京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
OTA借大数据再抢酒店资源_数据分析师培训
昨日,阿里旅行去啊发布“未来酒店”战略,意在携手更多酒店建立基于信用体系的新型在线服务平台,其联合芝麻信用上线的“信用住”服务是战略第一步。实际上,其他OTA亦在酒店平台搭建、技术服务升级方面不断发力。有业内人士分析,OTA对酒店资源的争夺力度加剧,暗战持续升级。
“信用住”用大数据黏合酒店、用户
据阿里旅行相关负责人介绍,“未来酒店”第一阶段最先上线的是与芝麻信用合作的“信用住”服务。使用“信用住”的用户可先入住后付款,无需担保、零押金,离店时也无需排队,只需把门卡放到前台,系统会自动从用户的支付宝账户里扣除房费。阿里旅行方面表示,传统OTA平台上酒店No-show率(用户预订后未实际入住)在40%-50%,而“信用住”将使之降低至30%以下。
使用“信用住”的用户还需满足几个条件。首先,在阿里旅行预订酒店时,用户的“芝麻分”需达600分,且预订的酒店已加入“信用住”;此外,使用“信用住”的用户需开通支付宝,在每次预订“信用住”酒店之前,授权“信用住”自动扣除房费。
截至目前,全国约有5500家酒店加入“信用住”计划。阿里巴巴航旅事业群总裁李少华透露,未来“未来酒店”计划推出消费者自助选房和自助前台系统等服务方式。
对于此次阿里布局在线酒店业务,有业内人士分析与阿里发展其重头业务金融服务密切相关。“发展金融服务必须让钱滚动起来,阿里的金融服务已经融合网购、打车、外卖等业务,但在旅游方面尚不明显。而旅游行业中机票业务趋于集中,度假旅游的消费频率太低,住宿业务发展空间大,消费频率也相对较高。因此选择以酒店作为突破口。”
OTA借大数据争夺酒店资源
阿里旅行的加入让OTA对上游酒店资源的争夺加剧。就在不久前,携程也成立酒店大数据平台众荟。劲旅网总裁魏长仁分析,OTA在用户层面的价格战已经持续很久,不符合企业长期战略。而酒店的数据化加深了代理商与酒店的合作深度及相互依赖程度,这使得OTA将从抢夺用户转移到抢夺酒店资源上。
易观国际分析师朱正煜则指出,阿里旅行和携程的举措加强了对供应商的把控和融合,拉近了酒店供应端和用户的距离。“大数据让OTA对用户需求把握更精准,产品将更加多元。”
魏长仁还指出,虽然阿里和携程都在酒店大数据上下了功夫,但方向不尽相同,各有优势。“未来酒店”目前更针对提升用户体验,而众荟则偏重酒店数据。
此外,众荟基于携程的酒店业务,酒店商家基数大,而“未来酒店”战略则基于阿里强大的互联网数据。“像‘未来酒店’这样的创新OTA将持续推出,至于效果如何还需要一段时间观察。”魏长仁称。
酒店价格战趋于常态化
实际上,去年以来OTA在酒店业务方面的动作频频,去哪儿推出酒店“先行赔付”服务,倒逼对手推出此类举措,同时开展“狗狗住酒店”活动,试图扩大用户市场。而艺龙亦投资酒店系统开发公司和云掌柜,专注酒店和客栈的管理信息化。
魏长仁表示,未来OTA将更多地通过技术、服务创新提升在酒店方面的竞争力,这样的举措或成为OTA发展的突破点。朱正煜也表示,OTA建立酒店大数据反映了现今用户不仅只关注价格,同时也关注服务和质量。携程相关负责人坦言:“除了价格,服务依然是客户关心的一个重点。”
对于OTA持续加码酒店,朱正煜分析,欧美国家线上住宿渗透率高达40%,而国内这一数据不到10%,可拓展空间大,且基于现今线下向线上融合的趋势,住宿依然是OTA的重点业务。
但是,OTA对于大数据的重视并不意味着价格战就此销声匿迹。魏长仁指出,目前价格战仍然是OTA竞争的主战场,“只要条件存在,价格战就是竞争的重要方式”。他说,价格战需满足三个条件,包括存在降价空间、有资本支撑、市场竞争不平衡。目前,酒店业务方面的竞争主要集中在四五家企业,包括携程、去哪儿网、美团网等,魏长仁认为,这样的集中程度表明市场集中度越来越高,更趋于平衡。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12