在当前国家大力推动文旅消费复苏、促进内需扩容提质的背景下,文旅产业作为国民经济的重要组成部分,正迎来数字化、智能化转型的关键机遇。然而,行业的纵深发展仍面临深层挑战。一方面,数据壁垒现象突出,产业链各环节的数据标准不一、系统相互独立,导致游客画像碎片化、消费行为轨迹不连贯,难以支撑产业高质量发展。另一方面,由此引发的业务协同不足与商业模式单一问题突出,景区过度依赖门票经济,商户难以应对淡旺季资源错配,跨区域、跨业态的精准营销与服务创新受阻,制约了消费潜力的充分释放。针对以上痛点,科睿特以“数据驱动、消费引领”为核心理念,以“一卡一平台”为载体,通过构建统一的数据资源体系与智能中台,系统性地打破数据壁垒,打通从资源端到消费端的全链路数据流。在此基础上,项目为B端商户提供精准营销与数字化运营支持,为G端政府提供科学决策与协同治理依据,同时为C端游客创造无缝衔接、个性化的一站式文旅消费体验。最终推动文旅产业从分散式管理向一体化运营转型升级,实现从“数据赋能”到“消费升级”的产业价值闭环,探索出数据要素赋能文旅产业消费升级的全新范式。一是构建全面的数据资源体系,夯实数据要素基础。通过市场拓展与数字化渠道双轮驱动,系统整合文旅全产业链数据资源。目前已接入超1000家景区与体验项目,以及6000余家餐饮住宿等B端商户,年采集消费核销与用户行为数据超1.5亿条,实时汇聚入园客流、商户交易与活动数据,实现从资源端到消费端的全链路数据采集,为数据要素的价值挖掘与场景应用奠定坚实基础。二是打造“1+1+N”数据中台架构,实现数据高效整合与智能应用。依托“1个数据底座+1个数据中台+N个应用”的技术架构,构建适配文旅场景的数字化核心引擎,实现对多地市、多业务场景数据的统一接入、高效清洗与智能归类。该中台具备强大的数据融合与处理能力,支持多源异构数据的实时接入与批量整合,通过标准化数据模型和接口服务,显著提升数据利用效率和业务响应速度。基于中台能力,对游客数据进行多维度深度分析,生成精准用户画像与消费洞察,为商户智能营销和政府行业治理提供可靠依据。这一架构实现从“数据汇集”到“价值输出”的全链路贯通,为文旅业务创新与行业高质量发展注入数据动力。三是构建文旅数据智能中枢,推动精准服务与协同治理。通过深度融合游客行为、景区资源与产业运行数据,构建跨域协同的文旅数据智能分析体系。运用大数据与人工智能技术,实现“千人千面”个性化推荐,推动消费场景创新与服务体验升级。智能客服矩阵有效提升响应效率与用户满意度,全面赋能C端精准服务、B端数字化运营与G端科学决策,实现数据要素的价值倍增。一是创新“科技+文旅+运营”模式,显著提升消费带动效能。以“一卡一平台”为核心载体,构建“省-市-县-乡”四级文旅消费平台体系。截至2024年底,已覆盖5省20地市,注册用户超3000万,年卡销售突破300万张,合作商户超6000家,用户持卡出游超1000万人次。平台直接带动商户结算收入突破6亿元,拉动综合文旅消费超50亿元,显著促进区域消费增长与产业振兴,提升文旅产业整体效能。项目通过数据要素的深度融合与智能应用,实现文旅资源高效整合、消费场景精准创新和服务体验持续优化,形成了“数据驱动运营,运营反哺生态”的良性循环,为同类地区和企业开展数据赋能、促进消费升级提供了可复制、可推广的实践范例,具有较强的行业带动和区域示范意义。二是创新技术能力,构建数字文旅技术基座。一方面,搭建分布式数据处理中心,实现5省20地市文旅资源数据的实时汇聚与智能分析。通过多维度用户画像体系精准识别游客需求,借助AI算法模型实现门票预订、酒店推荐等服务智能化,预测景区流量高峰辅助客流调控。另一方面,对100余个重点景区、200余条特色旅游线路进行数字孪生建模,构建虚实结合的旅游体验空间。既方便游客通过省级平台沉浸式预览景区风貌、规划游览路线,实现“线上云游”与“线下体验”无缝衔接,又为景区管理提供可视化决策支持,助力景区提升运营效率、降低管理成本。同时,整合语音识别、图像识别、自然语言处理等多模态交互技术打造“无感化”服务体系,游客凭语音指令可完成门票购买、智能导览等操作。三是创新“数据要素市场化流通”机制,构建“生态协同、价值共生”的文旅数据应用新范式。针对文旅数据“采不来、流不动、用不好”的痛点,首创“权益牵引、中台赋能、生态共享”的流通范式。以“文旅年卡”等权益为纽带,通过“资源置换”“云上SaaS”“授权激励”等模式,低成本、高效率地吸引超6000家商户和超3000万用户共享数据,破解数据汇聚难题。依托“1+1+N”数据中台,将原始数据加工为“精准营销API”“客流预测模型”等数据服务,直接赋能B端营销、G端治理与C端体验,实现数据价值直达业务,激励更多主体加入,形成“数据越用越多,价值越滚越大”的增强循环,并在湘赣边区域协同等实践中,实现了从数据价值到产业与社会价值的倍增。
*本文转载自江西数据。