ibm商业价值研究院-旅游忠诚度-–-认知型关系-改善忠诚度计划-与所有旅客建立联系_24页_454kb

报告摘要

旅游忠诚度：认知型关系总结

核心内容

本报告探讨了旅游与运输行业中忠诚度计划和自助服务的现状及未来发展方向。传统忠诚度计划主要针对高端旅客，导致普通旅客感到被忽视，从而削弱了整体忠诚度。自助服务虽然提高了效率并降低了成本，但也增加了旅客的负担，使得客户体验逐渐偏离初衷。因此，报告提出应借助认知计算技术，将忠诚度计划与自助服务相结合，以提升个性化服务水平，改善客户体验，并增强企业与旅客之间的关系。

主要观点

忠诚度计划需改进：当前忠诚度计划未能有效提升客户忠诚度，反而加剧了客户与旅游企业之间的隔阂。
自助服务的局限性：虽然自助服务提升了效率，但其过度依赖旅客自行操作，忽视了客户体验的个性化需求。
认知计算的潜力：认知计算能够从多源数据中学习，理解自然语言，提供个性化互动，是提升旅游服务的革命性工具。
数据是关键：忠诚度计划应成为企业核心数据存储库，整合结构化与非结构化数据，以支持更深入的客户洞察。
个性化是未来趋势：通过认知技术，旅游企业可以为每位客户提供量身定制的建议、服务和奖励，从而建立更深层次的联系。

关键信息

旅游忠诚度计划现状

大多数忠诚度计划关注高端旅客，导致服务不均衡。
82% 的忠诚度计划成员认为计划“简单易用”，96% 认为“响应速度快”。
75% 的支持者表示如果能找到更好的选择，会考虑更换计划。

自助服务的问题

自助服务将交易处理责任转移到旅客，减少了员工互动。
旅客在自助服务过程中需自行操作，增加了认知负担。
自助服务未能提供客户行为反馈，影响企业对客户需求的理解。

认知计算的作用

认知计算能够理解自然语言，分析客户数据，提供个性化建议。
它能帮助旅游企业优化航班时刻表、房间配置、人力资源分配等。
认知系统可以建立客户档案，用于预测客户行为和优化服务体验。

个性化洞察的重要性

个性化洞察应成为认知转型的核心目标。
认知计算可以提升客户满意度，增强品牌忠诚度。
通过整合数据，旅游企业可以提供定制化产品、价格和奖励机制。

建议与行动方向

采集更多数据：忠诚度计划应成为企业的核心知识存储库，整合内部与外部数据源。
逐步推进认知转型：从简单步骤开始，逐步扩展认知能力的应用范围。
重新设计客户接触环节：利用个性化洞察优化客户旅程，提升互动质量。
制定认知路线图：评估当前忠诚度计划的成效，思考如何利用数据和认知工具实现更深层次的客户理解。

图表与数据摘要

图1：自助服务逐渐将交易处理负担转移给旅客。
图2：与零售和银行相比，旅游业的自助服务可能带来更大的负担。
图3：忠诚度计划应以个性化交易代替匿名交易。
图4：认知系统基于三种核心能力：互动、发现、决策。
图5：忠诚度计划可以利用多种数据预测客户需求。
图6：认知技术能够改善整个旅游流程，提升客户满意度和忠诚度。

实施案例

奥斯汀市文化和旅游局：使用 IBM Watson 支持的 Wayblazer 平台，为旅客提供个性化行程建议。
myTrafalgar 应用：通过社交平台促进客户互动，收集个性化数据以优化旅游体验。

结论

旅游忠诚度计划应从“精英”导向转向“全客群”导向，借助认知计算技术，实现更深层次的客户理解和个性化服务。这不仅有助于提升客户满意度，还能增强品牌忠诚度，推动旅游企业向更智能、更人性化方向发展。

作者与合作者

Steve Peterson：IBM 商业价值研究院全球旅游和运输行业主管。
Raimon Christiani：IBM 全球企业咨询服务部旅游和运输行业全球主管。
合作者：
- Brian O’ Rourke – IBM 航空业全球市场主管
- Greg Land – IBM 旅游相关服务全球市场主管
- Kanishka Argiwal – 旅游和运输业全球战略与市场主管