京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
正在利用这些海量的数据来寻求更多的东西的产业是酒店业。在过去,酒店和技术从来没有互相补充,因为酒店从业者一直关注有形的东西。他们更愿意花时间和资源在定义业务区域上,如提高一个地方的氛围,拓宽菜单的选择范围,提高服务交付的质量,而不是专注于技术和大数据。其结果是,企业想提供的和客户想要的之间的距离变大了。因此,由于缺乏对客户喜好的了解,酒店业从业者使得企业效率低下并且盈利处于低水平之上。
为了克服这些问题,酒店业开始以一种很显著的方式使用技术,特别是大数据。大数据是关于识别模式和关系的,这些关系存在于可以确定未来趋势的数据和变化的客户喜好之间。有了这些了解,企业可以使得自己的现有产品或添加新的来满足这些客户的期望,这反过来将推动需求,并使得利润增加。
具体地讲,大数据可通过以下方式来提高客户满意度,从而能够提高企业的整体效率和收益。
个性化体验
大数据有充每次给客户提供个性化旅行体验的潜力。当一个企业知道某个特定的客户想要的什么时,它就可以更改其相应的服务。例如,如果一个餐饮企业基于老主顾过去的饮食习惯和他们的社交媒体更新知道老主顾想要什么,那么它就可以提供这样的菜单选项。特别是当客户有饮食禁忌时,如素食主义者或犹太教,这些信息就会派上用场,
这样的策略在许多方面被证明可以为公司带来经济利益。首先,客户对服务很满意,那么他们肯定会再次光顾生意。其次,更重要的是,这个客户很可能会向朋友和家人推荐这个地方。该建议将带来更多的客户,而公司则不用在营销或广告上花费任何金钱。
创造合适的产品和服务
大数据可以给公司对于他们的产品和服务提供更好的方向感。他们会比以前知道哪些产品将成为热点,使他们能相应地规划自己的业务。例如,它是不难预料,在热天人们会喝啤酒或吃冰淇淋,但了解他们喜欢什么啤酒以及什么口味的冰淇淋是很有益的,使企业能够储存足够数量的合适产品。这个信息就是大数据可以给企业的东西。在更广泛的层面上,大数据有助于最大限度地优化品牌的战术决策并给旅游公司提供更好的控制力。
竞争优势
大数据很可能成为帮助企业获得竞争优势的关键因素。在这个意义上说,大数据工具将是主要的差异化要素,因为所有的公司,无论是新的还是老的,都有机会获得相同的数据量。因此,能够创新和捕捉最深的见解的公司将超越其他公司。
在另一个领域,大数据可以帮助定价。公司将能够预见发展趋势,并调整其产品售价,以使他们的服务对客户更具吸引力。一个典型的例子是租金成本。例如,当船租赁公司,知道更多的人将要在夏季前往它所在的城市,大部分旅客可以负担得起的价格,其竞争对手的价格和其产品的预计需求,那么他们就可以定一个能够吸引客户的价格,并且与此同时又使得公司有利可图。这给了企业竞争优势,因为它的定价决策是有相关数据支持的,这种相关数据能够以比以往任何时候都高的精度来预测客户的消费行为。
谨慎的做法
尽管使用大数据能够带来好处,但企业应该注意一些灰色地带。首先,过度个性化可能会适得其反,因为这将被某些人看作是侵犯隐私权。因此,企业应该利用大数据来提供个性化的体验,但不应该过度的这么做。例如,记者登上飞大西洋航线的飞机,很多东西让她大吃一惊,其中她相邻座位的两名记者竟和她前往同一会议。利用大数据,该机设计了座位安排,使得所有的三名乘客有机会在会议之前就知道对方。在另一方面,只要一个老顾客进来,餐厅服务员就会拿出顾客喜欢的饮料。选择也会基于客户的历史订单推出。虽然这些“服务”,一些人是可以理解的,但是对于想在本次计划尝试新鲜事物的顾客来说,这将是非常不愉快的。
其次,大数据本身并没有多大用处,除非企业以创新的方式使用它来提高他们的业务水准。正是这种创新,给了企业竞争优势,使得产品或服务对用户更有吸引力。
最后,企业应该使用正确的大数据工具以最大限度地利用它。实时分析和深刻的洞察力,将提供真正驾驭它的好处必不可少的新模式。
总之,通过提供新的模式和见解,大数据将对对酒店业产生深远的积极影响。有了这个新的信息,企业能够更好地提供个性化的服务,提升客户满意度,提高运营效率,获得竞争优势,所有这一切最终将使企业获得更高的利润。然而,有一些需要小心,特别是在隐私和侵犯客户的方面。当这些问题得到解决,大数据成为企业和旅客的游戏改变者。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27