大數據在鐵路客運營銷中的應用

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摘要：大數據是隨著計算機、互聯網技術發展起來的一種信息技術，它在信息存儲、收集、分析和管理方面具有傳統軟件無法比擬的優勢，因此在社會各個領域廣泛應用。將大數據技術應用在鐵路客運營銷中，可以提高鐵路客運營銷的效果。本文主要分析了大數據技術的特點，并將大數據應用在鐵路客運營銷中的市場預測、個性化服務、挖掘有價值的用戶等方面。

關鍵詞：大數據技術；鐵路客運；鐵路營銷

在信息時代，每天產生海量的數據信息，大數據已經滲透到各個行業，極大地影響了人們各個方面。2015年，國務院頒發了《促進大數據發展行動綱要》系統部署了大數據發展相關工作，未來5-10年，我國將利用大數據技術培育高端智能新興產業。鐵路作為我國交通的大動脈，是人們出行的主要交通工具。隨著人們生活水平的不斷提高，人們對鐵路客運服務要求越來越高。因此，轉變鐵路客運服務質量，提高鐵路客運運輸效率，對提升鐵路交通部門的經濟效益和社會效益具有重要意義。

1大數據概述

大數據概念是維克托•邁爾-舍恩伯格和肯尼斯•庫克耶兩人編寫的《大數據時代》這本書中提出的。它指不需要抽樣檢查和隨機分析方法，對數據信息進行分析和處理，從而得到比較精確的信息。根據麥肯錫全球研究所的定義：大數據是在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了軟件工具的數據集合能力。它具有還良性、快速性、多樣化、價值密度低等特點。大數據是信息時代的產物，被譽為21世紀的煤炭資源。將大數據技術應用在服務行業，可以通過大數據進行精準營銷，降低企業營銷成本，提高產品研發的速度，為企業發展方向和經營決策提供參考。傳統企業利用大數據技術可以實現轉型升級，電商平臺利用的大數據技術識別用戶的購買習慣、消費習慣、瀏覽信息的習慣，從而為用戶推送相關信息，提高用戶購買效率。

2大數據在鐵路客運營銷的運用

2.1大數據挖掘有價值的客戶信息

在海量的數據信息中通過算法搜索隱藏于其中有價值信息，并對數據進行全面分析從而制定精準的營銷決策。我國鐵路運輸數量經過幾十年的發展，積累了海量的客戶數據信息，每天全路路線客運流、月客運流以及一年客運高峰期數據信息有一個比較全面的了解，并根據人們出行量，制定加運或者停運的措施。但是傳統的統計學，不能反映整個鐵路客運的整體情況。通過大數據，對鐵路客運數據信息進行分析，根據旅客的購票記錄了解到用戶的出行軌跡，根據旅客對硬座、臥鋪、動車、高鐵等席座的選擇，從而分析判斷旅客究竟是上班族還是學生一族。通過海量的鐵路運輸數據信息，鐵路部門可以挖掘到很多有價值的信息，并通過這些數據建立關聯性，對市場做出準確的判斷。

2.2通過鐵路客運數據的關聯性做出市場預測

大數據挖掘過程中，利用數據信息的關聯性，可以預測未來可能發生的信息。比如電子商務平臺根據用戶消費習慣，推薦相關產品；根據用戶朋友圈的發送信息，可以向用戶發送相關廣告信息，從而提高廣告推送的精準性。將數據關聯性應用在鐵路客運市場營銷中，主要幫助鐵路部門根據高峰時期以及高峰方向安排車輛車次。通過鐵路客運用戶購票身份信息、乘坐區間，可以判斷學生流出行方向和時間。每年暑假期間，學生出行的主要方向是北上廣深等城市，從而增加該線路方向的車次。學生受到家庭經濟條件的限制，一般選擇硬座、臥鋪，那么在六七月畢業季節，應該增加相應的普通車次。其次，根據用戶的購票方式，可以看出用戶是否選擇窗口購票還是網絡購票，根據旅客出行的住宿安排，可以判斷用戶出行的目的，幫助鐵路部門作出市場預測。

2.3為用戶提供個性化的產品和服務

通過我國交通運輸事業的發展，我國建立了鐵路交通、公路交通、海運、空運等立體交通網絡，極大的方面了人們的出行方式。長期以來，我國鐵路交通處于國家壟斷地位，缺乏競爭意識。隨著我國交通網絡的完善和鐵道部的改建改制。鐵路部門想要提高市場競爭力，必須不斷提高服務水平和服務質量。將大數據技術應用在鐵路客運市場營銷中，客運為用戶提供個性化的產品和服務。利用數據挖掘，分析鐵路部門海量數據信息，得到用戶的個性化需求后，鐵路部門可以為用戶提供需要的車次、席座、住宿、用餐、租車等方面的服務。12306網站票務信息售罄之前，為用戶提供預警信息，讓用戶及時預定好車票，以免耽誤用戶出行。鐵路部門和企業、學校等單位進行合作，可以在每年的務工流和學生流往返高峰期，提供定制列車服務。

3結束語

將大數據技術應用在鐵路客運營銷中，可以實現精準營銷，不斷提高鐵路部門的服務質量和服務水平，推動我國鐵路事業的健康發展。

參考文獻

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作者:楊筱薇 單位:中國鐵路濟南局集團有限公司濟南站