여행 및 관광 산업 웹 스크래핑 서비스의 사용

웹 스크래핑 여행 및 관광 웹사이트 소개:

여행 및 관광 산업은 항상 많은 국가에서 서비스 부문의 중요한 부분이었습니다. 경제 성장에 적극적으로 기여하고 있습니다. 또한 지역 영역의 고용 창출과 국제 관계 개선에도 기여합니다. 관광 산업은 처음에 여행 계획 및 예약을 지원하는 데 중점을 두었지만 기술은 서비스 제공자와 소비자 사이의 관계를 심화시켰습니다. 고객의 변덕에 의존하는 역동적인 산업이기 때문에 끊임없이 진화하는 것이 중요합니다.

온라인 티켓 예약, 장소에 대한 온라인 리뷰 등과 같은 기능으로 인해 관광객들은 더 많이 인식하고 서비스 제공자와 직접 거래하는 것을 선호하여 에이전시의 필요성을 줄였습니다. 호텔 가격을 비교할 수 있는 Trivago 와 같은 웹사이트 가 점점 인기를 얻고 있습니다. Booking 과 같은 온라인 여행사(OTA) 는 숙박 장소를 예약하는 데 사용되고 있습니다. Facebook 과 Instagram 은 이제 18-34세 연령대의 목적지 영감을 제공합니다. 따라서 최신 동향을 추적하고 고객 선호도를 추적하며 과거 데이터를 이해하려면 데이터 의존성이 중요합니다. 데이터를 수집하는 가장 인기 있는 방법 중 하나는 웹 스크래핑을 사용하는 것입니다.

비기술적 기반에서 데이터가 주요 역할을 하는 기술적 기반으로 산업이 이동했습니다. 관련성을 유지하려면 관광 산업이 제공하는 서비스 유형의 변화가 필요합니다. 여행사, 홈스테이, 항공사, 리뷰 사이트 등 업계에서 어떤 역할을 하든 데이터 스크래핑은 많은 도움이 될 것입니다.

여행 및 관광업의 데이터 스크래핑:

인터넷의 부상은 사람들의 요구 사항의 변화를 의미했습니다. 관광객들은 서비스 제공자와 쉽게 상호 작용할 수 있지만 비용, 위치 등과 같은 모든 기준을 포함하는 좋은 계획을 시도하고 찾기 위해 각 서비스 제공자와 참여하는 데 추가 노력을 기울인 다음 스스로 여행을 계획해야 함을 의미했습니다. . 여행사가 본질적으로 해야 할 일은 각 서비스 제공자로부터 개별 정보를 수집한 다음 필요에 따라 사용자를 위한 계획을 개인화하는 것이었습니다 . 그것은 좋은 계획처럼 보이지만 호텔과 여행 옵션이 작동하지 않습니다.

결국 수동으로 위업을 수행하고 데이터베이스를 유지 관리하는 것은 너무 지루할 것입니다. 따라서 데이터 스크래핑은 관광 산업에서 널리 사용되었습니다. 이제 기관이 필요로 하는 데이터는 서비스 제공자의 사이트에 액세스할 수 있으므로 적은 노력으로 시장의 가격과 제안을 알 수 있습니다. 점차적으로 에이전시의 수가 증가함에 따라 각 대행사가 할인, 여행 및 여행 패키지, 제안을 내놓았고 시장에서 경쟁 분위기를 조성했습니다. 따라서 경쟁업체를 추적하고 시장 동향을 예측할 필요가 생겼고 데이터가 업계의 중심이 되었습니다.

웹에서 효율적인 데이터 스크래핑은 비용과 노력을 최소화하면서 정확하고 관련성 있는 데이터를 제공합니다. 데이터 분석을 통해 모든 기관은 경쟁업체를 이해하고 제공하는 거래, 시장 선호도를 추적하고 이에 따라 비즈니스 계획을 수정할 수 있습니다. 이 데이터의 가용성과 그에 따라 행동할 수 있는 능력은 이 부문에서 데이터를 크게 만들려는 모든 사람에게 성공으로 이어질 것입니다.

특정 여행 및 관광 사이트의 웹 스크래핑:

웹 스크래핑은 텍스트 데이터를 가져오는 코드 관련 요소의 제거와 함께 대상 사이트의 구문 분석으로 구성됩니다. 이 데이터는 불필요한 정보를 제거하고 비용, 위치, 타이밍 등과 같은 관련 데이터 포인트를 테이블 형식으로 기록하여 더욱 깔끔하게 만들어 데이터베이스에 데이터를 로드하기 쉽게 만듭니다. 데이터 세트와 함께 스크레이퍼도 주기적으로 업데이트되므로 대상 사이트의 변경 사항이 쉽게 처리됩니다. 스크레이퍼는 대행사의 경쟁업체 웹사이트에서 비교 형식의 도움을 받아 데이터를 검색하는 데에도 사용됩니다. 패키지 가격, 제안, 할인 등 경쟁업체의 성과를 분석하는 데 사용됩니다. 그렇게 하면 기관이 실적을 연구하고 그에 따라 시장 가격 및 추세와 동등하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

어떤 도시가 어떤 계절에 더 선호하는지와 같은 시장 선호도를 산출하는 데 사용된 동일한 데이터의 더 복잡한 분석. 특정 도시에서 가장 많이 예약한 호텔, 선호하는 비용 범위 등. 이를 통해 기관은 관광 시장을 이해할 수 있습니다. 수요를 추적하고 그들이 소비자에게 요청할 수 있는 최대 가격을 추정하십시오. 따라서 그들은 가장 큰 마진을 가지고 있는 동시에 좋은 수익을 내는 거래를 쉽게 구성할 수 있습니다.

스크랩할 유용한 여행 데이터:

어디를 봐야 하는지 안다면 스크랩 가능한 데이터를 찾는 것은 어렵지 않습니다. 여행자들은 자신의 소셜 미디어 계정에서 휴가에 대한 충분한 데이터를 생성하고 공유합니다. 거의 70%의 여행자가 휴가 중에 Facebook 상태를 업데이트합니다 . 여행자의 약 40%-45%는 방문한 도시의 호텔, 지역 명소 및 레스토랑에 대한 리뷰를 게시합니다. 이와 함께 온라인 구매, GPS 좌표 등은 엄청난 양의 필요한 데이터를 제공합니다. 다음을 포함하는 데이터 웨어하우스의 형성에 도움이 됩니다.

• 호텔 목록:

대행사는 객실 가격, 시즌별 객실 이용 가능 여부, 기타 프로모션 기능과 같은 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 기관은 겨울과 여름 동안 호텔 가격에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 2계절은 언덕 역과 도보로. 이를 통해 고객이 경쟁자보다 선택하여 이익을 보장할 수 있도록 그에 따라 제공할 수 있는 거래 및 할인을 평가할 수 있습니다.

• 위치 데이터:

이것은 위치 및 임대의 신규 또는 예정된 호텔에 대한 데이터를 나타냅니다.

• 피드백 데이터:

관광객이 작성한 피드백과 리뷰가 이 범주에 속합니다. TripAdvisor , Expedia , Yelp 는 사용자가 제공한 피드백에 의존하는 웹사이트입니다. 이것은 또한 새로운 관광객을 돕습니다. 이제 전임자들에게 의지하여 길을 인도할 수 있는 동일한 장소를 방문하는 사람은 누구입니까? 여행자의 약 43% 는 새로운 도시의 리뷰에 의존합니다 .

• 여행 데이터:

이 기준에 제공된 항공 및 철도 티켓 요금, 최단 경로 및 타임스탬프. 이 데이터는 OTA뿐만 아니라 항공사 및 마케팅 담당자에게도 유용합니다. 여행에는 신중한 계획과 재정 조직이 필요합니다. 그러한 데이터를 가지고 있습니다. 여행사는 관광객의 요구와 예산에 따라 여행 패키지를 쉽게 개인화할 수 있습니다. 항공사는 데이터를 추적할 수 있습니다. 모든 목적지에서 가장 많이 발을 디딜 때 휴가 상품을 유사하게 제공하십시오.

결론:

2017년에 발표된 보고서 에 따르면 디지털 영역과 관광의 결합은 여행 산업의 수익 증가로 이어질 것입니다. 관광객-소비자에게 개인화된 서비스를 제공하기 위한 데이터 기반 접근 방식은 총 2,650억 달러의 가치를 창출했습니다. 산업 전반에 퍼집니다. 이는 이주로 인한 산업 가치, 비용 절감, 일자리 증가 형태의 사회 가치 증가로 구성됩니다. 그리고 시간과 비용이 모두 절약되는 고객 가치 증대.

이 치열한 경쟁 환경에서 생존하려면 데이터에 의존해야 합니다. PromptCloud 에서 만난 데이터 스크래핑 전문가의 필요성을 찾을 수 있습니다 . DaaS(Data as a Service)를 제공하고 데이터를 수집, 분석합니다. 원하는 정보를 추출한 다음 원하는 형식으로 전달합니다.