【摘要】酒店营销:多图解析大数据时代行动与策略_数据分析师考试大数据有助于为住宿业打造忠诚度和提高转换率，但也带来挑战。数据库通常分散在酒店

酒店营销:多图解析大数据时代行动与策略_数据分析师考试

大数据有助于为住宿业打造忠诚度和提高转换率，但也带来挑战。数据库通常分散在酒店品牌的不同部门，利用客户信息的关键是把这些数据整合在一起，以及从大数据中发现价值。

　　酒店业数据利用现状

长期以来，很多数据存在于酒店基础设施中却得不到很好地分享对比、可视化分析从而未采取行动、调整其系统。酒店业已经部分企业开了有意识的学习，并保持在行业前列。当然营销成本和回报需要考虑，数据驱动的优势也很重要。

拥有大量数据是好事，但关键是解决好如何利用数字信息流，更好地发现、追踪并维持忠诚度和回头客。数据显示，如果能利用好客户信息，那么客户获取成本可以降低21%，而酒店和汽车转化率能提高17%。

　　旅游与数据：平台、数据库、旅程

根据酒店从不同途径收集的各种数据，价值挖掘的关键在于连接不同信息使其可视化、可分析、可应用。价值在于赢得回头客。根据今年全球酒店行业营收统计，酒店行业略显波动，2008年全球酒店营收达4470亿美元，2009年降至3950亿美元，2010年为4190亿美元，2011年为457亿美元，预计2016年将突破达到5500亿美元。

　　提升酒店宾客关系：数据连接的价值和潜力

大数据对酒店方有益的关键领域在于识别并获取目标顾客类型。借助客人入住数据、分类数据、预订数据、网站活动日志、营销历史，酒店可以通过多种途径研究客人。此外，集中处理的数据允许酒店更好地向高端客人营销。

根据Expedia一份2014年的数据显示，商旅客人在旅行中带有一部以上移动设备的比例达97%;休闲游客旅行中带有一部以上手机者比例高达94%;成年人使用智能手机/平板预定酒店客房比例达28%。

　　数据转为行动：四步曲

　1. 数据：第一步是连接所有的数据，将它们从不同品牌系统整合到单一存储库。集中化数据将其变为可搜索的数据，有助于产生先前未识别的行为模式。

2. 分析：有了新的数据存储库，酒店需要能够解读分析并提取细节的工具，也就是能够借助信息推动计划的软件。

3. 培训/雇员：基于大数据认识并创造结果，需要酒店领导制定黑箱(Black Box)以外的方法。进行分析时，正确的工具包和正确的思维都不可或缺。品牌需要专业人士明晰如何处理数据以及怎样从数据模型中获取可视化、可行性的步骤，不论这些专业人士已经在管理品牌或是受聘与系统来培训和扩大现有员工。

4. 追踪指标：确保四部曲成功的一个重要因素是巩固维系期望结果的做法。商业与技术领导需要追踪数据驱动行为的指标和测度。持续追踪允许战略并不断微调。

一个重要的根本是通过整合不同数据，利用工具进行分析，并提升到专业层面，酒店逐渐改变。这不是一个有限的项目而是需要持续努力。随着酒店认同这一概念，未来战略正准备进一步发展品牌宾客关系。

　　未来酒店：借力工具，扩大宣传

当酒店品牌数据能对接另外数据时，转换的可能性会进一步扩大。例如，一个酒店品牌如果能够与航班分享数据，通过品牌间互动，可以了解用户在飞机上和酒店里的行为表现和花费情况。

如互联网营销公司Cendyn/One与Andara酒店和度假村联手进行了基于数据的营销活动，在人口统计学、行为数据、地点、基于意愿的信息基础上，针对30岁以上年收入20万美元以上的家庭进行精准营销，收效明显。其提高消费者通过预订引擎的比例达275%，产生营收提升121%，在广告花费上提升31%，转换率提高34%。

品牌数据与其他数据相对接，这种前瞻性尝试让大数据最终有效作用于旅游品牌，开启了一片新天地。如果客户数据能成为行业范围汇集的、更加一般性的基础信息，那么这将成为竞争的一个转折点。品牌和营销人员会更加密切地关注个性化拓展。

　　思考与策略

? 寻找高端细分作为专有数据集。了解酒店品牌前25名(或前250，前2500)客人的行为和偏好，向这些人提供个性化服务营销和CRM宣传。

? 将其他客人在操作层面上进行分类。酒店品牌可以进一步依据花费、频次、辅助习性、忠诚度和喜好等因素，对其他客人归类，然后据此对细分市场进行宣传。

　? 进行数据分析以追求品牌的“最佳客户”。酒店品牌能够建立最佳客户模型，能基于任何数量的标准和目标，深挖第三方数据，以发现匹配模型的客人概况。因此，营销更加智能，能够接触更好的潜在顾客，转换率也持续增加。