
大数据:带动酒店业发展的完美药丸
在过去的几年里,我们听说了如此多的关于大数据的定义;有人说大数据是“难以用传统的数据处理应用程序来处理的又大又复杂的数据集”,也有人说大数据代表“处理大数据集的技术和实践。”这些定义如何描绘究竟什么是大数据并不重要,因为在本质上,“大数据”只是相同的旧的数据另一个名称。
最近所有的企业面临的最大挑战是,他们拥有的客户数据是以非结构化格式呈现,他们很难从中找到一些有意义的东西出来。了解大型数据集中不同部分信息之间的关系是非常关键的,因为他们可以提供有关客户的喜好的提示并且能够帮助企业提供超个性化的服务,进而满足客户的期望。这种满足客户的内在需求是每一家企业的核心目标。
鉴于大数据有助于提升服务质量到新的层次,它正在迅速被所有部门喜爱,而且酒店业也不例外。事实上,大数据被认定为是当今影响酒店业的主要发展趋势之一。它提供了前所未有的机遇,以改善现有的客户服务,运营效率,设计出创新的营销策略和提升整体的增长和盈利能力。
下面是一些大数据正在改变世界酒店业的具体领域的案例。
为了改善客户体验,企业必须努力衡量客户的喜好。知道这些偏好的最好方法是什么?是通过不同来源特别是因特网来收集客户数据吗?每个人在互联网上的信息很可能是大量的,所以关键是要挖掘这些信息,并从中得到最相关的信息。
例如,有多个餐厅的住宿企业可以分析客户的交易数据,以获悉他或她的饮食模式。此外,它可以从用户生成的网站挖掘信息,并通过社会媒体渠道知道在特定餐厅的客户是如何享受他的食物的。分析来自这些渠道的信息能够让企业深入了解客户的烹饪喜好。当顾客下一次预订酒店时,该公司也就可以根据他们的喜好提供他或她最喜欢的餐馆预订服务了。此外,该公司可以根据客户的烹饪喜好提供菜单选择。这样的策略必定会提高用户的旅行体验,而他或她在未来也更容易预订同一酒店。这样一来,住宿企业不仅获得增量收入,而且客户也会满意这种个性化的旅行体验,这反过来将带来更好的客户忠诚度。
在另一个例子中,一个在Facebook或Instagram的他的新的山地车照片的人对山地自行车之旅将是会感兴趣的。提供打包服务的旅游运营商可以使他们的交易满足山地旅行者的需求,并能够提供最好的给客户。客户是一定会要报价,更重要的是,在未来他将回到同一个运营商进行旅行。
大数据可以根据他们的活动和喜好,帮助企业为每个目标细分市场制定最佳营销策略。当企业很好的了解他们的客户,他们就可以设计出接触到他们的合适的战略。例如,如果一家公司知道一个特定的目标群体平均每周在社交媒体上花费时间在30小时左右,他们就可以通过社交媒体渠道制定自己的营销策略。这样的战略将给该公司在他们的目标群体内最大的可见性。
有了合适的大数据工具和技术,通过实时的不同营销渠道来决定优化营销支出时可能的。这意味着,企业可以时刻掌握消费者不断变化的喜好,并用它优化以使他们的产品和服务获得最大的覆盖范围和更高的参与度。
此外,大数据还可以帮助企业了解市场的缺陷,尤其是在它的客户流失到竞争对手的领域。例如,如果一家公司分析发现在一家酒店品牌的网站上进行购买的的路径,网络日志将显示客人正在放弃该网站转移到竞争对手的网站。 对网络日志的这种分析可以帮助企业找出问题,提供解决方案,从而提高消费者收入。
酒店业的特色是产能限制。大多数旅游公司和酒店无法预测他们的服务需求时候,他们就会赔钱。为了避免这种情况的经济损失,公司可以利用大数据高频率实时获取更多信息,这样的话他们能够做出更智能,更动态的定价决策,从而优化容量规划。
企业可以从各种来源,如社交媒体,用户生成内容的网站,保留和订票日志,呼叫中心记录,电子邮件,照片,视频等获得更多信息。
一个领先的国际航空公司在使用大数据的定价能力和策略。他们使用不同的大数据工具来添加基于目标市场的需求新的目的地和连接。此外,他们还利用大数据来为每一位客户提供最佳的座椅组合价。这种定价策略已经帮助这个国际品牌在十几年的时间里成为最好的航空公司之一。这个例子展示了大数据的潜力,以及公司是如何从中受益的。
尽管有这些优势,但大数据实现仍有一些挑战。其中一个关键的挑战是从每天不断得到生成的成吨的数据中获得新的、可操作的见解。这种信息的挖掘,需要顶级的技能和知识,并考虑到这一新技术的复杂性,技术过硬的人才是少之又少。此外,传统的业务结构使其难以在不同的部门跨职能工作,如IT,营销和财务。最后,安全问题继续存在,而这作企业从互联网上收集数据的一个主要障碍。世界各地的公司和企业财团正努力消除这些障碍,他们很可能会在不久的将来拿出适当的解决方案。
大数据将在很多方面继续发展和改善酒店业。它为这个行业中的企业积极为客户定制产品和服务,并帮助制定高影响的营销策略开辟了新的机遇。这些机遇使得酒店业的企业得以提高他们的运营效率,竞争力和盈利能力。
总的来说,大数据是带动酒店业发展的完美药丸!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-05大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-05CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-05CDA认证在国际市场上的认可度正在逐渐增长。CDA(Certified Data Analyst)认证,源自中国,面向全球,旨在提升数字化人才的数据 ...
2025-08-04本次活动市场价2000元,现面向会员免费开放,会员朋友更可以邀请一位非会员免费参加。 【活动目标】 ...
2025-08-04MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-04反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-04CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-04评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-01通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-01CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-01K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-07-31大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-07-31CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-07-31SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29