
大数据对酒店的帮助不容小觑
“大数据”一词在各类媒体上已铺天盖地:“携程重组旗下公司,开动酒店大数据”、“OTA借大数据再抢酒店资源”、“酒店行业战告一段落,酒店分销开辟数据战场”等等。那么,到底什么是酒店行业的“大数据”?酒店经营者和决策者怎么用好大数据?
啥是“大数据”
北京都季酒店管理公司总经理祖长生认为,大数据就是把原来碎片式的数据通过整理、分析、判断,让其形成会“说话”的报告。
“我认为,数据就是数据。人们称其为‘大数据’,是因为它在普遍认知的层面上是海量的。”众荟信息技术有限公司CEO林小俊告诉记者,落到酒店行业,大数据的应用就是整合行业全量数据,为酒店及相关企业提供经营和管理的指导。
在林小俊看来,酒店行业的大数据分为住前、住中和住后数据。其中,住前数据就是用户在入住前的选择行为数据,例如用户在入住前,对酒店的搜索、浏览、预订等行为留下的数据,这些数据反映了整个市场的需求和用户偏好。但由于这部分数据中最有价值的部分集中在OTA手里,基本没有对酒店开放,因此,目前国内酒店企业对住前数据的需求还基本停留在想要但得不到的状态。
住中数据就是客人在酒店入住过程中所形成的数据,它实际上就是PMS(酒店管理系统)中的经营数据。这些数据反映了酒店的经营状况。“这部分数据是酒店目前最看中、使用最广泛的数据。酒店企业一般通过PMS数据报表来进行信息的获取。”林小俊说。
住后数据即客人入住结束后的反馈数据,例如客人点评、调查问卷等,当然也包括专家暗访数据。这些数据从客人和专家的角度,反映了酒店的产品及服务价值。“这部分数据在国内的酒店中使用的比较晚。但慧评网从两年前就开始集中对住后数据进行挖掘及量化分析,帮助酒店做质量管理和口碑营销,现在国内已有6000多家酒店开始使用这些数据。”林小俊举例说,比如,华住酒店集团就是利用住后数据的分析结果来开发酒店的个性化产品并完善服务管理的。
据林小俊介绍,在硬件方面,这些数据已经细致到可以反映酒店的卫生情况,而在软件方面,通过住后数据,华住可以对酒店服务和客户满意度进行把握。“华住已把住后数据纳入他们的KPI(关键绩效指标法)考核中,对酒店内部的各个执行部门进行考核。另外,该集团还利用这些数据做客人的状态分析、属性分析等等,试图为客人提供更好的服务。”林小俊说。
“大数据”对酒店有什么用
在这个消费者越来越注重酒店的服务品质、品牌文化,追求时尚、创新和个性化产品的时代,大数据对酒店的帮助不容小觑。
“大数据可以帮助酒店分析消费者的行为,帮助酒店‘玩’好精准营销。”祖长生表示,客人在酒店消费所留下的数据,可以为酒店企业提供如下参考:客人消费能力如何;酒店应该出售什么样的产品,来满足大部分客人的偏好和需求;客人喜欢通过哪些渠道来购买酒店产品等。
锦江国际在全球管理着1500多家酒店、20多万间客房。为了更好地应用大数据做好管理,锦江国际专门成立了上海锦江国际电子商务有限公司。2014年,锦江电商自主研发的以大数据应用平台为基础,以物联网、无线互联、多屏互动等信息化技术应用为手段,以宾客个性化服务为核心的锦江国际“智慧酒店”一期项目成功上线。该项目为酒店的服务项目和服务品质提供了庞大的数据分析保障,包括多维度、深层次地挖掘数据潜力,从客户需求出发进行个性化定制和精准营销等。例如,根据以前用户预订过酒店亲子套房的客史档案,定期向其推送相关亲子类产品信息,供客人选择,取得了非常不错的效果。
在这方面,国际品牌酒店集团也有着比较丰富的经验。据相关报道,四季酒店集团以大数据为基础,通过精准营销与内容策略的结合来开发市场。四季酒店集团的相关部门专门通过大数据了解客人的“心声”,运用线上与线下的活动同客人进行互动。比如,在婚礼筹划专题中,四季酒店专门开设了两个渠道以上的线上交流账号向客人提供来自酒店员工的专业建议,并分享在四季酒店举行过婚礼的新人们的故事。同时,四季酒店通过大量用户信息的采集,对不同兴趣程度的用户进行划分,对他们进行分别引导,并通过线下的“婚礼秀”进一步吸引客人。目前,四季酒店每年在这个部分的收益持续增长。
而凯悦酒店集团同样通过研究数据,分析客人如何、何时以及在哪里预订他们的酒店等消费动态,再在此基础上调整其营销策略。
大数据还可以协助酒店“做”好品牌建设。“培养客人对酒店的持续关注度和黏性是酒店品牌建设的关键点。酒店对客人了解得越多,就越能更好地满足其需求,让其对该酒店产生‘依赖感’。”林小俊表示,客人对酒店的反馈信息可以构建出一个信息量庞大的住后数据库,这些数据不仅可以影响其他用户的选择,还可以帮助酒店进行更便捷、更有针对性的用户关系管理,增加客人黏性,实现品牌提升。
“另外,大数据还可以为酒店提供较为详细的竞争市场信息。”祖长生认为,酒店不仅可以了解竞争对手的价格和一些相关的市场及财务指标,还可以了解到竞争对手的每一个市场动机。例如,竞争对手最近策划了哪些营销活动;是否获得了新兴的细分市场;针对未来市场,准备采取哪些措施抢占先机;如果本酒店一位忠诚顾客转向了竞争对手,这其中的原因是什么……这些数据有助于酒店制定更有针对性的竞争策略。
如何用好“大数据”
“数据如果不经过分析和利用,那它就是一组单纯的数字。而这一块正是很多酒店的误区,以为买了数据,就买到了数据的服务。” 林小俊在与记者谈到目前国内酒店运用“大数据”的情况时说:“其实,不是酒店有了数据,其经营就会变好。数据只是告诉酒店哪些方面是应该注意的,哪些方面是弱势。但如何把弱势变成优势,把可能出现的问题提前规避或及时改正已有问题,是需要酒店安排专业的人才或团队去完成的,但目前大部分酒店都缺乏分析‘大数据’的人才。”
“现在不少酒店连自己的历史数据都没有利用好。”祖长生表示,酒店在做市场预测分析的时候,应该先使用好现有的历史数据,包括客房出租率、平均房价、RevPAR(每间可售房收入)、GOP(酒店营业总利润)、EBIT(息税前利润)等。这些数据虽然不能完全称之为大数据,但对酒店来说十分实用。在此基础上,酒店可积极与一些提供数据服务的机构合作,通过他们所提供的数据了解消费者的心理和竞争市场的情况。
上海星硕酒店管理咨询有限公司首席咨询官袁学娅说:“酒店想用好大数据,先要熟练使用已有的数据软件和应用。然后,用更加开放的心态与外部的一些数据做连接。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14