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伴随着消费升级时代的到来，人们对于外出度假旅行早已经超出了“游山玩水”的阶段，游乐场和旅游目的运营也慢慢摆脱了单纯靠山吃山的资源模式，通过引入新的游乐、演出、餐饮和住宿等体验型项目，不断提升增值服务能力，降低单纯门票收入比例。
首先，大部分项目的引入与投资比较盲目，看别人在做，或者有类似的公园和游乐场在做就会引入，结果导致项目同质化，甚至不适合园区内的游客类型，导致投资无法回报。
其次，游乐场游客的满意度是运营的重要指标，如何能够及时了解到客户在体验中痛点，及时作出调整。将会大大提升游客的体验。然而一线工作人员无法掌握全貌，管理者也无法获得顾客直接反馈。决策往往只能靠拍脑门决定。
最后，许多游乐场因为投入不够，在重大决策前没有开展甚至没有听说过市场研究这项工作。某些运营体系比较完备的游乐场会配备市场研究团队，或者请调研公司协助完成收集消费者反馈的工作。然而传统调研问卷回收有限，数据真实性有待考证，数据反馈有较大的迟滞性。
面对这些焦虑，如何让游乐场的决策者收到游客的“声音”，“亲听”用户所想，作出及时的决策判断，是游乐场科学运营的基础。
虽然运营决策人员一直焦虑无法直接接触到用户，但是在网络上，用户的声音无处不在，旅游媒体和自媒体，社交平台，生活点评平台上，针对某个游乐场，每天平均会有超过1000条评论数据，并且里面会包括大量的负面评论，这些宝贵的数据恰恰构成了决策的基础。而把这些杂乱无章的数据变成可以量化，可以行动的决策建议，一般分成三步走：
1、 用“业务的语言”去解释数据。一条普通的评论，会有多重语义。比如这样一条评论：“五一去的，人超多，进门一个半小时，入口闸机太少，应急机制太差了。但里面确实很好，风景超棒，有山有水，随便拍拍都好美！”因此，我们首先要做的就是对这条数据根据业务打上“环艺，正面评价”，“游服，负面评价”等多种业务标签。
2、从问题出发，去探索答案。尽量减少主观经验和先入为主的结论干扰，不要简单的用数据去验证心中的主管结论，而是按照人类思考模式——通过问题出发去做数据分析。例如，通过监测提示竞争对手的口碑随着时间有不断上升趋势，从这个数据出发，我们可以探索性去分析同时段内竞争对手在哪方面表现超过了我们的游乐场，是哪些方面（比如夜场、演出）表现抢眼，我们是否需要进一步改进？这种探索分析的方式，利用了实时数据挖掘的手段，更加符合人类的思考与推理方法，更容易得到有效的、可行动的结论。
3、不断发现数据中的特征，把运营经验数字化。简单的统计方法，发现的仅仅只是浅显的客观事实，只有找到规律，才能通过数据提升运营经验。例如某儿童乐园对用户口碑的分析，二月份负面评价比例持平，并没有引起足够重视。但如果对负面评价深入分类，就会发现二月份餐饮这个子分类的负面评价与过去的六个月对比，呈显著上升。因此二月份的负面评价特征与餐饮直接形成了相关性对应。从而得到了春节期间，餐饮部门管理不善的结论。因此，这个相关分析也可以作为一个长期监测指标。因此，不仅仅是简单的统计，而是要通过一些“特征抽取”算法，去找到两个现象之间的相关性，相似性，因果性等特征，才能让业务人员得到新的知识，发现规律。
体验为王的时代，每个决策者都应该把“亲听”游客声音，并把此作为精细化运营的基础，才能获取用户的“芳心”。
