六、酒店大数据的爆发点

酒店服务业与上下游企业关系密切，但上下游的数据存在隔阂，酒店与出行结合在一起才有意义，这就需要把生态链打通。

比如，在精准营销应用中，不知道客户进门后如何建立数字化的基数点，不知道客户从哪儿来，而在数据融合后，酒店的营销也就会更加精准。

因此，酒店大数据的爆发点主要集中在图4-3所示的两个方面。

图4-3　酒店大数据的爆发点

1.开源

开源可以让酒店更加精准营销，促进获客，主要可从以下几个方面入手。

（1）交叉营销。由于酒店与出行的上下游关系，可以根据客户属性多维度地进行刻画，将不同维度的属性与酒店消费行为进行交叉、关联。

比如，在获得航空公司等上游的信息后，精准推荐匹配的酒店；酒店还可以根据客户的商品消费数据，在进店后进行捆绑销售、搭配销售相关产品；通过历史数据，分析出关联数据，如情人节红酒的销量明显地增长，酒店还可以提前做出预测。

（2）个性化体验。酒店应该卖的是生活，年轻人更愿意为自己的喜好买单，而酒店要想做出好的“生活”体验给客户，离开大数据是行不通的。因此个性化的体验，是所有酒店都想做到的。但是个性化的体验，能够带来多高的转化率和续约率，需要对接上下游数据将其进行量化、货币化。如果说提高了8%的用户体验，能够带来10%的收益回报，马上就会成为爆点。

（3）动态定价模式。通常消费者会在携程、酒店官网上比价，由此酒店价格制定策略就显得非常关键。首先可以实时监测价格，大数据平台将PMS、CRS、FI等不同数据相互关联，比如整合了多种数据源，将同类竞争对手和各渠道上的价格每天及时汇总，结合酒店内部基础数据（房间、人员）进行动态调整，使效益最大化。

2.节流

节流可以减少酒店房间空置和其他资源的浪费，具体可从以下几个方面入手。

（1）节能。对于体量巨大的酒店而言，能源是一块重要的成本支出项，如何优化能源安排、降低成本是单体酒店和集团层面需要考虑的问题。同时，由于能源设备的集中采购，单一门店的成功试点推广可以为整个集团带来丰厚的利润回报。在积累了大量的数据信息之后，对故障设备、故障类别、故障部门等指标进行大数据分析，按照时间和门店维度，在庞杂的信息中，发现潜在的规律和价值。

比如，通过对损坏灯泡的分析，发现损坏灯泡品牌较为集中，因此酒店对灯泡采购进行了重新梳理，剔除了故障率大和能耗过高的品牌，从灯泡能源这一项来看，大数据分析可为酒店节约1000万元以上的成本。

（2）运营管理。酒店行业数据相对低频，酒店如果想进行变革，需要把横跨酒店、出行等这些相对容易看到的数据采集下来，变成一个相对比较高频的数据，才可以提前预测，知道哪些场景是客人相对比较多频的场景，从而进行整合、分享。基于此，酒店管理层还需要灵活运用各式各样的技术，为酒店创收，减少投诉。

（3）选址。酒店选址决策系统是酒店一直想做但难做的，需要整合商圈、客流、潜客、市场、物业等层面的海量信息。也因此，需要在数据共享基础上拉通，再通过对这些信息进行大数据分析，可以得出投资回收期、内部收益率等财务指标，为集团决策提供参照依据。