京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
酒店营销:多图解析大数据时代行动与策略_数据分析师考试
大数据有助于为住宿业打造忠诚度和提高转换率,但也带来挑战。数据库通常分散在酒店品牌的不同部门,利用客户信息的关键是把这些数据整合在一起,以及从大数据中发现价值。
酒店业数据利用现状
长期以来,很多数据存在于酒店基础设施中却得不到很好地分享对比、可视化分析从而未采取行动、调整其系统。酒店业已经部分企业开了有意识的学习,并保持在行业前列。当然营销成本和回报需要考虑,数据驱动的优势也很重要。
拥有大量数据是好事,但关键是解决好如何利用数字信息流,更好地发现、追踪并维持忠诚度和回头客。数据显示,如果能利用好客户信息,那么客户获取成本可以降低21%,而酒店和汽车转化率能提高17%。
旅游与数据:平台、数据库、旅程
根据酒店从不同途径收集的各种数据,价值挖掘的关键在于连接不同信息使其可视化、可分析、可应用。价值在于赢得回头客。根据今年全球酒店行业营收统计,酒店行业略显波动,2008年全球酒店营收达4470亿美元,2009年降至3950亿美元,2010年为4190亿美元,2011年为457亿美元,预计2016年将突破达到5500亿美元。
提升酒店宾客关系:数据连接的价值和潜力
大数据对酒店方有益的关键领域在于识别并获取目标顾客类型。借助客人入住数据、分类数据、预订数据、网站活动日志、营销历史,酒店可以通过多种途径研究客人。此外,集中处理的数据允许酒店更好地向高端客人营销。
根据Expedia一份2014年的数据显示,商旅客人在旅行中带有一部以上移动设备的比例达97%;休闲游客旅行中带有一部以上手机者比例高达94%;成年人使用智能手机/平板预定酒店客房比例达28%。
数据转为行动:四步曲
1. 数据:第一步是连接所有的数据,将它们从不同品牌系统整合到单一存储库。集中化数据将其变为可搜索的数据,有助于产生先前未识别的行为模式。
2. 分析:有了新的数据存储库,酒店需要能够解读分析并提取细节的工具,也就是能够借助信息推动计划的软件。
3. 培训/雇员:基于大数据认识并创造结果,需要酒店领导制定黑箱(Black Box)以外的方法。进行分析时,正确的工具包和正确的思维都不可或缺。品牌需要专业人士明晰如何处理数据以及怎样从数据模型中获取可视化、可行性的步骤,不论这些专业人士已经在管理品牌或是受聘与系统来培训和扩大现有员工。
4. 追踪指标:确保四部曲成功的一个重要因素是巩固维系期望结果的做法。商业与技术领导需要追踪数据驱动行为的指标和测度。持续追踪允许战略并不断微调。
一个重要的根本是通过整合不同数据,利用工具进行分析,并提升到专业层面,酒店逐渐改变。这不是一个有限的项目而是需要持续努力。随着酒店认同这一概念,未来战略正准备进一步发展品牌宾客关系。
未来酒店:借力工具,扩大宣传
当酒店品牌数据能对接另外数据时,转换的可能性会进一步扩大。例如,一个酒店品牌如果能够与航班分享数据,通过品牌间互动,可以了解用户在飞机上和酒店里的行为表现和花费情况。
如互联网营销公司Cendyn/One与Andara酒店和度假村联手进行了基于数据的营销活动,在人口统计学、行为数据、地点、基于意愿的信息基础上,针对30岁以上年收入20万美元以上的家庭进行精准营销,收效明显。其提高消费者通过预订引擎的比例达275%,产生营收提升121%,在广告花费上提升31%,转换率提高34%。
品牌数据与其他数据相对接,这种前瞻性尝试让大数据最终有效作用于旅游品牌,开启了一片新天地。如果客户数据能成为行业范围汇集的、更加一般性的基础信息,那么这将成为竞争的一个转折点。品牌和营销人员会更加密切地关注个性化拓展。
思考与策略
• 寻找高端细分作为专有数据集。了解酒店品牌前25名(或前250,前2500)客人的行为和偏好,向这些人提供个性化服务营销和CRM宣传。
• 将其他客人在操作层面上进行分类。酒店品牌可以进一步依据花费、频次、辅助习性、忠诚度和喜好等因素,对其他客人归类,然后据此对细分市场进行宣传。
• 进行数据分析以追求品牌的“最佳客户”。酒店品牌能够建立最佳客户模型,能基于任何数量的标准和目标,深挖第三方数据,以发现匹配模型的客人概况。因此,营销更加智能,能够接触更好的潜在顾客,转换率也持续增加。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28