制酒大數據

1. 酒店大數據之客戶數據收集

酒店大數據之客戶數據收集

收益管理在酒店運營中發揮著至關重要的作用，其精確的數據分析能夠幫助酒店根據精準預測，提升效率、增加營收，而酒店標准化的實務操作則有助於發揮收益管理工具的最佳效果。通過制定和執行數據收集操作流程，細化客戶類別，酒店可提高實務操作的標准程度，進而使收益管理工具更好地為酒店服務。
在和客戶的溝通中，我們經常會被問到：
為什麼我們酒店每年拼了命維持住一定的出租率甚至有時還有些提高，但是最終卻發現酒店的收入不升反降？ 如果酒店已經能夠達到一個比較高的出租率的話，那麼收益管理到底還怎麼能幫助酒店繼續提高收益呢？
為了能夠幫助客戶尋找提升收益的機會，我們嘗試著讓客戶利用系統的數據對酒店的業務情況進行分析，卻發現這些數據中連一些最基本的信息都不夠完整。比如，酒店有多少是一般散客，有多少是預付或其他散客等等。
通過和客戶溝通，我們了解到——客戶在內部的數據管理上，並沒有清晰的標准。例如剛剛提到的市場細分，到今天為止，很多酒店還在使用預訂渠道或公司作為主要的業績統計來源。然而，相比幾年前，現在的OTA的預訂卻要復雜的多。除了常規的一般散客現付預訂，還會經常見到預付、包房、提早預訂訂單甚至還有某些商務公司的訂房，這幾乎已經涵蓋了酒店大部分的散客市場細分。因此，酒店僅僅統計客戶來源的做法，已經很難跟上時代的步伐。因為，大家都知道，對於酒店日常操作判斷來說非常重要的就是預測，但是預測的前提基礎是要找到有相同屬性的客戶的消費習慣，這樣才能使預測更符合實際。
酒店應該如何設定數據標准，在日常實務操作中收集數據，以便酒店能夠更好地理解客戶的購買行為，為日後發現潛在銷售機會以及提出更有針對性的市場活動提升銷售收入打好基礎？
數據收集標准操作流程的制定和執行
作為收益管理周期循環中的重要一環，數據收集是客戶購買行為劃分和分析的基礎，但卻並未引起大部分酒店或酒店集團的重視——大部分酒店沒有設立一個標准化的操作流程或者有標准卻不執行。
為了分別統計通過OTA的預付價格來預訂的客戶和通過OTA現付價格預定的客戶等等，需要設置幾個重要的分類標准：細分市場代碼、細分市場分組、客源代碼、房價代碼和客戶檔案的維護和團隊操作的標准流程等等。
細分市場代碼（Market Segment Code）和細分市場分組（Market Segment Group）
細分市場代碼主要是統計客戶的購買行為、價格、入住星期等等購買行為的代碼，是酒店對於客戶行為分析的最基礎數據。同時，把具有相類似購買模式的細分市場組合成細分市場分組，構成了進行預測的關鍵數據。對於細分市場代碼的有效的界定和嚴格的執行往往是我們能否做出精準預測的關鍵。很遺憾的是，很多酒店對此沒有引起足夠的重視，前台甚至是預訂部門都搞不清楚每個具體的細分市場的含義與用途。在實際工作中，這部分數據往往經常與客戶來源數據（Source Code）的使用相混淆。
客戶的購買行為的統計主要包括了對預訂的時間（也就是我們通常說的預訂進度）、價格、類型（散客預訂還是團隊預訂）、入住的星期（比如商務客戶一般選擇周中，而休閑客戶會選擇周末及假期）、入住的天數以及可能產生的不確定性（諸如取消或者未入住）。
隨著收益管理的不斷變化，關於細分市場的劃分會越來越專業化和精細化，將會出現一些根據是否有價格關聯或者是否能夠被調控的新的細分市場的趨勢。
客源代碼（Source Code）
客源代碼主要是統計客戶通過何種渠道來預訂的。包含酒店自有渠道，諸如傳統上的電話（或者呼叫中心）、傳真、郵件以及酒店官網和APP乃至於酒店官方微信營銷等，除此之外還包括第三方訂房渠道，如OTA、GDS渠道和酒店中央預訂系統產生的其他預訂等等。對於各種訂房來源進行歸類，能夠幫助我們更好地理解酒店客戶的訂房來源和預訂方式。現在幾乎很少會有客戶使用傳真這樣的方式來預訂，而更多地使用網路或者APP這樣的新型預訂方式。酒店應根據類似這樣的實際情況盡快調整自身的預訂接受方式。更甚者，有的酒店會調整預訂部的工作時間，以便接受晚上9點後APP預訂高峰所產生的訂單。
客源代碼能夠讓酒店了解各個訂房來源的實際情況，以便針對不同的客源實施不同的策略，甚至對不同渠道的投入提供數據支持。
房價代碼（Rate Code）
房價代碼是對不同客源客戶的價格進行分類的代碼，這個相對比較好理解。但是，我們經常在實際工作中看到，許多酒店會使用一個房價代碼來操作所有的團隊預訂，或者使用相同的房價代碼來處理同一個OTA渠道的所有訂單等等，之後，再使用手工變價的方式來滿足不同預訂價格的訂單。這種簡單的控制方法基本喪失了使用房價代碼來統計不同客源的可能。針對這種情況，酒店應該設置不同的房價代碼用於不同價格的預訂。簡而言之，同一個公司或渠道的不同的價格可以用不同的房價代碼來表示，這樣可以方便地統計出不同價格的預訂情況。
客戶檔案的建立和維護
幾乎每家酒店都會在PMS系統中建立客戶入住的檔案。但是由於不同預訂來源提供的客戶聯系方式不同（在中文中，同名同姓甚至同音的情況特別多），導致在預訂的時候，預訂員很難分辨是否為同一位客戶。大部分的情況下，預訂員會先處理完訂單，留待客戶入住時，由前台人員跟進確認。但是由於很多原因，在實際操作的時候，很難確保每位客戶的入住歷史能夠被很好地記錄下來，導致很多酒店的系統中存在許多重復的客戶檔案。這也意味著酒店很難像OTA那樣完整地記錄著客戶每一次的入住以及消費信息。所以，建議酒店定期檢查合並同一位客戶的檔案，以幫助酒店了解每位客戶的具體需求、入住習慣、價格水平以及消費記錄。
團隊操作的標准流程
說到團隊操作，很多酒店幾乎沒有清晰的運作標准。
銷售在報價的時候應該注意收集各種信息，包括客戶願意承受的預算以及競爭酒店的報價等等。 同時，在報價時還需要注意計算該團隊潛在的置換收入。 銷售或預訂部處理團隊鎖房的具體標准需要明確。詢價、待定、確定、分配，這些流程需要每一位團隊成員清晰了解並認真執行。
酒店對於團隊數據的處理需要遵循一致的標准，這樣才能幫助收益經理更加准確地理解團隊預訂的進度以及相對的不確定性，為團隊的合理預測提供有利的支持。
合理、准確並綜合運用這些不同的代碼，能夠幫助酒店精確地了解自身的客源結構、業績構成並能夠作為制定未來決策的數據基礎。然而，很多酒店的運營部門還沒有意識到自己的日常操作和服務對收益管理和數據處理所帶來的影響。只有自上及下認識到收益管理能夠給酒店帶來好處，收益管理才能實實在在給酒店帶來變化，讓酒店精準的數據分析給酒店管理帶來革命性的變化。如需了解更多有關內容，請注冊參加IDeaS公司8月26日舉辦的在線講座——「酒店大數據之客戶數據收集標准」。

2. 在這個大數據時代，酒店行業如何利用大數據

酒店行業如何利用大數據，有很多種方式：
1、利用平台大數據，比如與攜程合作、與電信公司合作等，就是在利用平台大數據；
2、利用己方大數據，能做的事有：
——通過消費行為的統計研究，進行服務產品改善與提升；
——開發新產品；
——做精準營銷；
——運營效率提升。

3. 山東喝酒大數據，關於臨沂人的酒量，准不準

在日常生活中如何判斷周圍的人是否對酒精有依賴呢？（醫學版14條） 我們就飲酒模式總結了一些常見的表現： 1.視飲酒為生活中最重要或非常重要的事，在心中占據中心地位，念念不忘。 2.飲酒量較初期飲酒時逐漸增加。 3.飲酒速度增快。 4.經常獨自一個人或者是背著家人偷偷飲酒。 5.以酒當葯，用來解除情緒困擾。 6.有藏酒行為. 7.酒後常常有遺忘表現。 8.無計劃飲酒，常常出現酒後誤事的現象。 9.晨起飲酒，俗稱「睜眼酒」，部分人甚至會在夜間醒來後飲酒。 10.睡前飲酒。 11.喜歡空腹飲酒，飲酒時不吃主食且很少吃菜。 12.在情況允許的時候選擇酒的品牌。 13.因為飲酒與家人爭吵，影響家庭和睦，或因飲酒影響工作。 14.曾經戒過酒，但時間不長又舊病復發，不能控制。 一般來說，如果一個人的飲酒行為出現上述表現中的3條以上，即高度懷疑酒依賴。

酒精依賴症也不一定是每天都喝酒。

一 輕度依賴:
1)一天累計飲酒量白酒<250ml 或啤酒少於4瓶.
2)正式飲酒史在4年以內,加重史在1年之內.
3)每日飲酒的次數日益增多,酒量增大.
4)酒後情緒激動.易怒,行為失控,打架,尋釁滋事,摔東西等.
5)對酒精的耐受力增強.
6)因為飲酒與家人爭吵.
7)因為飲酒耽誤正常的工作.
8）每次飲酒後不關身體難受，而且後悔、自責、懊喪。
9）有時候平時也可以不飲,但一旦飲酒就連續幾天大劑量飲酒,直到身體抵受不住為止,間隔半月,一月或更長時間再喝。

二 中度依賴:
1)一天累計飲酒量250ml<白酒<500ml.或大啤4—8瓶。
2)正式飲酒史在4年至8年之間加重史在1年至2年之間.
3)飲酒無法自控，獨自飲酒次數增加。
4)每日必飲成為生活當中最重要的事情.
5)有偷酒藏酒行為.
6)一旦不飲,即感到身體不適,心慌,心悸,出汗,坐卧不寧等症狀,飲酒後症狀緩解.
7)身體偏瘦,有腸胃不適等反應.
8）工作和家庭生活因為飲酒受到很大影響。
9）有戒酒的願望，但無法戒斷。
10）有時候平時也可以不飲,但一旦飲酒就連續幾天大劑量飲酒,直到身體抵受不住為止,間隔半月,一月或更長時間再喝。

三 重度依賴:
1)一天累計飲酒量白酒>500ml.或大啤8瓶以上。
2）正式飲酒史在8年之上,加重在2年以上.
3)每日早晨起來空腹飲酒.
4)每日必飲,每飲必醉,酒後不飲食,身體虛弱.
5)有手抖出虛汗,失眠,走路呈斜線或s型.
6)已強制戒酒無效或因為喝酒引起的身體原因住院治療多次.
7)因飲酒已出現胃出血、高血壓、小腦萎縮、脂肪肝、酒精肝、肝硬化、骨股頭壞死等並發症.
8)已出現人格改變多疑,脾氣改變,對家庭無責任感,對家人(妻子和孩子)漠不關心.
9)對任何事情失去興趣不願與他人交往，喝酒是生活中最重要的事。.
10)記憶力減退,耳鳴,高血壓.
11)有幻視,幻聽,幻覺等精神障礙.
12)有時候也可以平時不飲,但一旦飲酒就連續幾天大劑量飲酒,直到身體抵受不住為止,間隔半月,一月或更長時間再喝。
13)因為長期大量飲酒,已經出現抑鬱症,焦慮症,狂躁症等精神障礙。
14)戒酒綜合症明顯:一旦不飲酒,就出現:嘔吐,抽搐,震顫(手,面部,舌),譫妄,癲癇等症狀,飲酒後有緩解。

4. 酒店業未來大數據分析為什麼那麼重要

感覺現在哪個行業都需要數據分析，或者也叫大數據分析吧，所以想BDP商業數據平台等數據BI這些才會越來越受歡迎。。。

5. 如何理解「大數據+白酒」

大數據+白酒就是白酒企業藉助大數據平台來發展自己，並且藉助大數據營銷。

6. 熱的大數據+人工智慧，能讓傳統白酒行業燥起來嗎

難，很難。白酒行業還是相當傳統的，很難改變！

7. 中國喝酒大數據：喝酒 你拖後腿了嗎

輕輕就拂去了落在眉間的塵埃

8. 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。