大数据如何助力酒店业应对出游高峰期？

正值十一和中秋双节长假，酒店业再次迎来出游高峰期，作为普通消费者，不管你是使用APP预订酒店、离店后发表评论，还是通过微博、微信、Facebook、Twitter等社交媒体记录与酒店相关的见闻与感受，相关信息都将成为酒店大数据的组成部分。数以亿计的网络信息沉淀成酒店大数据，为酒店业打开了机遇的大门，让这个传统行业以新颖、趣味化的方式与用户互动，并为用户创造更多可能。在大数据的助力下，酒店业如何实现精准营销？如何设置最合适的房价，让盈利最大化？本文将结合国内外一些案例，看酒店业如何在大数据时代展现更多活力。

利用大数据进行精准营销

酒店利用大数据改变与用户的联系和交易方式，往往容易实现精准营销的目的。以美国经济型连锁酒店Red Roof Inn（红树屋酒店）为例，该酒店旗下的许多酒店毗邻各大机场。2013年冬季，受航班大面积取消的影响，9万多名旅客滞留机场。酒店的营销和分析团队基于旅客使用移动互联网查找附近酒店的行为习惯，充分利用获取门槛极低的天气数据和航班数据，进行大数据分析后，将酒店信息推送给最有可能受航班延误影响的旅客，最终业绩创了冬季旺季的记录。

美国的另一家连锁酒店Denihan Hospitality拥有多家精品酒店，包括James和Affinia 酒店等品牌。Denihan酒店的精准营销，在使用IBM分析技术来汇总连锁店的交易数据和客户数据之外，非常重视客人在评价网站上的反馈等非结构化数据的使用。这家连锁酒店在评估客户反馈信息和交易数据后，做出了数据驱动的战略性决策，重新布置了许多客房。

比如，为家庭集体出行的旅客提供更多浴室存放架、提供小厨房等。这家连锁酒店还将数据分析的职责交到前台接待人员手中，在工作人员的手机上配备仪表盘，帮助他们预测客人在入住期间的需求，比如餐饮、礼宾、观光等，预测信息发送给客房服务人员后，客房服务的定制化得以保证，比如凌晨两点为客人送上咖啡和三明治。基于大数据的定制化服务能够帮助酒店在细节处体现品牌差异。十一出行期间，如果你享受到了酒店的定制化服务，这背后一定有大数据的功劳。

利用大数据确定房价

在酒店业中，使用大数据确定房价已经成为潮流。万豪酒店就通过非结构化和半结构化的数据集（天气预报、当地活动时间表等）来预测需求量，从而确定每一间房在全年中最合理的价格。

喜达屋酒店及度假村集团在大数据和分析技术上的投资一直保持着较大的力度。该集团在世界各地拥有1200家酒店，他们的大数据系统会结合当地及世界经济因素、活动和天气预报等信息，来确定最优房价。比如，通过分析北美地区天气对高净值人群的心理影响，来确定该人群目标度假地的酒店房价，并通过房价促销或者其它营销活动来吸引目标人群。数据显示，这个策略让客房收入增长了近5%。

在旅行房屋短租方面，大数据可以综合位置、出租时间段、房间或床铺的类型、交通便利程度等数据变量来决定一个房间或一间公寓的合适价格，C2C 旅游住宿共享平台Airbnb（爱彼迎）就在利用算法为平台客户提供定价参考服务。Airbnb开发了一套叫“Aerosolve”的机器学习平台，被分析的数据主要是由格式化的和无固定格式的消息混合起来的内部信息，既有屋主拍摄的房间照片、地理位置、装修情况及房屋设施等内容，也有用户反馈和评分等信息，重大赛事、重大节日等外部数据会被考虑进去，从而保证参考房价能在房东受益和用户接受度之间找到最佳平衡。

利用O2O网站大数据提升酒店综合收益

当前，线上酒店的覆盖率已经超过90%，面临新一代年轻用户需求的多样化以及酒店行业成本与经营压力的提升，线上酒店要从享受用户和流量带来的红利转向精细化运营。而O2O网站大数据既可以从品类维度等方面帮助酒店实现用户增量，也可以提供基于场景的用户画像，帮助酒店提升综合收益。

以美团点评为例，该平台在一站式服务用户多种需求的同时，给酒店收益的提升带来了机会。数据显示，32%的用户在入住酒店的时候有美食需求，17%的用户有休闲娱乐需求。发现这些需求后，平台通过提供“住宿+餐饮”的打包服务，使流量提升了将近17%，酒店的增量收益也接近20%，效果非常明显。

传统情况下，人们认为价格是影响酒店消费者选择的主要因素，但通过O2O大数据分析发现，价格在影响因素中的权重并不高，反而图片、差评信息等带来的影响会更大。有些因素在短期内无法改变，比如酒店的位置、线上用户评论量等，于是酒店可以针对差评方面进一步展开工作，比如通过提供免费早餐的方式来吸引用户。

美团点评对用户的分析基于两个维度，一方面是年龄、职业、收入等基础数据，另一方面是习惯、偏好等行为数据，在两个维度的基础上对用户需求进行把握，能为酒店精准营销提供针对性的建议。

“物联网+大数据”开启个性化酒店服务时代

随着技术的发展，大数据将为酒店业的个性化发展提供了更多可能。未来，物联网与大数据的结合，能帮助酒店深度挖掘目标人群，为酒店消费者提供更加个性化的服务体验，提升到店消费的转化率。比如，把房客信息与房间设备的使用数据相结合，在房客走进房间插卡取电的那一刻，灯光系统会自动选择他喜好的灯光场景模式，空调已经调至他过往偏好的温度；打开电视，之前没看完的电影已经在等待他；清晨到来，有他习惯的音乐唤他起床；下午茶时间，水果爱好者将看到一份自己喜欢的果盘；走到餐厅，他喜爱的牛排已经准备好，而且是他喜欢的七成熟。

酒店网评大数据蕴藏开发价值

在当前的传播环境中，公众分享信息变得更加便捷自由，消费者的评价内容也日趋专业化和理性化。点评网站、社交网站和自媒体成为展示酒店用户感受的重要媒介，相关数据既是酒店进行服务质量和产品质量评估的重要渠道，也是其它用户进行选择的重要参考。酒店行业企业如果能对互联网上与本行业相关的评论数据进行收集，建立网评大数据库，通过数据分析了解消费者的价值取向、新消费需求，同时发现企业服务中的问题进行优化和创新。总之，其中蕴藏的行业需求开发价值难以估量。

此外，广大网友在论坛、新闻评论、电商平台上留下的痕迹，涵盖着产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等海量信息，将这些数据聚类，可以为酒店行业提供市场需求分析和竞争情报，为酒店企业决策服务。

相信随着技术的发展，大数据对酒店业的价值会愈发明显。酒店业将经历一场巨大的结构化转型，从经营模式到品牌感官、管理及体验，多个细分领域都将不断升级。与此同时，大数据会不断改变人与酒店的关系，酒店业的很多岗位都会被人工智能所取代。消费者入住酒店不再需要人工接待，所有环节都被大数据系统安排妥当。没有前台接待的酒店究竟什么样？让我们拭目以待。