傳奇文化發展集團是國內專門從事景點景區整體投資、開發和運營的大型集團,在全國旅游投資百強企業中排名第五,也是中國景區協會副會長單位。目前,傳奇參與投資及改造的項目包括海龍屯、八達嶺長城、南岳衡山、長白山、張家界、長沙松雅湖等共九個重點項目。
傳奇文化(貴州)景區運營管理有限公司是傳奇文化集團公司下屬分公司,是運營管理世界文化遺產海龍屯的運營公司。
海龍屯是遵義的一座古代軍事城堡,始建于唐朝,擴建于南宋及明朝,之后焚毀于明朝,歷經四個朝代、30位土司領主,至今已763年。景區屢獲“世界文化遺產”、“全國重點文物保護單位”、“亞州旅游產業最受歡迎景區獎”、“全國AAAA級旅游景區”等多項殊榮,在行業和市場上樹立了良好的品牌形象和社會文化效益。
【資料圖】
1、企業全稱:傳奇文化(貴州)景區運營管理有限公司
2、場景名稱:智慧景區數據可視化應用與決策管理平臺項目
3、負責人信息: 信息部經理 任海波
4、該場景下報表總量:100+
5、該場景下報表月訪問量:1000+
6、平臺系統資源:ERP、O A 、PMS、SQL、SaaS、FineReport、FineBI
1、信息化發展歷程
2015年以前,海龍屯景區基本沒有信息化概念,比如門票是印刷版,檢票人工打孔,手工數據報表等,隨著景區申遺成功,海龍屯的智慧景區信息化也逐步建設完成,各業務系統順利上線運行。
2、信息化應用困境
隨之而來的是在運營過程中(特別是每年的4月至10月旅游旺季期)產生大量的營銷數據、運營數據、財務數據等,數據如何管理、利用,使之成來企業良性發展有力的助推器,此公司高層領導特別關注,同時面臨的問題就浮現出來,具體表現有:
1)數據孤島嚴重,數據收集成本高,數據準確率無法保障
公司運營各業務平臺系統共有13套,如行政流程OA、商業營銷ERP、酒店管理PMS、票務管理SaaS等,各系統相對獨立,彼此之間無數據互通,直接導致難以實現數據共享和有效利用,數據孤島已然形成。
每日數據通過手工導出Execl并修改提取指標,重復同樣步驟操作各業務系統,最后再按擬定的要求編輯匯總。在此過程中投入的溝通成本非常高,即使如此都無法保證數據100%準確,工作效率瓶頸無法有效突破,也直接影響到最終輸出的報表質量。
2)數據不及時,決策依賴領導經驗
在數據分析方面,各部門只能通過傳統的Execl報表和PPT方式呈現匯報,這樣的方式分析、總結出的成果顯然缺乏多維度、多視角的分析,數據與數據之間的聯動性為零等缺陷,所以數據驅動應用和決策的影響力度也不高,基本就是憑借領導層豐富的經驗而做出各項決策。
3)流動數據缺乏,高峰管理難度大
由于沒有數據綜合管理平臺,在信息化、數字化面向游客還只能是單一方式如:宣傳視頻(包括景區的、政策方面的如防火、防洪等)單顯示器播放,景區簡介:紙質資料,運營和政策信息只能通過三角架KT板展示,缺乏實時信息,不能及時告知游客當前景區游覽狀態(這其中包括,入園人數、各景點限流信息、景點閉開園情況,氣候狀況等)。
針對景區以上痛點,公司急需搭建一個符合景區應用場景、以及數據信息統一管理、多維度數據應用為高層決策提供數據支撐的平臺工具,我們先后對目前較流行的BI平臺如Tableau、powerBI等結合現場實際綜合測試后,最終因為帆軟產品(FineReport 和 FineBI)在ETL、平臺功能界面、可靠、靈活的數據庫應用方案和豐富的二次開發功能等方面突出的表現,決定選擇帆軟作為我們的合作伙伴。
場景一:智慧景區旅游數據大屏
在面向游客方面,如何將景區“狀態”以全新可視化形式展現出來,其中最為核心的也是此項任務重點:簡單、易懂、有用這三方面去思考與實現,在沒有綜合平臺之前,這一切都只能是構思,完全無法執行落成。
當各系統與帆軟平臺構建起深度關聯后,可以說徹底地將景區數據從沉睡中驚醒并釋放之。我們經過大量游客回饋信息、現場真實場景和結合其它成功景區的案例分析,構成了以下兩個大屏(因為景區主營主體可分為景區旅游和度假酒店兩大板塊):
1、海龍屯智慧景區數據大屏
此屏以游客的關注點出發,整合展示多項景區數據信息,包括常規的景區客流、票務狀態、游客畫像等,這其中有兩點是游客有為關心也是此數據大屏實質價值所在:
1)數據電子地圖:
海龍屯景區(實例圖一)實體其實是面積約1.59平方公里山體式文化旅游景區,游覽縱深較長,加之游客90%都是第一次來到海龍屯,景區地圖就現得尤為重要,特別是各景點(9個古軍事古堡關口)的大概位置,所以大屏布局最重要的位置留給了它,讓游客第一眼就能清楚自己的位置和景區全景大概,與此同時隨即調整自己的游纜路線和時間,為了讓游客第一時間對各景點游覽進度的判斷(部分游客進入景區時間已較晚了),我們利用FineBI強大的自定義地圖功能模塊,與景區客流統計分析系統關聯,在各景點(關口)上方動態的以五角星的多少來描述景點(關口)的游覽價值和關注度,這樣的呈現方式對于游客來說可以說是“簡單粗暴”。
星空營地帳篷式酒店(實例圖二),是以豪華帳篷住宿自助式休閑度假區,共有70頂帳篷,分布在度假區各區域中,這也讓每頂帳篷屬于了它自身的“個性”,比如想安靜點的游客可以調整營地鄰風景區域,再比如團隊游客選擇在營地中心區域緊鄰草坪廣場便于團隊活動的開展等。為了提升游客自助性而且提升滿意度,我們將每頂帳篷基本信息(如入住率、入住時間、入住人員數量等)先以餅圖展現,然后同樣應用的是FineBI自定義地圖功能模塊,給每頂帳篷“打星評級”,并且動態實時顯示當前每頂帳篷是否已入住信息,供游客選擇性判斷訂房,讓景區數據與游客產生了有效、有價值的互動,實現酒店場景式自助可視化訂房,這一舉措實施后大幅度提高游客的滿意度,實現了更人性化的數據化運營管理。
2)宣傳片視頻、實時監控視頻
上面說到大部份游客都是第一次來到景區,那除了景區地圖和自助可視化訂房外就是景區的背景和當前真實且實時的場景情況了。兩塊數字大屏都結合現場場景,游客不會長時間停留在此的特點,我們剪輯了多個視頻內容,包括央視記錄片、景區簡介和各類精華視頻片段,利用FineBI提供對HTML強力的支持(確實給用戶更多自由擴展應用的空間)應用至大屏上,同時也將主要的幾個景點的監控視頻流轉換成HTML實時在大屏上輪播。
電子地圖解決了游客的現在在那里,景區有那些景點有趣好玩,全程游覽行程計劃的安排等問題。
視頻展示解決了景區是什么性質的旅游景區,有著怎么樣的歷史文化底蘊,初步感知一下景區景點真實、實時動態的實物場景,可強烈地觸發游客的求知欲和游覽動力。與此同時人力成本效率也明顯的提升不少,以前基本上80%的游客都會到咨詢臺了解有關景區的所有事宜,每日接待游客咨詢工作量可想而之,為此還專職配備5名前臺工作人員。現在系統上線后,大大減輕了前臺工作壓力,現在的咨詢接待量降至30%左右,前臺只配備2名人員即可。
此大屏的建成帶來的直接效益有:人力成本每月節約近3萬元左右,間接增量效益就是無可估量的游客滿意度、區域內標桿示范作用和社會效益。
(實例圖一)
(實例圖二)
(實圖例三)
場景二:激活數據價值,轉化生產效益
目標期望:
在與帆軟正式確定合作伙伴關系時,高層領導就明確了數字化建設與運營的方向:“不能讓景區的數據長年在休眠中,叫醒它們,讓他們起床干活,同時不單單是我們自己人要用它,也要把它有效地呈現給游客,讓游客不只是看單一性景點旅游,要充分利用好信息化技術,使用好多媒體應用,使之多角度、多維度更好的展現景區風貌和人文歷史。”
在高層的大力支持下,我們第一階段面向游客層面的任務已經基本完成。接下來就是復雜程度更高的面向整體運營的BI駕駛艙的建設了。
1) 數據應用困境:
系統上線前每日的數據填報工作量大,加上周報、月報、季度報等,同時再加上外單位和政府部門的數據上報要求,以及需整理數據內容繁瑣性和責任非常大,為此配備了2位專職人員,但時常也會出現數據填報錯誤的情況,并且各類填報表都是EXECL方式存儲,數據的安全性、可靠性和數據的分析應用基本沒有保障。
2) 解決方案(報表固化):
為此我們花了大量時間與2位填報專職人員高頻次溝通業務中各項需求情況并梳理、排序出156張報表的需求,然后我們開始仔細分析各需求報表中重復出的字段也進行了排序分類,將報表中的字段所對應的業務系統也做了整理,最后我們正式引入FineReport,它在ETL、各類數據庫關聯性、平臺自身可靠的穩定性、二開靈活可擴展性方面具備明顯優勢,經過近3個月的將各業務系統平臺進行集合,數據信息清洗與提煉,到報表設計與實施應用,最終我們通過FineReport強大的報表系統體系,只用了72張報表就能完整所有工作任務,同時所有報表的生成都是自動完成的,在大報表(月報、季度報等)中提供了非常直觀一目了然的可視化圖形。
3) 方案升級(自助分析):
高質量的數據、清晰可靠的報表有了,下一步就是FineBI大顯身手的時候了。為了達到“叫醒”數據的目標,我們這次以各業務部門的數據分析要求為出發點,以各部門負責人為需求獲取對象,深度理解他們的需求和對數據應用方面的要求,比如營銷部和商業事業部數據構成和需求分析指示就較為復雜。
商業事業部的開發過程最初在與部門負責人溝通時對于KPI指示和詳細表單等建模很快達成一致意見,但由于他們對可視化建模基本認識不深,在需要分析什么指示和指示模型的建模上如何能滿足要求上,花了較多時間,為此我們選用原型化模型開發方式,先以我們自身的經驗創建基本模型駕駛艙,然后再與負責人討論并對每個模塊逐個完善和調整整體布局,在此過程中我們深刻地體會到FineBI建模功能的智能靈活性,比如在準備對一組數據進行建模時,系統會智能分析并推薦出此組數據適合那種(或幾種)模型,此時可以根據具體場景需求進行選擇性建模,更為重要的是FineBI內嵌功能強大的八項數據分析模塊(這是如tableau等BI軟件不具備的):如趨勢分析、多維分析、象限分析、轉化漏斗分析、留存分析、A/B測試法等等。
上述分析算法不但解決了要分析什么的問題,更是豐富了可以分析什么的關鍵性問題,從而我們能夠反復迭代,最終完成商業事業部駕駛艙并交付正式使用。
應用效果:
場景三:管理決策駕駛艙
在以往管理層的決策信息基本都是以PPT和復雜財務報表形式在周報、月報、季度報等經營分析會上得以獲取,此種方式缺點較多如:
1、文字信息過多,閱讀理解成本高
2、數據敏感度過低:當周報、月報等報表形成的時,其實數據已經是“過去時”了。
3、數據分析的維度單一,各業務數據塊之間沒有形成“牽手”關系,基本沒有聯動性。經營分析成果常找不到真正問題的本質。
之前的數據分析方式是直接在Excel中生成可視化圖形,但若要想關聯分析就不可能實現了,但恰恰這才是數據決策的關鍵。
1、解決過程:
在完成各部駕駛艙建設同時,數據基礎也逐步完善,我們結合已有駕駛艙的模塊快速建立原型管理決策駕駛艙,然后將此駕駛艙在周例會展示和討論模塊內容,經過2次周例會討論,我們將管理層反饋的關注指示、營業狀況等需求和問題清單匯集、整理和分析。依據需求說明的內容,獲取到管理層目前最迫切需要的是實時可視化運營數據,為此新建《今日財務營收》看板,并且15分鐘刷新一次數據,管理層通過手機端就能實時直觀地了解當前運營情況。同時對原型管理決策駕駛艙以按需求內容再進一步完善,并且增加更細致下鉆分析場景,讓數據維度更多元化地呈現。
決策駕駛艙的啟用,數據應用成果立竿見影,例如在商業版塊,我們利用趨勢分析法+購物籃分析法應用到產品關聯上,我們發現有購買瓶裝水的銷售單中檳榔出現的幾率達到了54.67%,然后商業部迅速調整檳榔的品種和價格。在第二個月經營分析會上檳郎的銷售額同比增加36%,凈利潤增加76%。還比如應用趨勢分析法對庫存信息(特別是冷凍食品)與游流量趨勢關聯分析,合理調整食品庫存,不但減少食品過期導致的浪費,同時也更有效地利用的現金流。
可以說我們借助FineBI提供的強大的智能化平臺系統,結合公司真實場景應用,切實為公司創造了價值,幫助管理層領導聚焦于業務實際問題的解決、決策落實和戰略方向的制定。
在項目實施到上線運行,我們反復在思考為什么要建商業智能BI?它應該有哪些數據維度?它能為公司真實的帶來什么價值?
其實最初從原始的數據報表分析方式突然轉換在BI領域確實有不適應癥狀,特別是如何轉變各業務部門習慣性思想到認可現在的平臺架構花費了很多溝通時間。但隨著炫麗的駕駛艙完成和多維度分析成效的收益(特別是數據智能報表、數據可視化呈現,經營分析與決策方面優秀的表現),充分體現了數據的價值,真正實現了數據驅動業務快遞增長,漸漸我們發現帆軟平臺系統成就了新時期IT信息部在景區經營運營中的新位置,同時也使之成為公司不可或缺重要的管理工具。