酒店业大数据价值分析

1、酒店业大数据价值分析慧评网林小俊Dec 2014规模较大的数据数据仓库并行计算云计算大数据：基于全量数据解释客观世界的方法论什么是大数据对一条马路，我们通过某一时刻监控到的车辆信号，判断其马路边界传统方法：M=arg minM ( SUM (dist ( Si, M ) ) )大数据方法：简单粗暴地用全量样本定义边界大数据方法酒店业大数据在哪儿？用户行为的变化传统时代网络时代AIDMA模型AISAS模型营销法则演变酒店业大数据住前数据住后数据住中数据大数据的商业价值用户画像让酒店了解用户质量管理让酒店提升产品收益管理让酒店优化销售质量管理：最佳质量成本模型顾客体验敏感度模型顾客敏感度模型将顾客

2、体验数据结构化，找到酒店顾客的体验敏感点。酒店A（经济型）酒店B(豪华型）基于大数据的全面质检寻找用户的敏感点神秘客全面覆盖客户体验数据的来源调查者运用统一设计的问卷向被选取的调查对象了解情况或征询意见的调查方法。由经过严格培训的调查员，在规定或指定的时间里扮演成顾客，对事先设计的一系列问题逐一进行评估或评定的一种商业调查方式。消费者发布在网络上、以文本形式对产品的评价,包括对产品的赞美、抱怨,或个人对特定产品或服务的购买和使用感受常用的顾客体验数据问卷调查神秘客在线点评优势互补劣势共弥303001000考核：统一的公式W1+W2+W3案例分析新框架下的S酒店服务质量监测报告星级：五星级标准区

3、位：上海品牌：民营高星连锁定位：豪华商务拥有客房446间，餐饮包厢24个，餐位近1600个，酒店拥有完善的现代化会议设施、训练有素的专职会务经理，能够满足高档会议一切所需。问卷调查调查时间：2014年1月6月样本量：170，受访者对酒店各项服务打分（五维度分法，15分即为非常不满意到非常满意。）；净推荐值：净推荐值（NPS）是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。它是最流行的顾客忠诚度分析指标，专注于顾客口碑如何影响企业成长，计算方法是推荐者所占的百分比减去批评者所占的百分比。最后将每个指标做，得到每个指标的最终值。神秘客维度考核项（肯定项/总项）预订19/21接机服务7

4、/12前厅部13/28客房部70/78公共区域25/27餐饮部正餐60/71餐饮部早餐45/68康乐部30/30总体269/335在线点评点评时间：2014年1月6月点评量：844条点评，2071个观点。慧评网基于智能中文语义分析技术，对点评数据进行深入量化分析：综合在线点评神秘客问卷调查综合结果前厅部92%46.40%100%82.3%客房部78.60%89.70%88.2%86.7%早餐76.50%66.20%64.7%67.5%正餐79.50%84.50%53.5%68.0%康乐设施93.80%100%77.6%87.6%总体满意度88.60%80.20%87.6%85.6%用户画像住前数据住中数据住后数据属性标签需求标签偏好标签关系标签群体细分关系管理个性化服务精准UpSelling精准营销大数据挖掘与预测了解竞争关系判断市场需求确定产品价值制定精准销售策