随着旅游行业的发展以及互联网商业模式的进步,在线旅游行业的市场规模也在不断扩大,其中在线酒店预订业务是在线旅游行业的重要组成部分。为提高企竞争力以及优化运营策略,越来越多的企业投入到对用户行为的研究中去。随着行业的发展,在线旅游企业需要采用更先进的手段,从更多角度对网站进行网站用户行为分析。现阶段的在线旅游行业用户预订行为研究主要是针对活跃用户,对于网站不活跃用户唤醒召回方面的研究和应用还比较少。因此本文主要通过对不活跃用户的行为进行分析,通过聚类的方式对不同用户进行分组。然后使用发送短信和发放优惠券的方式对一半用户进行唤醒。再对唤醒营销活动的结果进一步分析,对不同分组的用户唤醒促销效率及用户价值进行评估。根据论文结构安排,本文首先阐述在线旅游行业的发展状况、旅游行业用户行为分析在国内外的发展情况及遇到的问题、以及聚类的数据挖掘方法在用户分类领域的研究现状。之后选取9个与用户预订酒店行为相关的因素对在线预订酒店网站不活跃用户进行研究。针对X公司真实用户数据中预订酒店行为相关维度的数据运用K-means的数据挖掘方法进行聚类,将用户分为n个分组。接着,本文根据聚类出来的用户设计了基于ABTest实验思路的促销方案。直接对测试组用户发送中短信和优惠券,并记录用户在一段时间内实际订单数据。根据上述实验结果,使用层次分析法从用户唤醒率、优惠前单间夜收益、提升间夜费用、间夜量等因素对不同分组用户进行评价。最终获得各类型用户的用户价值排名,为短信唤醒项目后续的用户选择提供改进意见。最后本文对研究过程中的不足进行总结,并对未来研究方向进行展望。用户行为分析和用户分类对在线旅游企业的发展是十分必要的,文中涉及的研究方法和最终结论可以为在线旅游企业在用户唤醒方向的研究提供支持,对在线旅游企业运营中的决策具有一定指导意义。