕捉到设备等将要发生故障的信号,为及时停机检修或更换零件发出提醒.UPS 从2000 年开始使用预测性分析监测其全美60000 辆运输汽车,以及时进行预防性修理,或更换需要更换的零件.此举避免了车辆半路抛锚造成的延误和人力物力消耗,也代替了过往定期更换全部零件、造成浪费的做法[3].

主题公园通过实时监测、预测性分析,除避免故障引起的事故外,也可以同时监控一个公园的数十台设备或几个公园的上百台设备,对出现问题的设备予以检修,而无需频繁普查或定期更换零部件;由此节省人力投入和备品备件消耗.此外,与设备生产商联网,共享设备实时运行数据,有助于快速发现、解决问题,并为后续设备维护、新品研发提供参数.

(二)大数据思维之于主题公园运营的协同性

1。 缓解大型项目排队压力,平衡项目人气,提高人均游玩项目数

排队时间长是内地主题公园最受游客诟病的地方.调研显示,77% 的游客在入园前担心排队时间长而游玩不了几个项目;游客所能接受的“合理排队等候时间”为17 分钟,“最长容忍等候时间”为36 分钟,而当入园量超过1万人时,大型机动游乐项目的排队时长普遍在1—2 个小时.而同时又存在部分项目人气不足的现象.游客诟病的第二大问题是“不容易找到要去的地方”,这部分游客占到41%.

两个主要问题背后有着共同的形成机理,一方面是游客不熟悉园内项目的构成和分布情况,特别是中小型项目和表演、活动、游戏等非机动游乐类项目的情况;另一方面,游客对各项目排队时长缺乏统一认识,不能够作出主动的游玩线路安排,造成游玩效率不高.解决问题的思路在于实时收集“园内各项目饱和状态、排队时长”的数据和“园内游客总量、各主题区游客量、新入园游客量”的数据,作出游客量在主题区间调配方向的判断或增加表演项目的决定,并通过枢纽位置的标识牌将信息传递给游客.

香港迪士尼乐园(Hong Kong Disneyland)一期包含4 个主题区, 占地约22。4 公顷;2011 年接待游客590 万人次,日均接待游客1。6万人次;热门项目排队时长控制在40 分钟以内.其以小于内地主题公园的占地面积,高出1—2倍的日均游客接待量,却实现了仅为1/2—1/3的排队时长.迪士尼乐园在调节主题区间游客量、平衡项目间接待量方面的做法值得参考.

迪士尼乐园游客量信息收集、传递路径如图4 所示.各项目点和公园出入口将接待量、排队时长、出入园游客量等实时数据发送至后台数据处理分析中心;这些数据经与各项目、主题区设计接待量比较,明确新入园游客的引导方向,并通知中心广场咨询点,同时确定“哪些主题区在何时”增加街头互动表演;中心广场咨询点按要求将排队时间较长的项目及其排队时长列示在附有导览图的告示栏上,新入园游客和过往游客可据此选择排队时间较短的项目和主题区,从而降低热门项目排队压力,实现各区游客量与项目接待量的匹配.此外,于中心广场上演的《热舞青春》及每天15:30 分开始的巡游表演,可以将各主题区游客“拉回”到主干道及中心广场;待表演结束后,这部分游客量会在各主题区、项目点和消费点得到重新分配.

内地公园目前尚未如迪士尼乐园一般,在公园规划阶段就对空间规划、游线安排、项目分布、数据采集等子系统做整体考虑.但在大数据思维指引下,依托成熟的数据生成、处理技术及通信、定位技术,可实现对公园及园内某主题区、某项目游客量的统计,以及对游客流的引导.

借助红外线计数器、摄像头计数器、地板计数器或联网型客流量计数器,可实现对园内各项目、各主题区人流量的实时统计;进而通过在枢纽位置增设带导览图的排队时间告示牌,实现园内各主题区游客量的动态均衡并缓解大型项目排队压力.

通过电信移动运营商的无线电通讯网络(如GSM 网、CDMA 网) 或外部定位方式( 如GPS)获取移动终端(如人手一部的手机)位置信息(地理坐标,或大地坐标)的方式,已经能实时监测行车速度和道路拥堵情况.类似的,通过记录入园游客手机的位置信息,并予以可视化处理,可形成类似动态气象云图的人流移动图.依托该技术,不仅可监测客流的流向、流量、流速,实现引导和分流,也可据此优化园内动线设计,把握游客行动行为规律,调整消费点、服务点和休息点的位置与数量.

通过下载手机APP,可实现入园游客的自助导览.在导览首页,游客可依据结伴形式选择情侣路线、同学朋友多人路线或亲子合家欢路线;可依据入园时间的不同,选择公园推荐的游玩路线;也可依据可接受的刺激程度,选择疯狂惊险、急缓相间或温馨浪漫的游线.这样,由于精心的路线推荐和不同推荐路线的交错,可以有效提高中小型项目的利用率和表演等各类产品的上座率.手机导览过程中,页面会随游客所处位置实时显示周边项目的排队时长、游玩方式、游玩要求、趣味点等信息,真正实现信息的对称和有效推荐.

2。 提高二次消费占比,确保实现园内经营收入的增长

目前,内地知名主题公园园内经营收入(非门票收入)占比约在20%—25%.结合门票价格占居民“日人均可支配收入”比重的下降③,入园游客将更倾向于在园内消费;由此,园内收入占比会继续升高,园内收入增量占公园整体收入增量的比重会越发显著.同时,以商品、餐饮收入为主的园内收入的毛利率通常可达60%—70%,而以公园为整体计算的毛利率则在20%—30%,园内收入的利润贡献能力不容忽视.换言之,如果对园内收入挖掘不够或采取合作分成方式造成收入流失,实则是对公园硬件投入巨大的浪费.而要收获这部分价值,则须以大数据思维为指导,接收、采纳内外部消费者对在售商品、流行时尚的反馈和意见,监控餐饮原料采购到成品消费的全过程,保证收入增长和利润实现.

商品方面,依托支撑大数据收集和可视化的技术,通过人流观测或电子钱包对消费行为的记录,调整优化园内商店、外档的位置、类型、营业面积和立面设计;依托视频监测、地板感应等技术,记录游客性别、年龄、穿着等信息,统计其在店内的行走路径、停留模式、聚焦热点等,进而通过与交易数据结合展开实验,可以指导销售什么、如何陈列、是否调价、如何开展促销或混搭销售等;依托POS 机后台管理系统,通过分析日常各类商品的销售情况,提取出那些受欢迎商品的共同特征(如色彩、外形、触感、价格区间等),并作为开发相近新商品的要求;依托社交网络平台和自然语言处理、机器学习等技术,感知某种社会情绪(表现为新词的流行)或某类人群的趣味、互动方式和共同经历,开发具有治愈功能的短期快销品,如“神马”(“什么”的谐音)的具象化,“致青春”的怀旧物品;通过搜索引擎记录的某些热门检索词条,获知人们的某些期望,判断商品开发的某些导向;通过电子商务平台记录的某些热销礼品、小物品等,发掘其契合某类人群心理、兴趣的设计元素、巧妙功能或丰富寓意,并应用到新商品开发中来.

餐饮方面,大数据在确保盈利、实现高毛利方面,发挥着关键作用.在确定餐饮经营“集中采购、 加工、统一配送”管理模式的基础上,大数据从三方面发挥作用.一是基于入园人数预测和日常经营数据积累,确定每一餐饮消费单品的百人需求量,以及每一单品总量在园区各售卖点的配备量.据此,可拟定各餐饮品类的单次供货量和供货频率,最大限度降低库存、损耗和资金占用.二是借助终端设备和互联、物联网络,通过简化操作、标准化出品、量化用量与损耗,实现采购、进出库、加工、配送、售卖、盘点全环节管理的数据化.据此,最大限度减少、弱化人为因素,避免跑冒滴漏现象;同时,实现对仓库、加工中心和各餐厅的监督,迅速识别差异并追踪差异产生的原因.三是动态跟踪各餐厅各单品的售卖与存货情况,依据历史销售速度数据和各主题区游客量变化情况,在临近餐厅、外档间调剂余缺,及时满足游客需求,促进销量增长.

除管理、控制各环节、各销售点、各单品的“量”外,也可实现对“价”的合理制定和调节.通过采购价格采集比对系统或大型超市常规商品价格采集比对系统,确定各类采购原料的最新价格,以及为各类销售单品确定游客可接受的合理价差.此外,大数据的应用也有助于开展餐饮营销、园内整合营销和对营销效果进行评价.

(三)大数据思维之于主题公园营销的精准性

1。 网络口碑及舆情监测

目前,主题公园大规模了解游客意见的主流方法是问卷调查和样本分析.虽然,这种方法是一种成熟、科学的统计方法,但存在“调查流程与要求执行不够严格④、不同时段不同公园调查结果可比性较差、不能准确深入了解游客想法”等缺陷.(见图6)

利用搜索引擎技术和网络信息挖掘技术对有关公园的网页内容进行分析,是一种接近全样本分析的方法,可以弥补问卷调查不能很好实现的一些意图.通过实行正负性质判断,可以得到延续的“好口碑曲线”和“坏口碑曲线”,进而探究引起曲线持续上扬、下落或异动的原因,并可进行不同时段、不同公园间的比较;通过跟踪新推机动游乐项目、策划主题活动或营销推广活动的检索量、转载量、主动提及量等指标,可以评价项目或活动的市场反响;通过识别信息密度较大的微博、论坛、博客、贴吧、新闻、评论页面,查看热爱主题公园或喜欢过山车的网友的自发言论,可以了解资深玩友对特定公园及其竞争对手的看法,发掘其中对改善现有产品或引进新产品有益的观点.

2。 利用第三方平台,开展大数据营销

大数据营销是指在互联网普及的当下,第三方服务商借助社会化应用及云计算,通过追踪、分析网民的海量网络痕迹进而为企业提供受众识别、广告投放等营销服务的行为.

通过运用全网检索、自然语言识别等技术挖掘大数据,可以找到主题公园或其分项产品目标消费者分布的地方,然后用有创意的广告投放形式使其成为公园的粉丝并形成销售.借助社会化营销平台,通过对用户行为数据的洞察、分析和挖掘,可以描绘每一个用户族群或为该族群贴上若干标签,进而实现品牌与受众的社会化营销关联[4].

大数据营销可以有力、有效地帮助主题公园推广其非常规、短期性、特色化产品,如夜场、下午入园、万圣节主题活动、魔术专场晚会、明星见面会等.这些活动或分项产品通常由于宣传周期短、传统广告投入性价比低、广告精准性差,导致上座率往往较低或参与游客不足.而借助大数据营销,可以快速发现公园某项活动、产品面向人群的网络“聚居地”,实现及时、高效推广;可以依据对本地有兴趣用户的识别,如近期检索过“魔术”词条、浏览过“魔术”视频、购买过“魔术”道具的网友,推送移动终端信息;可以通过一个地点感应的移动社交应用,向园内或邻近地铁站喜欢看魔术表演的游客和路人,折价推售剩下的200 个空位[5].

大数据营销对淡季促销也可以起到良好的支撑、促进作用.在妇女节、母亲节、护士节、助残日、儿童节、教师节等对象类、职业类节日,主题公园通常有面向特定人群的优惠政策和应景活动,借此拉动淡季游客入园,并带动周边亲友入园.借助大数据营销及RTB 广告,主题公园的优惠政策、应景活动信息可以直达所在地区的特定受众,实现公园和游客的双赢.前往大型制造业企业、劳动密集型企业售票,也是主题公园淡季经营的常规做法.依据城市大型企业分布图、人口分布图、收入分布图等图表及验算出的合理票价收入比,可以制定出具有市场吸引力、又不损害公园收益的价格政策;同时,企业员工通过扫描海报上的二维码,可以获得手机电子票或半价餐饮券,并知悉抵达公园最便捷的公共交通线路.这种方式,大大提高了公园于特定时段拓展企业市场的效率,扩大了信息抵达的受众基数,并有助于实现更高的到访率.

此外,通过对即时通信工具聊天记录、社交网络平台信息进行文本分析,可以将主题公园夜场活动信息推送给正在谈恋爱的年轻人;将新上线4D 科幻电影的信息推送给有中小学生的家庭;将某位歌星莅临的信息推送给“说到过他”“听过他歌”的粉丝.

三、应用大数据应注意的问题

(一)用于数据采集的IT 设备,不应与主题场景形成冲突

主题公园氛围营造的意义,在于带给游客特定时空场景下的异质文化体验.作为后台管理支撑和现代化象征的数据采集设备,不应对作为产品的主题故事场景形成影响.相关设备在布置时,应以“不出现在游客视线范围或不引起游客注意”为原则.

(二)只有充分认识产品及受众特征,才能更好地应用大数据

基于大数据的精准营销须做到技术支持和认知决策的对接、数据分析和受众分析的对接.技术支持、数据分析主要依赖第三方数据服务商,而认知决策和受众分析则有赖于对主题公园产品构成、特征、价值点及不同产品受众分布、网络行为、支付能力的调查、挖掘和理解.

(三)面向游客的应用软件应以促进交流为原则

人们到主题公园游玩,通常是想将自身从惯常环境中抽离出来,短暂忘掉现实;或在轻松欢快的环境中,强化与情侣、同学、同事、朋友、孩子、亲人的情感交流.而在日常生活中,手机等移动终端很大程度上将个人“隔绝”起来,占据了与亲朋好友面对面交流的时间.因此,主题公园面向游客的应用软件,应考虑是否会对情感交流形成影响,并确立“便于多人互动、符合游乐氛围”的开发原则.

注释:

①本文数据来自行业交流、

原创出处:

问卷调查、经营报表或相关测算.

②为复选比例.

③“门票价格占居民日人均可支配收入比重”可理解为,购买一张公园正价门票,需要几天的个人可支配收入来支付,以下简称“票价收入比”.这一比重的增长,一方面是内地居民人均可支配收入的持续增长;另一方面受限于公园规模持续扩张的可能性,票价增长的驱动因素非持续发挥作用或其增幅低于人均可支配收入的增幅.数据表明,深圳欢乐谷近5 年门票价格的复合增长率为5。4%,而同期深圳城市居民人均可支配收入的复合增长率为10。9%;票价收入比由2007 年的2。23 下降到2012 年的1。74.

④调查结论反映实际情况的准确度与样本数、设问表述、选项设计、问题要求的采样时段和采样地点、采样方式、数据录入、数据加工等密切相关.

【参考文献】

[1] Anitesh Barua,et al。 Measuring the BusinessImpacts of Effective Data[R/OL]。 Sybase,Inc。。2010-11。http//www。sybase。com/files/White_Papers/Effective Data Study Pt1-Measuring the BusinessImpacts of Effective Data-WP。pdf。

[2] 维克托·迈尔- 舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch·nberger),肯尼思·库克耶(Kenneth Cukier)。 大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M]。 盛杨燕,周涛,译。 杭州:浙江人民出版社,2013。

[3] 维克托·迈尔- 舍恩伯格(Viktor Mayer-Sch·nberger),肯尼思·库克耶(Kenneth Cukier)。 大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M]。 盛杨燕,周涛,译。 杭州:浙江人民出版社,2013:79-80。

[4] Adworld2012互动营销世界大会[OL]。 DCCI主办。2 0 13-7-25。 htt p://te c h 。h ex u n。c o m / 2 0 12 /adworld2012/。

[5] 迈克尔·塞勒(Michael Saylor)。 移动浪潮:移动智能如何改变世界[M]。 邹韬,译。 北京:中信出版社,2013:155-156。

已获作者授权,原文首发于《旅游规划与设计》第19 期“主题公园”专辑.

[ 参考文献 ]

1、主题公园的现状及发展主题公园(Theme Parks)是一种人造旅游资源,它着重于特别的构思,围绕着一个或几个主题创造一系列有特别的环境和气氛的项目吸引旅游者。我国主题公园的类型分为以下几种:①缩微景观类 将以大型的名筑

2、工业主题公园的设计随着经济发展和社会进步,园林绿化在人们心目中的地位越来越重要。人们对绿化的认识已不再是种几棵树、栽几株花,而有了更丰富、更全面的概念,各种类型的公园越来越受到群众的欢迎。企业绿化作为园林绿化中的专类绿

3、纪念性主题公园景观规划设计初探——以内蒙古多伦县为例常硕,男 1992年5月9日,籍贯:吉林省吉林市,汉族,辽宁科技大学建筑与艺术设计学院,艺术设计,艺设201 景观。初锐,辽宁鞍山人,辽宁科技大学建筑与艺术设计学院,环境设计系教师,研究方向园林设计

本篇文章浏览概括:本文归纳了怎样写数据毕业论文的开题报告范文和论文标准格式模版规范以及中专数据和主题公园论文轻松写作技巧是为让学生们阅读训练提升写作能力。

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