制酒大数据

1. 酒店大数据之客户数据收集

酒店大数据之客户数据收集

收益管理在酒店运营中发挥着至关重要的作用，其精确的数据分析能够帮助酒店根据精准预测，提升效率、增加营收，而酒店标准化的实务操作则有助于发挥收益管理工具的最佳效果。通过制定和执行数据收集操作流程，细化客户类别，酒店可提高实务操作的标准程度，进而使收益管理工具更好地为酒店服务。
在和客户的沟通中，我们经常会被问到：
为什么我们酒店每年拼了命维持住一定的出租率甚至有时还有些提高，但是最终却发现酒店的收入不升反降？ 如果酒店已经能够达到一个比较高的出租率的话，那么收益管理到底还怎么能帮助酒店继续提高收益呢？
为了能够帮助客户寻找提升收益的机会，我们尝试着让客户利用系统的数据对酒店的业务情况进行分析，却发现这些数据中连一些最基本的信息都不够完整。比如，酒店有多少是一般散客，有多少是预付或其他散客等等。
通过和客户沟通，我们了解到——客户在内部的数据管理上，并没有清晰的标准。例如刚刚提到的市场细分，到今天为止，很多酒店还在使用预订渠道或公司作为主要的业绩统计来源。然而，相比几年前，现在的OTA的预订却要复杂的多。除了常规的一般散客现付预订，还会经常见到预付、包房、提早预订订单甚至还有某些商务公司的订房，这几乎已经涵盖了酒店大部分的散客市场细分。因此，酒店仅仅统计客户来源的做法，已经很难跟上时代的步伐。因为，大家都知道，对于酒店日常操作判断来说非常重要的就是预测，但是预测的前提基础是要找到有相同属性的客户的消费习惯，这样才能使预测更符合实际。
酒店应该如何设定数据标准，在日常实务操作中收集数据，以便酒店能够更好地理解客户的购买行为，为日后发现潜在销售机会以及提出更有针对性的市场活动提升销售收入打好基础？
数据收集标准操作流程的制定和执行
作为收益管理周期循环中的重要一环，数据收集是客户购买行为划分和分析的基础，但却并未引起大部分酒店或酒店集团的重视——大部分酒店没有设立一个标准化的操作流程或者有标准却不执行。
为了分别统计通过OTA的预付价格来预订的客户和通过OTA现付价格预定的客户等等，需要设置几个重要的分类标准：细分市场代码、细分市场分组、客源代码、房价代码和客户档案的维护和团队操作的标准流程等等。
细分市场代码（Market Segment Code）和细分市场分组（Market Segment Group）
细分市场代码主要是统计客户的购买行为、价格、入住星期等等购买行为的代码，是酒店对于客户行为分析的最基础数据。同时，把具有相类似购买模式的细分市场组合成细分市场分组，构成了进行预测的关键数据。对于细分市场代码的有效的界定和严格的执行往往是我们能否做出精准预测的关键。很遗憾的是，很多酒店对此没有引起足够的重视，前台甚至是预订部门都搞不清楚每个具体的细分市场的含义与用途。在实际工作中，这部分数据往往经常与客户来源数据（Source Code）的使用相混淆。
客户的购买行为的统计主要包括了对预订的时间（也就是我们通常说的预订进度）、价格、类型（散客预订还是团队预订）、入住的星期（比如商务客户一般选择周中，而休闲客户会选择周末及假期）、入住的天数以及可能产生的不确定性（诸如取消或者未入住）。
随着收益管理的不断变化，关于细分市场的划分会越来越专业化和精细化，将会出现一些根据是否有价格关联或者是否能够被调控的新的细分市场的趋势。
客源代码（Source Code）
客源代码主要是统计客户通过何种渠道来预订的。包含酒店自有渠道，诸如传统上的电话（或者呼叫中心）、传真、邮件以及酒店官网和APP乃至于酒店官方微信营销等，除此之外还包括第三方订房渠道，如OTA、GDS渠道和酒店中央预订系统产生的其他预订等等。对于各种订房来源进行归类，能够帮助我们更好地理解酒店客户的订房来源和预订方式。现在几乎很少会有客户使用传真这样的方式来预订，而更多地使用网络或者APP这样的新型预订方式。酒店应根据类似这样的实际情况尽快调整自身的预订接受方式。更甚者，有的酒店会调整预订部的工作时间，以便接受晚上9点后APP预订高峰所产生的订单。
客源代码能够让酒店了解各个订房来源的实际情况，以便针对不同的客源实施不同的策略，甚至对不同渠道的投入提供数据支持。
房价代码（Rate Code）
房价代码是对不同客源客户的价格进行分类的代码，这个相对比较好理解。但是，我们经常在实际工作中看到，许多酒店会使用一个房价代码来操作所有的团队预订，或者使用相同的房价代码来处理同一个OTA渠道的所有订单等等，之后，再使用手工变价的方式来满足不同预订价格的订单。这种简单的控制方法基本丧失了使用房价代码来统计不同客源的可能。针对这种情况，酒店应该设置不同的房价代码用于不同价格的预订。简而言之，同一个公司或渠道的不同的价格可以用不同的房价代码来表示，这样可以方便地统计出不同价格的预订情况。
客户档案的建立和维护
几乎每家酒店都会在PMS系统中建立客户入住的档案。但是由于不同预订来源提供的客户联系方式不同（在中文中，同名同姓甚至同音的情况特别多），导致在预订的时候，预订员很难分辨是否为同一位客户。大部分的情况下，预订员会先处理完订单，留待客户入住时，由前台人员跟进确认。但是由于很多原因，在实际操作的时候，很难确保每位客户的入住历史能够被很好地记录下来，导致很多酒店的系统中存在许多重复的客户档案。这也意味着酒店很难像OTA那样完整地记录着客户每一次的入住以及消费信息。所以，建议酒店定期检查合并同一位客户的档案，以帮助酒店了解每位客户的具体需求、入住习惯、价格水平以及消费记录。
团队操作的标准流程
说到团队操作，很多酒店几乎没有清晰的运作标准。
销售在报价的时候应该注意收集各种信息，包括客户愿意承受的预算以及竞争酒店的报价等等。 同时，在报价时还需要注意计算该团队潜在的置换收入。 销售或预订部处理团队锁房的具体标准需要明确。询价、待定、确定、分配，这些流程需要每一位团队成员清晰了解并认真执行。
酒店对于团队数据的处理需要遵循一致的标准，这样才能帮助收益经理更加准确地理解团队预订的进度以及相对的不确定性，为团队的合理预测提供有利的支持。
合理、准确并综合运用这些不同的代码，能够帮助酒店精确地了解自身的客源结构、业绩构成并能够作为制定未来决策的数据基础。然而，很多酒店的运营部门还没有意识到自己的日常操作和服务对收益管理和数据处理所带来的影响。只有自上及下认识到收益管理能够给酒店带来好处，收益管理才能实实在在给酒店带来变化，让酒店精准的数据分析给酒店管理带来革命性的变化。如需了解更多有关内容，请注册参加IDeaS公司8月26日举办的在线讲座——“酒店大数据之客户数据收集标准”。

2. 在这个大数据时代，酒店行业如何利用大数据

酒店行业如何利用大数据，有很多种方式：
1、利用平台大数据，比如与携程合作、与电信公司合作等，就是在利用平台大数据；
2、利用己方大数据，能做的事有：
——通过消费行为的统计研究，进行服务产品改善与提升；
——开发新产品；
——做精准营销；
——运营效率提升。

3. 山东喝酒大数据，关于临沂人的酒量，准不准

在日常生活中如何判断周围的人是否对酒精有依赖呢？（医学版14条） 我们就饮酒模式总结了一些常见的表现： 1.视饮酒为生活中最重要或非常重要的事，在心中占据中心地位，念念不忘。 2.饮酒量较初期饮酒时逐渐增加。 3.饮酒速度增快。 4.经常独自一个人或者是背着家人偷偷饮酒。 5.以酒当药，用来解除情绪困扰。 6.有藏酒行为. 7.酒后常常有遗忘表现。 8.无计划饮酒，常常出现酒后误事的现象。 9.晨起饮酒，俗称“睁眼酒”，部分人甚至会在夜间醒来后饮酒。 10.睡前饮酒。 11.喜欢空腹饮酒，饮酒时不吃主食且很少吃菜。 12.在情况允许的时候选择酒的品牌。 13.因为饮酒与家人争吵，影响家庭和睦，或因饮酒影响工作。 14.曾经戒过酒，但时间不长又旧病复发，不能控制。 一般来说，如果一个人的饮酒行为出现上述表现中的3条以上，即高度怀疑酒依赖。

酒精依赖症也不一定是每天都喝酒。

一 轻度依赖:
1)一天累计饮酒量白酒<250ml 或啤酒少于4瓶.
2)正式饮酒史在4年以内,加重史在1年之内.
3)每日饮酒的次数日益增多,酒量增大.
4)酒后情绪激动.易怒,行为失控,打架,寻衅滋事,摔东西等.
5)对酒精的耐受力增强.
6)因为饮酒与家人争吵.
7)因为饮酒耽误正常的工作.
8）每次饮酒后不关身体难受，而且后悔、自责、懊丧。
9）有时候平时也可以不饮,但一旦饮酒就连续几天大剂量饮酒,直到身体抵受不住为止,间隔半月,一月或更长时间再喝。

二 中度依赖:
1)一天累计饮酒量250ml<白酒<500ml.或大啤4—8瓶。
2)正式饮酒史在4年至8年之间加重史在1年至2年之间.
3)饮酒无法自控，独自饮酒次数增加。
4)每日必饮成为生活当中最重要的事情.
5)有偷酒藏酒行为.
6)一旦不饮,即感到身体不适,心慌,心悸,出汗,坐卧不宁等症状,饮酒后症状缓解.
7)身体偏瘦,有肠胃不适等反应.
8）工作和家庭生活因为饮酒受到很大影响。
9）有戒酒的愿望，但无法戒断。
10）有时候平时也可以不饮,但一旦饮酒就连续几天大剂量饮酒,直到身体抵受不住为止,间隔半月,一月或更长时间再喝。

三 重度依赖:
1)一天累计饮酒量白酒>500ml.或大啤8瓶以上。
2）正式饮酒史在8年之上,加重在2年以上.
3)每日早晨起来空腹饮酒.
4)每日必饮,每饮必醉,酒后不饮食,身体虚弱.
5)有手抖出虚汗,失眠,走路呈斜线或s型.
6)已强制戒酒无效或因为喝酒引起的身体原因住院治疗多次.
7)因饮酒已出现胃出血、高血压、小脑萎缩、脂肪肝、酒精肝、肝硬化、骨股头坏死等并发症.
8)已出现人格改变多疑,脾气改变,对家庭无责任感,对家人(妻子和孩子)漠不关心.
9)对任何事情失去兴趣不愿与他人交往，喝酒是生活中最重要的事。.
10)记忆力减退,耳鸣,高血压.
11)有幻视,幻听,幻觉等精神障碍.
12)有时候也可以平时不饮,但一旦饮酒就连续几天大剂量饮酒,直到身体抵受不住为止,间隔半月,一月或更长时间再喝。
13)因为长期大量饮酒,已经出现抑郁症,焦虑症,狂躁症等精神障碍。
14)戒酒综合症明显:一旦不饮酒,就出现:呕吐,抽搐,震颤(手,面部,舌),谵妄,癫痫等症状,饮酒后有缓解。

4. 酒店业未来大数据分析为什么那么重要

感觉现在哪个行业都需要数据分析，或者也叫大数据分析吧，所以想BDP商业数据平台等数据BI这些才会越来越受欢迎。。。

5. 如何理解“大数据+白酒”

大数据+白酒就是白酒企业借助大数据平台来发展自己，并且借助大数据营销。

6. 热的大数据+人工智能，能让传统白酒行业燥起来吗

难，很难。白酒行业还是相当传统的，很难改变！

7. 中国喝酒大数据：喝酒 你拖后腿了吗

轻轻就拂去了落在眉间的尘埃

8. 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。