最近应朋友之邀，担任某旅游集团的互联网产品顾问，作为休息状态下的闲职，偶尔出差都住在景区，也算一份美差。虽然旅游行业的互联网格局看似确定，但在整个旅游链条下的三大环节：行程前、行程中和行程后，却依然存在巨量的市场没有被互联网化，这次的工作就是帮助旅游景区进行行程中的互联网化探索。
背景
在这之前，我们需要先交代一下背景信息，国家对全国范围内的景区有一个公认的评级体系，我们耳熟能详的大景区，比如黄山、故宫等，被划为 5A 景区，全国范围内有 250 多家，这些地方自带历史文化的深厚沉淀，无需过多宣传，游客自然就会慕名而来，用景区的话说，占了这些地方就像占了一个大印钞机，门票销售就可以让景区衣食无忧，不过几乎所有的 5A 景区都是国有资产，对这些景区的运营管理并不以销售为目的，反而以环境、人文资源的保护为主要考虑，景区收到的门票也全数上缴，因此，几乎每个黄金周都会有大量的游客在网上抱怨景区服务不够，不过这样的情况在慢慢改变，国家也在逐渐开放景区的运营权让民营资本进入。
国家开放景区让民营资本进入大概在 2000 年前后，黄龙洞和凤凰古镇都是最早被民营资本收购的景区资源，背后都能看到同一家公司 “大通实业” 的影子，这家神秘的公司还是能从网上扒出一些信息来的。
1995年，30岁的叶文智任大通实业湖南分公司总经理，1998年代表公司和湖南张家界武陵源区政府谈判，以总额5.275亿买下了张家界黄龙洞45年委托经营权。黄龙洞公司随之成立。
2001年10月，叶文智以黄龙洞公司总经理的身份，以8.33亿的价格和凤凰县政府签下凤凰8个景点50年经营权转让协议。随后，叶文智组建了凤凰古城旅游有限责任公司。
民营资本进入旅游景区就像狼入羊群，介入景区运营之后，首先改进景区的设施、游乐项目，然后进行互联网营销，提高门票价格，随着近几年消费升级的态势，假期来景区游玩的游客越来越多，景区的运营公司也赚的盆满钵满，即便是运营状态不佳的景区，民营资本也可以很容易的找到接盘的资本方介入，将景区的运营权转卖一个好价钱。
可以说景区生意更像一个房地产生意，事实上也的确如此，例如比较著名的文旅产业集团 “祥源控股” ，就是以房地产起家的公司。在这种粗放经营的场景下发展了很多年，景区运营集团中一些思维灵活的，就开始考虑如何和互联网结合，做更精细化的运营，通过科技的力量降低边际成本，扩大自己景区的网络效应。
调研
这次的工作正好接受了一家位于长沙的旅游集团的委托，可以深入景区思考行程中的用户场景和互联网可结合的点，这种从内部变革的机会对于这个行业来说是非常可贵的尝试，做产品自然先从用户需求出发，我们选中了一个 4A 景区，作为切入点进行用户调研。
对于像旅游这样成熟的大行业，用户需求往往都是碎片化的，唯一能串起这些碎片的就是用户行为流程。如果说之前成熟的互联网产品都是依靠单点突破的话，当前我们面对的是一个全程解决方案。一个景区的旅游体验短的几小时，长则1~2天，就像我们欣赏电影或者音乐一样，这是一个时间轴上的艺术，每一个用户体验的环节都能影响用户的整体体验。
我记得罗辑思维的老罗曾经对绘画和音乐有个很有趣的洞见，他说绘画是空间上的艺术，音乐是时间轴上的艺术，绘画可以有不同风格很多大师，但音乐往往某个领域只有最顶尖的几个人，因为时间轴上的作品更难做，这也是音乐、电影这类作品成本极高，精品寥寥的原因。
回到正题，这次调研我们采用了现场调查+用户访谈的形式，从用户进入景区开始跟随记录用户的行为，等用户出景区的时候询问用户的体验感受，就像对互联网产品做用户行为数据分析一样，不但获得了用户的行为数据，还能获得用户真实的访谈记录，有景区工作人员的配合，真是一次很难得的调研体验，得出的结论也非常的有趣。
首先为能衡量游客在景区游览的体验，我们引入用户净推荐值（Net Promoter Score），作为核心指标。
净推荐值是等于推荐者所占的百分比减去批评者所占的百分比。
净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%
确定您的净推荐值是直截了当的：问您的客户一个问题－“您是否会愿意将“公司名字”推荐给您的朋友或者同事？”
根据愿意推荐的程度让客户在0－10之间来打分，然后你根据得分情况来建立客户忠诚度的3个范畴：
褒奖者（得分在9－10之间）：是具有狂热忠诚度的人，他们会继续购买并引见给其他人。 被动者（得分在7－8之间）：总体满意但并不狂热，将会考虑其他竞争对手的产品。 贬损者（得分在0－6之间）：使用并不满意或者对你的公司没有忠诚度。NPS计算公式的逻辑是推荐者会继续购买并且推荐给其他人来加速你的成长，而批评者则能破坏你的名声，并让你在负面的口碑中阻止成长。
NPS的得分值在50%以上被认为是不错的。如果NPS的得分值在70－80%之间则证明你们公司拥有一批高忠诚度的好客户。调查显示大部分公司的NPS值还是在5－10%之间徘徊。
然后，由于我们有明确用户游览行为信息，针对不同净推荐值的用户，分析影响他们因素，发现一些很有趣的结论。在做互联网产品的时候，我们经常会去找我们的问题，但是对一个复杂度很高的产品来说，影响用户体验的问题可谓层出不穷，一个一个解决不仅费时费力，也很难达到快速优化的目标，所以我们可以反过来思考：“那些评价很好的用户，是为什么感觉很好的？”，这个问题的答案我们称之为 AHA Moment。
Aha Moment 就是你的用户发现产品内在价值，并形成粘性用户留存的那一瞬间 。以 Facebook 为例，在很早期团队就发现，要让一个用户留存下来并持续使用 Facebook 的诀窍就是 让用户在 10 天内完成 7 个好友添加的动作 。 所以让用户完成该动作就成了 Facebook 内部全体员工的核心目标之一。事实上，这个目标他们一路坚持，直到达到 10 亿用户。
另一个例子是 Twitter 。在 2009 年的时候，Twitter 的用户流失率曾达到惊人的 75%，时任增长团队的产品负责人 Josh Elman 做了一件有趣的逆向思维的事，他并没有去研究那 75%的用户是为什么走的，而是深入地研究了剩下的 25%的用户为什么留下来。 结果他发现这 25%的用户关注的用户数都在 30 人以上 ，所以他们重新设计了产品，在注册后会进行推荐关注等，以此来提高新用户的关注数量，并最终提升了留存率。
从这次景区调研我们发现，用户游览景区中景点的数量达到 9 个，是用户的 AHA Moment，这其中有很多细化的影响因素可以进一步挖掘，比如我们发现了几个显著提升用户体验的优质景点，也同样发现一些降低用户体验的垃圾景点，这些数据对于指导景区的运营来说是难能可贵的洞察。
最终，这次调研只是一个定性的研究，为我们的方案指明方向，具体的解决方案还需要另外设计。
我们可以设想，在未来我们进入景区游览的时候，一个真正智慧的景区会在我们游览的途中，无处不在的服务我们，当我们迷路、疲惫和有特殊需求的时候，都会有明确的引导，解决我们的需求，这样无处不在的服务，将会极大提升我们的游览体验，也许在不久的未来，就会出现这样的景区。
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