從場景化動態適配來看，數字分析能結合實時場景調整周邊玩法推薦，AI 住未來通過整合多維度數據讓推薦更具實用性。系統會關聯實時環境信息（如天氣、季節）與周邊玩法狀態，例如雨天自動減少戶外景點推薦，轉而推送室內博物館、商場；旺季時避開人流密集的熱門景點，推薦小眾但體驗質量的地方。此外，還會結合用戶在店行為動態調整 —— 若用戶白天未外出，傍晚時會推送周邊夜景優美的散步路線或夜間特色體驗項目；若用戶多次咨詢交通，會優先推薦交通便利的周邊玩法，并同步附上出行路線建議，讓推薦更貼合當下場景需求。

從口碑與體驗保障維度來看，數字分析能通過篩選質量信息提升周邊玩法推薦質量，AI 住未來的方案兼顧 “推薦精細度” 與 “體驗可靠性”。系統會整合周邊玩法的用戶口碑數據（如過往旅客評價、體驗反饋），優先推薦評價質量、服務穩定的項目，避開差評集中或存在體驗風險的地方；同時，結合酒店過往旅客的實際體驗記錄，篩選出與酒店服務調性契合的玩法（如主打高大上體驗的酒店，會推薦周邊高質量餐飲、康養項目）。這種 “數據篩選 + 口碑驗證” 的模式，讓推薦的周邊玩法不僅貼合用戶偏好，還能保障實際體驗效果，幫助用戶避開 “踩雷” 風險，提升出行滿意度。