京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
简单点酒店管理系统直连信用住 玩转大数据征信
市场化的大规模个人征信已经起步,征信像热门业务一样一夜蹿红,众多传统金融和互联网金融的大腕们纷纷摩拳擦掌,马不停蹄地建立大数据征信体系创造新的应用场景,一场征信红利抢夺战蓄势待发。
成功的商人,似乎总是比别人更懂得抢先把有价值的东西算到自己的账本上,酒店业者如何才能把这场看起来与酒店“风马牛不相及”的征信大战的战利品据为己有呢?
阿里信用住,打开酒店的信用开关
在央行公布的8家机构中,比起传统的征信机构,以芝麻信用为代表的从事互联网征信业务探索的机构先声夺人。芝麻信用背靠阿里巴巴,而阿里巴巴目前覆 盖数亿计互联网用户,仅支付宝就拥有超过3亿用户。同时,芝麻信用拥有阿里的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据,比纯粹的网络社交数据含金量更高, 充分分析用户在淘宝、支付宝以及社交媒体等中的记录“芝麻信用”通过分析大量的网络交易及行为数据,可对用户进行信用评估,这些数据广泛来源于网上银行、 电商网站、社交网络、招聘网、公积金社保网站等方面,最终聚合形成个人身份认证、工作及教育背景认证等多维度的信息,确保了用户的身份真实性、行为可信 性。
芝麻信用作为央行信用的补充,它跳出了个人征信机构按照查询次数赢利的惯例,用户只需轻轻一点就可以获知自己的信用分数,芝麻信用将信用体系的触角 延伸至各个领域,在消费贷款、婚恋、租车尤其是与酒店关联密切的住宿领域已发挥重要作用。酒店利用简单点酒店管理系统实现与阿里信用住的实时直连,即可进 入阿里信用消费场景,获得阿里庞大的用户流量,成为阿里征信数据体系的受益者。
响应用户需求,构建消费新生态
影响芝麻分高低的有身份特质、信用历史、行为偏好、履约能力以及人脉关系5个因素,而使用阿里信用住住酒店的客户其芝麻信用分必须在600分以上, 这就使酒店与客人之间建立了一个可量化的相互信任的信用桥梁,通过简单点酒店管理系统接入阿里信用住订单的酒店,无论是在软硬件设施还是在服务质量都毋庸 置疑,相对而言,使用信用住的住客也拥有良好的信用历史和履约能力,预订酒店的客人事先就经过了一轮信誉筛选,客人的履约情况直接和信誉等级挂 钩,No Show情况出现的可能性就降低,避免了由此带来的经营损失。
众所周知,用户体验并不是什么新概念,商户关心的是自己能赚多少钱,消费者关心的是自己花了多少钱,获得什么样的体验,从卖方市场到买方市场的转变 是消费市场的发展方向,关于消费者行为偏好的研究自然而然成为了商家抢夺用户的数据入口。对于大多数中小酒店而言,他们没有时间也没有足够的经济实力做一 个全面的市场调查来分析消费者行为,借助简单点酒店管理系统直连携程、去哪儿、信用住等大型旅游平台,就能坐享其成,更清楚地理解客人们的需求,进一步将 营销内容个性化,吸引更多的预订。同时酒店可以通过酒店管理系统统计后台的数据很好地对顾客行为进行判断,然后对酒店产品、服务格局做出合理的调整,把顾 客最需要、最关注的东西放在最明显的位置,做好这些方能牢牢抓住顾客。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29