本文筆者將通過數(shù)據(jù)字段反推數(shù)據(jù)提供商的數(shù)據(jù)源頭，通過數(shù)據(jù)源頭及應(yīng)用場景推斷潛在的創(chuàng)收規(guī)模系列第【3】篇。

筆者上次在分析運(yùn)營商體系有哪些數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用較廣中提到用戶的位置軌跡數(shù)據(jù)，這次的航空及鐵路出行其實(shí)也屬于用戶位置軌跡的兩個(gè)來源，只不過出行數(shù)據(jù)除了有個(gè)區(qū)域位置外，還包含了票價(jià)等可以側(cè)面體現(xiàn)用戶資質(zhì)的信息，出行數(shù)據(jù)已經(jīng)在金融風(fēng)控和營銷場景都有相對成熟的應(yīng)用。

同樣是位置相關(guān)數(shù)據(jù)，為什么這兩個(gè)來源可以大大方方的應(yīng)用到場景中？

筆者認(rèn)為主要有幾個(gè)方面：

1. 航旅與鐵路里的位置數(shù)據(jù)主要指出行地及目的地，位置范圍最小都是以縣級市為單位，非精確數(shù)據(jù)，無法定位用戶精準(zhǔn)位置；
2. 用戶通過航旅或鐵路出行的頻率99%都是不高的，非高頻的出現(xiàn)軌跡，你想反推這個(gè)用戶的實(shí)際身份信息其實(shí)是不可能的；
3. 其對外的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)過合規(guī)處理，對外的字段也不算很多，相較于一些可以查到用戶消費(fèi)字段的產(chǎn)品，航旅出行數(shù)據(jù)算是很保守了；
4. 對外的接口產(chǎn)品是嚴(yán)格要求用戶授權(quán)的，有用戶授權(quán)的場景，字段再敏感也是很難追責(zé)的。
5. 除了出行涉及的區(qū)域位置，還包括了用戶的票價(jià)信息、座位等級、出行時(shí)間等信息，對外主打非位置信息。

一句話總結(jié)：這樣的數(shù)據(jù)維度無法反推個(gè)人身份，也沒有太多用戶的敏感信息，沒在信息安全法明確禁止的范圍的其實(shí)都可以拿去變現(xiàn)，更何況有用戶授權(quán)。

航旅及鐵路出行兩者的數(shù)據(jù)，在金融行業(yè)現(xiàn)在比較成熟的形態(tài)有：

• 數(shù)據(jù)API接口：部分?jǐn)?shù)據(jù)屬于統(tǒng)計(jì)數(shù)外，基礎(chǔ)字段都是根據(jù)原始訂單記錄信息輸出，盡量原汁原味；
• 分值產(chǎn)品：航旅分、鐵路出行分這些通過數(shù)據(jù)權(quán)重及用戶出行軌跡判斷而得出的分值產(chǎn)品，不會輸出數(shù)據(jù)詳情；
• 出行信用報(bào)告：主要圍繞航旅及鐵路的出行數(shù)據(jù)，疊加用戶的出行黑名單、金融失信名單、其他一些數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)可以獲取的用戶數(shù)據(jù)，可能有社保公積金、消費(fèi)記錄等，形成相對完善的集合型報(bào)告產(chǎn)品。

（市場上常見的航旅數(shù)據(jù)接口字段表）

（航旅失信名單字段表）

本文主要針對航旅數(shù)據(jù)做分享，且不細(xì)分航旅分、數(shù)據(jù)接口及信用報(bào)告類形態(tài)，因?yàn)檫@三者基本是互補(bǔ)的產(chǎn)品，金融機(jī)構(gòu)能用得上航旅分的環(huán)節(jié)都可以替換成用數(shù)據(jù)接口或信用報(bào)告，所以應(yīng)用場景及調(diào)研次數(shù)上，區(qū)別不大，唯一有較大區(qū)別的只有信用報(bào)告的成本相對比分值或數(shù)據(jù)接口高點(diǎn)。

鐵路出行的產(chǎn)品形態(tài)及場景及調(diào)用次數(shù)與航旅的基本一致，唯一區(qū)別在于鐵路人群的質(zhì)量不如航旅的高， 在風(fēng)控調(diào)用的權(quán)重次序中鐵路數(shù)據(jù)調(diào)用也在相對靠后或者直接不采用。雖然鐵路的人群覆蓋率比航旅高，導(dǎo)致查得率方面也會高點(diǎn)，同時(shí)價(jià)格比航旅高。所以有調(diào)用航旅數(shù)據(jù)的場景如果都用上鐵路數(shù)據(jù)，鐵路數(shù)據(jù)可以帶來收入會比航旅的高。

（市場上常見的鐵路數(shù)據(jù)接口字段表）

航旅數(shù)據(jù)從哪來？

航旅數(shù)據(jù)源頭是出自中國民航信息網(wǎng)絡(luò)（下文簡稱“中航信”），其背靠中航信集團(tuán)和國資委，作為全球第三大GDS(航空旅游分銷系統(tǒng)提供商)，同時(shí)也是國內(nèi)GDS行業(yè)的唯一企業(yè)、航空旅游業(yè)信息技術(shù)解決方案的主導(dǎo)供貨商。中國民航信息網(wǎng)絡(luò)是航旅數(shù)據(jù)的源頭，猶如運(yùn)營商數(shù)據(jù)掌握在三大運(yùn)營商，身份證信息掌握在公安局一樣。

中航信的主營業(yè)務(wù)是面向航空公司、機(jī)場、機(jī)票銷售代理、旅游企業(yè)及民航相關(guān)機(jī)構(gòu)和國際組織，全方位提供航空客運(yùn)業(yè)務(wù)處理、航空旅游電子分銷、機(jī)場旅客處理、航空貨運(yùn)數(shù)據(jù)處理、互聯(lián)網(wǎng)旅游平臺、國際國內(nèi)客貨運(yùn)收入管理系統(tǒng)應(yīng)用和代理結(jié)算清算等服務(wù)，是目前航空旅游行業(yè)領(lǐng)先的信息技術(shù)及商務(wù)服務(wù)提供商。

服務(wù)的客戶包括近30家國內(nèi)航空公司以及近200家地區(qū)及海外航空公司，國內(nèi)169家機(jī)場以及近7000家機(jī)票代理人，服務(wù)范圍覆蓋到300個(gè)國內(nèi)城市、80個(gè)國際城市，并通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入社會公眾服務(wù)領(lǐng)域。

除了春秋航空這家廉價(jià)定位的民航?jīng)]在體系內(nèi)，中國民航信息網(wǎng)絡(luò)掌握了國內(nèi)95%以上的用戶和數(shù)據(jù)，乘客的每次票務(wù)購買，值機(jī)、登機(jī)、到達(dá)等所有信息、數(shù)據(jù)服務(wù)，都由這家公司提供，因此整個(gè)航旅環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)也存儲在中航信內(nèi)。

【GDS早期是一種票務(wù)預(yù)訂系統(tǒng)，后來向整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴(kuò)張，如今，已經(jīng)發(fā)展成為主要服務(wù)于整個(gè)旅游業(yè)的一個(gè)信息化服務(wù)的系統(tǒng)。航旅數(shù)據(jù)的代理公司為了把航旅客戶數(shù)據(jù)覆蓋率提升近100%，會通過單獨(dú)對接與春秋航空服務(wù)的OTA在線旅行社這些在線定票機(jī)構(gòu)獲取部分春秋航空的用戶數(shù)據(jù)，主要原因一是春秋航空自建運(yùn)營系統(tǒng)，沒對外輸出數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)都體系內(nèi)經(jīng)營，特別是和玖富集團(tuán)的合作值得航空公司參考，而一些和春秋航空合作的OTA機(jī)構(gòu)零散的存儲了春秋航空的用戶數(shù)據(jù)，這塊數(shù)據(jù)暫無直接途徑可以全覆蓋?！?/p>

航旅數(shù)據(jù)可以應(yīng)用在哪些行業(yè)哪些場景？

對于航旅數(shù)據(jù)的源頭機(jī)構(gòu)，可以用于航旅業(yè)務(wù)分發(fā)，提供給各種OTA或票務(wù)代理機(jī)構(gòu)，用于客戶在線或線下訂票使用，并告知用戶訂票結(jié)果、航旅行程過程實(shí)時(shí)信息通知等。同時(shí)由于航旅數(shù)據(jù)源頭機(jī)構(gòu)是有用戶的觸達(dá)方式的，因此可以對接各種變現(xiàn)產(chǎn)品，例如航旅險(xiǎn)、理財(cái)產(chǎn)品、機(jī)票分期等產(chǎn)品，為體系內(nèi)客戶提供增值產(chǎn)品。

對于金融機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)控環(huán)節(jié)，黑名單類數(shù)據(jù)可以補(bǔ)充航旅失信名單，用戶資質(zhì)及額度評估可以使用航旅數(shù)據(jù)輔助評估。

對于金融機(jī)構(gòu)的營銷場景，可以針對航旅部分客群，進(jìn)行類似機(jī)票分期、高端理財(cái)、航旅險(xiǎn)、壽險(xiǎn)、意外險(xiǎn)等金融產(chǎn)品。

對于其他的機(jī)構(gòu)，可以與有航旅用戶的機(jī)構(gòu)進(jìn)行產(chǎn)品合作分傭，例如高端電商、教育培訓(xùn)、私人財(cái)富等公司。

是什么支撐了航旅數(shù)據(jù)在金融場景商用價(jià)值？

航旅用戶群體天然的高凈值屬性決定了其群體質(zhì)量是非常不錯(cuò)的，航旅數(shù)據(jù)是可以直接用來判斷客戶資質(zhì)、金融風(fēng)控額度評估及一些軌跡反欺詐及營銷環(huán)節(jié)，都有其商用變現(xiàn)價(jià)值。

航旅數(shù)據(jù)由于國民人均收入的上升及消費(fèi)升級的趨勢，對旅游出行的需求覆蓋人群也逐年增長。其中OTA的發(fā)展刺激了人群在航空出行的需求，也促進(jìn)了航旅在出行工具中的滲透，航旅的用戶群體不僅限于高收入人群，大量中低層收入人群也被逐漸被滲透。

用戶數(shù)量的提升，可以帶動相關(guān)數(shù)據(jù)在各機(jī)構(gòu)場景中的覆蓋率的提升。而且數(shù)據(jù)由統(tǒng)一的機(jī)構(gòu)管理，各省市各航空公司的用戶數(shù)據(jù)打通也更容易，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化輸出就不成問題。同時(shí)時(shí)效性問題也在航旅數(shù)據(jù)不斷商用過程中滿足風(fēng)控商用價(jià)值。最重要的是，航旅數(shù)據(jù)的確在部分風(fēng)控過程用于貸前審核及用戶資質(zhì)評估得到不錯(cuò)的效果反饋。

航旅數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用場景

中航信記錄航旅過程中的哪些字段？中航信是記錄了乘客的每次票務(wù)購買，值機(jī)、登機(jī)、到達(dá)等環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)產(chǎn)生的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維度，至少有：用戶基本信息（姓名、身份證號、銀行卡號、手機(jī)號）、購票信息（航空公司、航班類型、艙位等級、座位情況、原票價(jià)、折扣、購買時(shí)間、票務(wù)代理機(jī)構(gòu)等）、其他信息（到達(dá)機(jī)場時(shí)間、登機(jī)時(shí)間、起飛地點(diǎn)及時(shí)間、抵達(dá)地點(diǎn)及時(shí)間、離開機(jī)場時(shí)間、回程地點(diǎn)及時(shí)間等）

從時(shí)間維度看，有確定行程的時(shí)間、購票的時(shí)間、更改行程的時(shí)間、到達(dá)機(jī)場時(shí)間、登機(jī)時(shí)間、起飛時(shí)間、抵達(dá)時(shí)間、離開機(jī)場的時(shí)間、回程時(shí)間等等，有相當(dāng)多的時(shí)間點(diǎn)可以捕捉。

從旅客維度看，即這個(gè)旅客是什么樣的人。性別、年齡、對價(jià)格敏感程度、是否是白金卡會員、是否經(jīng)常來回某一個(gè)地區(qū)的，這些所有的所有都是可以考量的旅客標(biāo)簽。

如何從這些標(biāo)簽提取到需要的字段形成不同的用戶畫像或分析用戶背后的特性？以下做些簡單分析參考，不一定準(zhǔn)確。

單個(gè)指標(biāo)分析：

頭等艙的多數(shù)有錢人；折扣票據(jù)的多是普通階層且提前有計(jì)劃的，或出游的或定時(shí)出差的；當(dāng)天往返或隔天往返的基本都是商務(wù)出行；節(jié)假日往返的多是旅游或探親；

多指標(biāo)分析：

年齡+價(jià)格：低年齡+折扣票據(jù)屬于正常資質(zhì)用戶層；低年齡+正常票價(jià)或頭等艙的不是富二代就是創(chuàng)業(yè)老板；中年+折扣票據(jù)的或是旅游客群或是普通階層；中年+正常票據(jù)屬正常階層；中年+頭等艙偏老板階層（公務(wù)艙結(jié)合分析類似）。

往返地+身份證歸屬地：目的地與身份證歸屬地一致的，一般是回家探親的；出發(fā)地與身份證歸屬地一致的，一般是常駐城市（可結(jié)合出發(fā)地次數(shù)增強(qiáng)判斷）。

出行頻率+目的地：出行頻率高的，目的地基本一樣的，基本是商務(wù)出行，且屬于高端商務(wù)了，業(yè)務(wù)穩(wěn)定的；出行頻率高，但目的地經(jīng)常變換的，大部分是開拓市場的或者是經(jīng)常出游的。

另外，出行黑名單例如航旅失信人員及也屬于中航信體系內(nèi)記錄，可用來判斷用戶失信行為，能出現(xiàn)在出行失信名單的用戶，證明在出行過程中有出現(xiàn)嚴(yán)重的不良行為，那保不準(zhǔn)其在真實(shí)貸款后，會有不還款或者在催收環(huán)節(jié)惡意辱罵催收人員的行為。只不過這部分人群數(shù)量過少，出行黑名單是從2018年下旬才逐漸按月公布，每期公布名單一般幾百到上千個(gè)失信人度等，當(dāng)信貸公司每天幾萬幾十萬的調(diào)用過程，只為查詢這個(gè)幾千個(gè)航旅失信名單，實(shí)際應(yīng)用價(jià)值不大，也會增加中間的查詢耗時(shí)，影響用戶體驗(yàn)。

航旅數(shù)據(jù)能創(chuàng)造多少收入規(guī)模

收入規(guī)模=該場景所有機(jī)構(gòu)的調(diào)用次數(shù)*查得率*每次調(diào)用費(fèi)用。

該場景所有機(jī)構(gòu)的調(diào)用次數(shù)，在下文分主要預(yù)估金融信貸風(fēng)控場景及金融理財(cái)營銷場景的調(diào)用次數(shù)。

而查得率主要與航旅數(shù)據(jù)覆蓋用戶數(shù)量有關(guān)，所有筆者先預(yù)估航旅數(shù)據(jù)大概覆蓋的用戶數(shù)量。

從2019年全國民航工作會議上獲悉，2018年我國民航旅客運(yùn)輸量繼續(xù)保持兩位數(shù)的增速，乘坐中國民航航班出行的旅客人數(shù)達(dá)6.1億人次。

6億人次代表國內(nèi)有多少人坐過飛機(jī)呢？

筆者覺得保守估計(jì)應(yīng)該是少于2億人的。坐過飛機(jī)的應(yīng)該都知道，飛機(jī)出行基本都是往返算一次，這樣就產(chǎn)生了2次的飛行記錄，然后還有一些換成記錄，或者經(jīng)常出差的多次往返的。其中還有一部分是外籍人士記錄。所以按單個(gè)人每年坐飛機(jī)的次數(shù)來算，起碼有個(gè)3-4次乘機(jī)記錄。2018年為止，有飛行記錄的乘客數(shù)量應(yīng)該少于2億人，可能也就1億人左右，但這里筆者暫按2億人計(jì)算。

但在此我們就假設(shè)國內(nèi)有2億人在2018年有航旅數(shù)據(jù)記錄。也就是2018年的航旅數(shù)據(jù)中的活躍人群，這部分人的航旅數(shù)據(jù)的新鮮度才能夠應(yīng)用于金融風(fēng)控或營銷分層。

【2018年國家鐵路完成33.17億人次，其中動車組20.05億人，占旅客總?cè)藬?shù)的近60%。假設(shè)每個(gè)人在2018年的乘坐次數(shù)為4次，則有5億人坐過動車，根據(jù)現(xiàn)在的動車路線布局，5億人其實(shí)不太合理，筆者覺得2-3億坐過動車其實(shí)更合適，非動車級別鐵路人數(shù)應(yīng)該在8億人左右】

但如果要預(yù)估航旅數(shù)據(jù)潛在的市場規(guī)模，我們就要評估，這2億人中有多少人是有借貸需求，這部分人會在借貸公司進(jìn)行借貸申請，這個(gè)過程假設(shè)借貸公司是1:1查詢航旅數(shù)據(jù)且能查得數(shù)據(jù)的，才會為航旅數(shù)據(jù)產(chǎn)品接口產(chǎn)生收益。

【航旅數(shù)據(jù)接口收費(fèi)模式無特殊情況，基本是按查得收費(fèi)】

同時(shí)現(xiàn)在國內(nèi)高端航空市場占比90%，低端航空市場10%不到，理論上2億中有1.8億的高凈值客戶，當(dāng)然這只是理論上。高端航空代表的是票價(jià)高，低端航空其實(shí)也不算便宜，航空出行是所有出行工具中算是最貴的。能夠經(jīng)常乘坐航空出行工具的乘客，這樣的資質(zhì)，假設(shè)有貸款需求也只能是大額的貸款（1萬+），這樣的貸款產(chǎn)品一般只存在于銀行或消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)或小貸公司的大額產(chǎn)品，因?yàn)檫@些持牌機(jī)構(gòu)的利率也相對低點(diǎn)，高凈值客戶群對成本是很敏感的。

【所以正常情況航旅數(shù)據(jù)產(chǎn)品，在銀行等持牌機(jī)構(gòu)相對更容易接入變現(xiàn)，P2P或現(xiàn)金貸等高利率產(chǎn)品，使用這個(gè)產(chǎn)品其實(shí)意義不大，除了小部分資質(zhì)不行的航旅客群】

那2億航旅客戶，有多少有借貸需求？這里其實(shí)有個(gè)悖論，信貸機(jī)構(gòu)希望過來借款的都是高凈值客戶，因?yàn)榻栀J能力和還款能力肯定不錯(cuò)，但高凈值客戶，不缺錢，貸款意愿就相對較弱。因此真實(shí)的高凈值客群去借貸的其實(shí)還是很少的。

之前筆者在運(yùn)營商數(shù)據(jù)篇預(yù)估過民間借貸2018年活躍借貸用戶數(shù)量應(yīng)該有1200萬左右，假設(shè)民間借貸中有20%是有航旅記錄的，則有240萬航旅用戶在2018年有過民間借貸行為。240萬占2億中的1%不到，應(yīng)該算合理？如果合理的話，則這240萬用戶符合民間借貸的客群行為，假設(shè)這240萬借貸用戶資質(zhì)都良好且剛好為其提供貸款的機(jī)構(gòu)都有使用航旅數(shù)據(jù)做用戶資質(zhì)評估，且每個(gè)用戶都有過2次借貸行為，則這里可以為航旅數(shù)據(jù)公司創(chuàng)造240W*2*1元=480W的收入

【1元是借貸機(jī)構(gòu)每調(diào)一次航旅數(shù)據(jù)且查得產(chǎn)生的費(fèi)用，480萬是不是少了點(diǎn)】

好了，這里暫不用這么悲觀，航旅數(shù)據(jù)市場空間還是很大的，因?yàn)樯衔囊呀?jīng)說了，航旅這些高凈值客群假設(shè)有信貸需求，也起碼是高額信貸產(chǎn)品的需求。因此大部分有借貸需求的客戶，大多會在銀行、消金及小貸等公司中出現(xiàn)。

這里需要拿央行個(gè)人征信報(bào)告2018年年度查詢量17.6億次來說事了，為啥？持牌機(jī)構(gòu)的信貸產(chǎn)品都需要上報(bào)央行的，這個(gè)應(yīng)該就知道17.6億有什么用了吧？

之前在運(yùn)營商數(shù)據(jù)分析中是假設(shè)通過資質(zhì)的用戶才需要做資質(zhì)分層，假設(shè)只有10%的人征信是符合要求，則有1.76億次查詢量，這1.76億中有20%是航旅用戶的調(diào)用查詢次數(shù)，則有3520萬次是調(diào)用了航旅用戶數(shù)據(jù)的，則可以為航旅數(shù)據(jù)公司創(chuàng)造3520W*1元=3520萬收入。

【3520萬指代表次數(shù)不代表人數(shù)，表示航旅用戶有在各個(gè)機(jī)構(gòu)申請貸款時(shí)查詢航旅數(shù)據(jù)時(shí)產(chǎn)生了3520萬調(diào)用】

以上推測來看，單純的航旅數(shù)據(jù)在風(fēng)控上的使用一年大概可以帶來4000W收入規(guī)模。

【這個(gè)預(yù)估規(guī)模，筆者對了下業(yè)內(nèi)的頭部公司的年報(bào)，其在2019年的信息報(bào)告及評分服務(wù)收入4,847.39萬元，當(dāng)然這個(gè)報(bào)告及評分服務(wù)以航旅數(shù)據(jù)為主但也摻入了其他維度字段，所以單純的航旅數(shù)據(jù)接口的收入肯定無4800萬的。因此筆者對航旅數(shù)據(jù)接口的預(yù)估還是比較接近的，只不過那些非頭部代理的公司一般也會接入這個(gè)數(shù)據(jù)，主要是為了豐富數(shù)據(jù)產(chǎn)品接口，無法靠這個(gè)數(shù)據(jù)去賺錢。PS：航旅數(shù)據(jù)單筆的調(diào)用價(jià)格成本原則上來說是比1元稍低點(diǎn)的。】

單純在風(fēng)控環(huán)節(jié)，航旅數(shù)據(jù)能給一家機(jī)構(gòu)帶來的最高收入規(guī)?？雌饋磉€是挺有限的，在金融領(lǐng)域還有無其他應(yīng)用價(jià)值？

答案是：有的！

須知高凈值人群，該群體收入高（或家庭收入高），社會地位高，具備很強(qiáng)的消費(fèi)能力，更多的還是投資需求。圍繞高凈值用戶做理財(cái)產(chǎn)品推廣，應(yīng)該是個(gè)潛在方向。機(jī)構(gòu)才有航旅數(shù)據(jù)產(chǎn)品接口，針對存量或新增用戶進(jìn)行航旅軌跡匹配，針對有航旅記錄的客戶再進(jìn)一步做等級分類，將客群分為航旅類及非航旅類，航旅類又可以分高端及普通，針對高端的用戶推廣高端理財(cái)產(chǎn)品，針對普通用戶推廣活期或低風(fēng)險(xiǎn)的理財(cái)產(chǎn)品。

假設(shè)50%的航旅用戶在不同的金融機(jī)構(gòu)有獲得過服務(wù)，則至少50% 的航旅用戶可以在金融機(jī)構(gòu)做用戶資質(zhì)分層過程中查詢航旅數(shù)據(jù)時(shí)被命中。既營銷過程可以為數(shù)據(jù)公司至少創(chuàng)造1億*1元=1億元收入。

【1元在理財(cái)營銷成本中占比很少，需要正常一個(gè)成交的客戶成本都在幾百元，高凈值用戶做理財(cái)營銷的成功率比非高凈值客戶高，這1元該花還是要花的，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的市場就存在于這些金融機(jī)構(gòu)可以承擔(dān)并愿意付出的有效營銷成本中】

最后

筆者發(fā)現(xiàn)只要用戶量級達(dá)億級以上，且與金融行業(yè)客群匹配度較高的，不管是什么數(shù)據(jù)都有可以做成數(shù)據(jù)產(chǎn)品的可行性。航旅及鐵路出行數(shù)據(jù)的例子就非常有參考價(jià)值的，他們原則上統(tǒng)一掌握在政府背景的機(jī)構(gòu)手上，如何數(shù)據(jù)出庫，如何找到合適的變現(xiàn)方式，數(shù)據(jù)如何合規(guī)處理，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)品的規(guī)劃及需求場景的切入，數(shù)據(jù)效果的如何得到保障，這整個(gè)流程決定了數(shù)據(jù)的變現(xiàn)能力的強(qiáng)弱。

就像位置數(shù)據(jù)，除了運(yùn)營商體系的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及各種有GPS強(qiáng)授權(quán)或后臺悄悄打點(diǎn)的APP外，區(qū)域間的移動記錄就存在統(tǒng)一管理出行工具數(shù)據(jù)這些機(jī)構(gòu)手中了，中航信及12306就是2個(gè)特殊的例子。除了航旅及鐵路，巴士出行及私家車這些記錄，無統(tǒng)一的管理導(dǎo)致無法有效輸出，暫無成熟的數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以輸出。

【電商類記錄的位置信息相對來說多是同一個(gè)片區(qū)的多，跨省市的還是較少，也無法判斷用戶出行方向】

（位置數(shù)據(jù)矩陣）

筆者這次僅從數(shù)據(jù)輸出方面分析，對于數(shù)據(jù)擁有方體系內(nèi)的生態(tài)合作，例如如何通過與金融機(jī)構(gòu)合作，打造體系內(nèi)用戶資質(zhì)分層，理財(cái)產(chǎn)品、信用卡產(chǎn)品、消費(fèi)分期及電商合作等變現(xiàn)方式；場景鏈條的前后延展，為客戶提供登機(jī)前后叫車及訂酒店服務(wù)，空中后續(xù)會單獨(dú)找個(gè)機(jī)構(gòu)案例進(jìn)行挖掘分析。

#專欄作家#

大數(shù)據(jù)獵人，微信公眾號：大數(shù)據(jù)獵人，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。多年金融科技行業(yè)相關(guān)戰(zhàn)略研究、行業(yè)分析、商業(yè)模式及產(chǎn)品體系研究經(jīng)驗(yàn)，擅長政府?dāng)?shù)據(jù)+企業(yè)數(shù)據(jù)+公開數(shù)據(jù)多源數(shù)據(jù)融合流通交易及應(yīng)用

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