近日，由环球旅讯主办的旅讯开放日隆重举行，携程旅行网CTO叶亚明(Eric Ye)先生受邀前往，并与参会者分享了2014年携程在数据应用方面所做的创新和尝试，“从用户的角度出发”是携程数据应用的核心所在，而携程的根本目标是通过数据来提升综合服务能力。

携程大数据从用户的角度看问题

在会议伊始，叶亚明就强调了一个概念，即携程的大数据应用是面向用户的，“从用户的角度出发”思考问题，即用户需要什么，携程就做什么。从常规角度上说，一般业务数据至少是一个T+1（即至少隔天取数）的过程，而携程大数据应用要求的是T+0（即实时取数），不仅如此，我们所有的研究及分析都是基于携程所有用户的数据而非小范围的样本数据, 这无疑增加了实际操作时的难度。

叶亚明介绍，用户在查询、浏览、预订、出行、评论等一系列旅行前后行为中所产生的数据是复杂和不规则的，携程要做的就是在剔除无效数据的同时保证用户所留下的数据的真实性。近两年携程开始保留用户与移动端及PC端交互的旅行数据，平均每日会有3.6T左右的数据入库。

同时，携程考虑更多的则是如何将大量的数据进行实时筛选、分拣与重新组织并应用到用户的出行前、出行中、出行后的个性化需求中。“那么，就回到我之前所讲的，从用户的角度出发通过数据来分析用户的需求，就是携程对这些数据处理的原则，我们不仅看订单，更关心用户所关心的内容，这样的应用就是我们常说的个性化。”

携程实际业务中的大数据应用

对携程来说，要做到个性化，明确用户的目标需求是至关重要的，建立用户画像则对此起到非常大的作用。以酒店为例，同样预订五星级酒店，有些用户对酒店设施十分敏感，有些看重酒店位置，有些则更在意酒店服务……对此，携程会将用户的特点表象，也就是数据转化为标签，并以此建立用户画像，通过识别标签信息向用户提供更高质量的一站式旅游服务。

比如携程官网首页的“猜你喜欢”板块就是通过对用户画像的分析实现为用户进行个性化推荐的案例。叶亚明表示，对每一位登陆携程官网首页的用户来说，可能看到的广告信息和主页板式是相同的，但通过识别标签进行产品推送的“猜你喜欢”板块一定会有很大的不同，这就是携程大数据所追求的，针对用户的需求进行个性化推荐。

除了首页的个性化推荐外，携程在包括酒店、机票等多方面实现了个性化的展示，其中以个性化的酒店点评排序最受用户喜爱。携程于2014年调整了酒店点评排序功能，新排序方式将点评质量最高、与用户最为紧密相关的点评内容作优先展示，帮助用户在最短的时间内分析出酒店的优缺点，决策出当前酒店是否符合预期、值得入住。形象地说，新版排序功能，不仅保持了点评时间的新鲜度,还保证了点评内容的有相关性。

携程从呼叫中心起家, 拥有世界上最大的旅游业服务联络中心，服务规模化是携程的核心优势之一。如何利用数据来提升呼叫中心的服务质量，也成为了携程所研究的方向。叶亚明指出，从2014年下半年开始，携程呼叫中心引入了大数据技术项目，通过后台的数据实时解析并推测用户的来电意图；同时电话平均接通时间从8秒缩短至2秒，平均服务时间从2分钟减少至1分钟，极大地改善了用户体验，并降低了成本。

携程无线端大数据——全站式搜索功能

从2013年开始，携程开启从OTA向MTA转变的道路，通过移动端来为用户提供一站式的旅行服务，携程也将数据的想法应用到了其中。2015年年初，携程旅行App6.1版本更新后，领先业内的全站搜索功能正式上线。

在会上，叶亚明当众演示了全站式搜索功能的实际操作，关键字的搜索模式也被着重指出，用户以目的地为关键字进行搜索时，系统将会基于用户信息个性化推荐用户所在地至目的地的旅游产品及目的地当地游玩信息。

在会议的过程中，叶亚明自始至终强调着数据的学习功能。“用户的想法和理念是随着时间的推移而不断转变，如何更好地贴近用户当时的真实想法才是最重要的。”学习的过程也成为了携程数据应用中不可或缺的一部分，针对客人属性和偏好的调整和变化，不断对用户进行匹配，满足用户的真实需求。

而要实现这样的实时匹配，就需要将各个旅游要素结构化，再将这些结构化的信息在用户需要的场景聚合成个性化的推荐，帮助用户快速决策。具体说来，用户利用碎片时间通过手机等介质了解信息；预订产品时，不必像过去那样提前准备好所有旅行元素，而是可以先订一张机票，到达目的地后再查看附近的住宿、景点与餐饮，逐步预订细化的产品。

这些旅行方式的变化，对于携程的服务将是挑战，同样意味着机遇，意味着携程的服务将借助数据的帮助，通过移动端形成一个很大的飞跃，对用户和市场而言，都将是一次具有划时代意义的进步。