旅游公司如何利用网络数据赢得客户

在本文中，我们将讨论：

收集旅游行业数据的挑战

在尝试从目标网站收集实时旅游数据（如价格和套餐）时，主要面临两个挑战：

第一：当竞争对手网站检测到来自单一IP地址的流量过多时，会阻止数据收集（即“速率限制”）。
第二：获取针对特定地理位置的信息，以满足目标受众的需求。许多网站要么歪曲信息，要么阻止来自其地理位置外的请求（例如，纽约的酒店想了解其在日本OTA上的价格展示情况）。

使用API进行数据收集时，特别是在旅游行业，主要面临以下挑战：

数据陈旧 – 这意味着获取的数据不是目标网站最新提交的版本，而是最后缓存的信息。这对于试图提供市场上最具竞争力报价的旅游套餐公司来说，可能会造成问题，例如，基于一天前的信息来制定优惠。
并发请求 – 许多API对用户可以同时运行的活跃会话数量有限制。这对于需要同时扫描数百或数千个行业网站以保持竞争力的OTA来说，可能是一个重大限制。
API调用 – 这是另一个数量限制，许多API限制在一定时间内可以发送的调用次数。这意味着旅游网站无法自由地监控新的旅游趋势和消费者行为，而需要仔细挑选目标数据并计算精确的批处理大小。这可能会严重限制公司能够发现的数据驱动机会。
批处理大小 – 批处理大小的限制也可能来自目标网站。如果目标网站将每次请求限制在100条记录内，那么完成一个任务需要10次数据请求。这实际上意味着信息的检索速度变慢，即公司在市场变化的情况下主动反应/行动的能力变得更加僵化。

公司介绍：这是一家位于美国的中型酒店连锁公司，主要服务于休闲客户，因此非常依赖于OTA（在线旅行社）的网站流量，大多数客户通过这些网站发现并预订房间。

挑战：由于依赖于第三方网站进行预订，他们无法控制供应商展示房间的价格。OTA常常在未通知酒店的情况下削减价格，并通过提高其他列表的价格来弥补差额。这是一种在特定情况下转化客户的策略，对OTA有利，但会影响酒店的品牌。

酒店连锁公司希望通过法律部门要求OTA停止这些行为，因为这些行为违反了他们的运营协议。但在此之前，他们需要收集这些信息以证明其主张。唯一的问题是酒店的技术团队使用的是过时的API，无法向所有第三方网站发送‘并发请求’，并且经常收到‘陈旧数据’。

解决方案：该公司现在使用一个数据收集网络，提供他们访问旋转住宅IP网络。这是一个全球IP网络，这些IP属于全球各地的真实个人。酒店现在可以发送无限量的并发请求，因为每个请求通过不同的设备进行路由。

数据高度准确并实时检索，因为该代理网络具有非常低的延迟，不访问缓存信息，而是直接从实时目标网站获取信息。
结果：公司现在能够确保所有第三方供应商维持不低于预定义和约定价格的房价。

公司介绍：这是一家提供旅行套餐（包括航班、租车和住宿）的OTA。他们有许多竞争对手，运营在一个不断变化和发展的生态系统中。

挑战：该公司在许多地理位置都有业务，因此需要收集实时信息，了解其竞争对手向不同目标受众展示的类似报价。但实现这一目标并不容易，因为其总部位于德国。他们可以从竞争对手网站获取信息，但经常由于向目标网站发送过多流量而导致IP被黑名单。其他时候，他们无法使用德国IP地址访问中国的网站。

解决方案：该公司决定使用名为Web Unlocker的工具，自动化IP轮换过程，并使用机器学习（ML）算法解决和绕过目标网站的阻止和限制。

结果：该OTA能够更好地竞争并提供更适合其生态系统的套餐。当竞争对手的套餐报价发生变化时，他们的系统会及时更新，使他们能够在必要时战略性地调整。

许多旅游行业的公司在API层面上面临数据陈旧和并发请求的挑战。其他公司则发现难以实时获取竞争对手信息以增加市场份额。使用数据收集网络来提升数据收集能力和成功率，可以帮助您的公司在竞争激烈的市场中脱颖而出。