酒店居然用大数据赚你钱？
责任编辑：editor007 作者：布加迪 | 2016-09-22 21:23:58 本文摘自：51CTO

作为一个服务行业，酒店每天都要接待数以百万计的旅客，而这之中的每一个旅客在办理入住手续时所抱有的期望却都不尽相同。满足这些期望是提高顾客“回头率”的关键。所以，酒店行业和其他的一些休闲娱乐行业的运营商也慢慢开始借助先进的分析解决方案，来揣测如何让顾客老板们更加满意。

虽然行业当中的营销部门不愿承认，但其实在运营商的眼中，顾客也是有相应的区分的。

有些客人只想简简单单的睡一觉，而有些客人会将大把大把的钱扔在美食、娱乐、体育活动和水疗等娱乐项目上。在今天的市场当中，能够锁定那些肯花钱的客人，对商家来说至关重要，但一两次的消费行为又不能代表一个客人的消费能力。

比如说，一个平时挥金如土的客人退休后想最后玩儿一票大的，那么以后旅行就会和奢侈生活绝缘。与此同时，一个节俭的商人平常订经济房，额外服务方面花费也很少，那他可能是属于经常出差的商务人士。如果酒店可以满足他的这些简单要求，他可能会频频光顾，因而他的剩余价值就比较高。这就是大数据分析技术的用途之一。

分析技术在酒店业的第三大用途就是聚焦于“收益管理”。

这种管理方法旨在确保每间客房获得最合适的价格——在考虑到全年的淡季和旺季，又考虑到天气和当地活动等其他因素后再作定夺，这些都会影响入住客人的数量(和类型)。

分析技术可以应用于以上所有领域，虽然酒店及酒店服务业比那些奉行数据分析至上的理念的零售业和制造业等其他行业，但现在，这种情况可能正在慢慢发生变化。

如今许多酒店在使用大数据和分析技术

红屋顶酒店

举一个美国经济型连锁酒店红屋顶酒店(Red Roof Inn)的例子。事情发生在2013/2014年的冬季，借助数据分析他们紧紧抓住了旺季的每个游客。当时整体的航班取消率在3%左右，这意味着每天有90000名乘客滞留。恰巧这家酒店旗下的许多酒店毗邻各大机场。

在这家酒店的营销和分析团队的共同努力下，红屋顶酒店充分的利用了天气状况和航班取消方面这些谁都可以获得的公共大数据。在获知大多数游客通过移动设备上网来搜索查找附近的住宿后，他们针对最有可能受到影响的那些地区的移动设备用户启动了一项具有针对性的营销活动。通过这项策略，地区的营业额增长了10%。

Denihan Hospitality

另一家率先使用分析技术的美国连锁店是Denihan Hospitality，这家集团在美国拥有多家精品酒店，包括James和Affinia 等品牌。Denihan通过使用各类分析技术来汇总连锁店的交易数据和客户数据，此外还有客人在TripAdvisor等评价网站上所留的反馈意见和评论等，并把这些与非结构化数据结合起来。该公司负责商业智能的副总裁Menka Uttamchandani说：“每家公司都有大量的数据，关键在于怎么处理这些数据，比如提供相关的仪表板、深入分析重点的报表，这些都能够带来竞争优势。”

这家连锁店评估客户的反馈信息和交易数据后，借助数据驱动战略，重新布置了许多客房，以便更好地服务商务或休闲旅客。其中就有类似为深受旅行家庭喜爱的客房提供更多的浴室存放架，并提供种类更齐全的房内设施，甚至客人会喜欢的小厨房等。

这家连锁店甚至将分析技术交到了酒店一线工作人员的手里。这些员工配备的智能手机上装有仪表板，所以他们就能预测某个客人在入住期间可能想要什么或需要什么，比如饭馆饮食、礼宾服务或者浏览当地景点等方面。客房勤杂人员可以收到实时信息，了解某间客房的客人是不是需要另添一个枕头，或者凌晨2点叫是不是要送去三明治和咖啡。

当然，与大多数行业一样，分析技术在酒店服务业所做的贡献还是侧重于营销。目的常常是为了策划个性化的营销活动，通常会以电子邮件或针对性社交媒体广告形式来开展。这就需要分析关于到访客人的所有可用信息，比如客人的反馈、交易活动、诚信度记录以及商家购买到的第三方人口统计数据。然后，这些数据就可以用来分析是给客人提供免费的餐食还是附近影院免费影票了。

万豪酒店

然而在万豪酒店，大数据并不局限于营销，它已被运用在这家连锁酒店的业务运营的各个方面。通过使用非结构化和半结构化的数据集(比如天气预报和当地活动时间表)来预测客户的需求。这让万豪酒店能够制定最合理的房价——这在当下至关重要，因为如今客户习惯于横向比较酒店的价格和服务，以此来寻找最实惠的酒店。

喜达屋酒店

喜达屋酒店及度假村集团在世界各地拥有1200家酒店，也是一家大力投资大数据和分析技术的大型连锁酒店。他们的系统会分析当地及世界经济因素、活动和天气预报，以此制定更加合理的房价。

在阳光灿烂的加勒比海度过一周所花费的钱其实和当地的天气是息息相关的。喜达屋酒店通过分析天气情况就能知道什么时候来降低房价或者是相应的开展营促销活动，从而达到了更好的销售效果。这个策略让其每间客房的收入(这是酒店的一个关键指标)增长了近5%。

酒店和酒店服务业也许刚开始使用大数据，但是它有令人羡慕的数据储量和种类可供分析。从订房那一刻起到退房那一刻，客户留下的每一条数据痕迹，都开始被分析人员认真地转变成可付诸行动的分析结果。

随着酒店服务业在大数据的使用上日趋成熟，可预见的是这个行业将不断的发展创新，从而为我们这些顾客带来更加贴心的服务。

本文转自d1net（转载）