Ретроспективный анализ развития электронного бизнеса в сфере туризма
М.Р. Имаметдинова
Аннотация
Выполнен ретроспективный анализ развития электронного бизнеса в сфере туризма: от первых глобальных систем резервирования до информационных технологий, связанных с нейронными сетями и прочими разработками. Рассмотрены факторы развития отрасли, а также текущие тенденции, связанные с применением технологий Big Data в туризме.
Ключевые слова: туризм, электронный бизнес, электронная коммерция, системы бронирования CRS, глобальная распределительная система GDS, машинное обучение, интернет вещей, блокчейн, виртуальная реальность, дополненная реальность, Big Data.
Abstract
электронный туризм коммерция
This article presents a retrospective analysis of the ebusiness development in the tourism sector: from the first global reservation systems to neural networks and other innovations. Factors of industry development and trends of Big Data technologies application in tourism are considered here.
Key words: tourism, ebusiness, ecommerce, marketing, CRS booking systems, GDS global distri bution system, machine learning, Internet Big Data. of things, blockchain, virtual reality, augmented reality,
Электронный бизнес является результатом развития информационных технологий и растущей динамики повседневной жизни. Осуществление покупок посредством сети Интернет, которое полностью минимизирует затраты времени на посещение магазина и позволяет приобрести все необходимое в удобное для клиента время, часть жизни современного человека. Особенно это актуально для индустрии туризма, которая характеризуется информационно насыщенной деятельностью. Неосязаемость туристской услуги обусловливает потребность в представлении ее на потребительском рынке при помощи изображений, описаний и средств коммуникаций.
Стремительное развитие туристской отрасли объясняется двумя факторами: 1) развитием гражданской авиации, 2) изобретением и внедрением электронных систем резервирования и бронирования. Рост количества авиалиний и расширение пассажирского авиапотока способствовали возникновению компьютерных систем бронирования авиабилетов (Computer Reservation Systems, CRS).
Первые системы создавались в период, когда еще не было интернета. Терминалы устанавливались в офисах авиакомпаний и являлись основным инструментом продажи билетов. В дальнейшем для удобства клиентов системы резервирования устанавливали в гостиницах и крупных туристских агентствах. Стали преобладать независимые посредники, которые осуществляли продажу мест различных авиаперевозчиков. Архитектура системы разделилась на глобальные распределительные системы (Global
Distribution Systems, GDS) и системы резервирования (Computer Reservation Systems, CRS) [2].
Первой CRS стала ReserVec, созданная по заказу авиакомпании TransCanada Airlines (сейчас это Air Canada). Первое бронирование эта система осуществила в 1963 году [19]. В декабре 1964 года SABRE начала свою работу в качестве CRS системы American Airlines. Ее достоинством стало упрощение и автоматизация информационного обеспечения в отношении рейсов и тарифов, что в результате повлияло на снижение стоимости услуг авиаперевозчиков. В основные функции SABRE также входило комплексное управление доходностью, что позволяло авиакомпаниям добиваться максимальной прибыли за счет манипуляций с ценами с учетом наличия свободных мест. Возможности системы уже допускали одновременно резервировать места для 26 тыс. пассажиров [8]. На сегодняшний день основными лидерами на мировом рынке являются SABRE, Amadeus и Travelport, а также региональные системы, такие как Сирена и TravelSky.
Еще одним важным событием для предпринимательства в целом и для туристской индустрии в частности становится появление в 1960 году пластиковых кредитных карт с магнитной полосой, обеспечивших возможность автоматизации финансоворасчетных операций [4]. В 1970 году Аmеriсаn Ехрrеss программа пластиковых карт Bank оf Аmеriса занимает лидирующую позицию на туристском рынке по количеству обслуживаемых клиентов. Второе и третье место соответственно занимают компании Diners Club и СаЛе В^сЬе [16].
Следующим этапом развития электронной коммерции в туризме стало внедрение систем по обмену данными (Е1ейгошс Dаtа Intеrchаngе, EDI) и электронному переводу финансовых средств (Е1ейгошс Funds Transfer, EFT). Однако вскоре были выявлены существенные недостатки данных систем, которые заключались в достаточно высоких ценах на данные продукты. Изза нестандартности некоторых программных компонентов системы не могли быть синхронизированы с имеющимся у большинства туристских компаний программным обеспечением, и, как следствие, массового распространения эти технологии не получили [3].
В 1985 году разрабатывается международная программа стандартизации EDIFACT (Е1ейгошс Datа Intеrсhаngе for Administratfon, Соттегсе аnd ТгашроЛ электронный обмен данными в управлении, коммерции и транспорте), принятая стандартом ISO 9735. Ее внедрение привело к упрощению процессов ведения коммерческой деятельности в туристской отрасли с использованием средств электронных телекоммуникаций [21].
В 1988 году SABRE модернизировалась в глобальную распределительную систему (GDS), основное назначение которой заключалось в оказании туристам информационных услуг, услуг бронирования мест и обработки транзакций. Система объединяла 30 тыс. туристских агентств и 3 млн интерактивных клиентов с 400 авиакомпаниями, 50 фирмами по прокату автомобилей, 35 тыс. отелей и десятками железнодорожных и туристских компаний, в том числе занимающихся перегоном транспортных средств и организацией круизов [10].
1990 год особенно важен для электронного бизнеса, поскольку в этот период интернет, изначально разработанный исключительно для военного ведомства и ученых США, становится общедоступной глобальной сетью и важной частью всех экономических процессов в мире. Помимо федеральных структур, интернет стал доступен частному бизнесу, что позволило расширить круг коммерческих поставщиков и потребителей услуг [7].
Первый интернетмагазин появился в Америке в 1994 году и реализовывал бытовую технику, а в России в 1997 году осуществлял продажу книг [7]. В 1999 году российский интернеттрейдинг был существенно усовершенствован в техническом отношении. Важная инновация данного периода создание автоматического интернетшлюза, который принимал и обрабатывал заказы в считанные секунды. Это привело к автоматизации оптовой продажи туров операторами, расширению партнерских связей и открытию значительного количества дочерних предприятий по всей стране [11].
Внедрение электронного билета было приурочено к 1 января 2008 года. Международная ассоциация IATA разработала проект Simрlifуing ТЬе BusiMSS (STB) в тот период, когда произошел скачок цен на топливо и обслуживание пассажиров во время полета. Согласно исследованиям специалистов, к концу 2016 года в США и Европе процент отказа от бумажных билетов составил в среднем 75% [17].
Рассмотрим инновации, возникшие в результате развития интернеттехнологий, такие как блокчейн, дополненная и виртуальная реальность, интернет вещей, технологии Big Data, и их применение в туризме.
Технология блокчейн представляет собой реплицированную распределенную базу данных, состоящую из информационных блоков. Впервые она была реализована в системе «Бит койн» в 2008 году, в которой совершаются транзакции в различных криптовалютах.
В туризме блокчейн, по мнению экспертов, мог бы принести значительную пользу. С помощью данной технологии, в отличие от традиционных GDS, можно организовать более выгодный способ взаимодействия поставщиков туристских услуг и агентов. Примерами такого решения являются некоммерческие блокчейн платформы, такие как WindingTree (штабквартира в Швейцарии), TravelCoin, LockChain и др. Преимуществами этих платформ являются отсутствие единоличного владельца, равноправный доступ к платформе, сокращение лишних транзакций, отсутствие комиссии за управление, возможность подключения по стандартному API [9].
Сегодня в разных областях туристской индустрии можно встретить разнообразные комбинации технологий виртуальной (Virtual Reality, VR) и дополненной (Augmented Reality, AR) реальности, реализованных в приложениях и устройствах. От этапа планирования до непосредственного отдыха при помощи AR/ VRтехнологий можно получить информацию о туристских объектах и впечатления посредством визуальных образов и игровой механики. Например, панорамные фото помогают оценить все достоинства номеров еще перед бронированием. В музеях используют технологии, чтобы разместить в свои помещения масштабные виртуальные объекты и «оживить» окаменелости. Прогуливаясь в незнакомом месте, туристы в приложениях дополненной реальности получают индивидуальный опыт ознакомления с достопримечательностями, вне зависимости от наличия гида и путеводителя. Приложения дополненной реальности в сочетании с системами машинного перевода позволяют туристам моментально переводить информацию на иностранном языке в понятный текст. Для этого можно воспользоваться приложениями Wikitude или Layar [5].
Интернет вещей (Intemet of Thihgs, 1оТ) позволяет разнородным устройствам и технологиям обмениваться данными друг с другом для обеспечения более эффективного и действенного взаимодействия с пользователем.
Службы безопасности в аэропортах могут отслеживать устройства путешественников и связываться друг с другом для контроля своевременной посадки. Водители такси узнают, когда их клиенты прошли через терминал. Магазины по продаже продуктов питания и напитков могут предлагать клиентам предварительные заказы и автоматически начинать готовить еду.
Маркетинговые возможности тоже очень разнообразны. Путешественники могут отслеживаться в зависимости от их поведения, что позволяет розничным торговцам выяснить, какие рекламные дисплеи наиболее эффективны и как пассажиры взаимодействуют с коммерческими предложениями, распространенными в современных аэропортах [14].
С появлением интернета проблема информационного бума, связанная с накоплением, хранением, сортировкой и извлечением полезных свойств данных, стала как никогда актуальной. По оценкам экспертов, к 2025 году объем генерируемых человеком данных увеличится примерно до 400 зеттабайт (1 Зб ~ 1 млрд Гб). Так возник термин Big Data, который впервые предложил в 2008 году редактор журнала Nature Клиффорд Линч, для обозначения больших массивов данных и способов их обработки [1]. К технологиям и методам анализа, которые используются для анализа Big Data, относятся Data Mining, краудсорсинг, машинное обучение, нейронные сети, прогнозная аналитика, статистический анализ и др.
Интерес к технологиям Big Data продолжает расти. Эксперты компании Frost & Sullivan прогнозируют в 2021 году увеличение общего объема мирового рынка аналитики больших данных до $67,2 млрд и ежегодный рост около 35,9% [15]. В туризме, как одной из наиболее информационно насыщенных отраслей, технологии Big Data наиболее актуальны. Уже сейчас в коммерческих целях используются данные пользователей социальных сетей, посетителей вебресурсов и другие данные для того, чтобы создать персонализированные предложения для потенциальных клиентов туристских услуг.
13 сентября 2018 года Profi.Travel и Amadeus подписали стратегическое соглашение о сотрудничестве и анонсировали новую технологию для продвижения туристских услуг - Profi.Travel Programmatic. Система на основе тревелданных о пользователях позволяет осуществлять автоматизированную закупку рекламы с самым точным таргетированием рекламного сообщения (рис. 1.) [6].
Рис. 1. Архитектура Profi.Travel Programmatic [6]
электронный туризм коммерция
Amadeus имеет собственную систему сбора и обработки тревелданных об активности путешественников по всему миру, что позволяет получить наиболее информативный портрет потенциальных клиентов, включающий приоритетные виды туризма и направления путешествий, цели поездок и многое другое. Это помогает создать такие рекламные объявления, которые соответствуют модели поведения туриста, его традиции посещения тех или иных направлений в конкретный временной период, а также интересам в сфере путешествий и туризма. Все это позволяет продвигать турпродукт на целевую аудиторию, максимально соответствующую задачам компании.
Кроме того, сервис Profi.Travel может предложить эффективную digital стратегию на основе экспертного анализа турпродукта, который включает: анализ направлений, сезонность, вос требованность, уникальность и особенность турпродукта, конкурентные дестинации, а также сегментацию аудитории по доходу, предпочтениям, видам туризма и пр. Результатом стратегии являются получение всеобъемлющей информации о туристской де стинации, качественный охват целевой аудитории и ее активное взаимодействие с брендом [6].
Потенциал Big Data безграничен, однако в исследовании туризма этому вопросу посвящено пока еще мало научных работ. Существует три основных направления исследований: туризм в какойлибо стране, например в Китае (Bao, Chen, & Ma, 2014; Huang &Chen, 2016; Sun, Wei, & Zhang, 2017; Zhang, Lan, Qi, & Wu, 2017); по видам туризма, например событийный туризм и волонтерство (Getz & Page, 2016; Wearing & McGehee, 2013); туристский спрос (Goh & Law, 2011; Song & Li, 2008); поведение туристов (Bhati & Pearce, 2016; Pomfret & Bramwell, 2016); туристские достопримечательности (Leask, 2016); туристские риски (Yang, Khoo Lattimore, & Arcodia, 2017) [20].
Основными барьерами Big Data в туризме остаются нехватка квалифицированных специалистов, высокая стоимость внедрения технологий, обеспечение защиты данных и их конфиденциальности. Несмотря на существующие ограничения, на государственном уровне уже начали предпринимать усилия по поддержке технологий Big Data. Указом Президента РФ от 9 мая 2017 года № 203 утверждена государственная программа «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 20172030 годы», в рамках которой планируется развивать технологии Big Data [18].
Национальный центр информатизации в сотрудничестве с группой компаний «Форпост» и Ассоциацией участников рынка больших данных 15 мая 2019 года разработали дорожную карту по развитию в России «сквозной» цифровой технологии (СЦТ) Big Data. В дорожной карте выделено шесть субтехнологий Big Data, по каждой из которых определены цели развития и ключевые показатели эффективности (рис. 2) [13].