京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11