复购率从哪里来？客户管理系统的诞生

【环球旅讯】在此前发布的欧美旅游史系列文章中，我们回顾了旅游行业基于信用卡发展的获客和忠诚度计划。在欧美旅游史之二一文里，我们提到酒店和航空公司通过忠诚度计划和联名信用卡积累了大量的客户，那么通过导入客户管理系统对客户行为进行分析，能够更快、更透彻地分析客户的信息和需求。

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处理「预订」的需求带来了最早的订单管理系统

最早的航空公司和酒店不需要系统——它们的销售模式是前台「来一个人，卖一张票」，只要不超售就行了。但是，出于懒惰这一人类的天性，自然有旅客希望能够打电话预订。业者当然不会放着钱不挣，因此自然就顺势推出电话预订服务。

不过，打电话进来预订，就牵涉「鉴别谁是谁」的问题——如果不对来客进行身份验证，久而久之任何人都能通过说「我预订过了」抢占别人已经在电话里预订好的东西。因此，酒店和客人之间需要形成识别机制。

在信息安全领域，识别机制有三种——「知道」（例如密码）、「持有」（例如钥匙）和「特征」（例如指纹）。

最早的时候，业者和客人之间采取了「知道」模式——在预订时报给旅客一个确认代码，到时旅客说出这个确认代码即可入住或值机。这个确认代码延续至今，现在很多机票上，还存在这种由六位数字和字母组成的 PNR Code。

但是这样的机制需要旅客额外记忆一组号码，非常不便。于是就有另外一种基于「特征」的模式——旅客在预订时和入住或值机时，都向业者报出自己的姓名（有时会带上出生日期），业者根据姓名寻找订单记录。这种方便旅客的机制使得每一张订单都带有客户的个人信息，具备了实施客户管理系统的前置条件——客户的唯一识别。

这样的机制下，业者通过记载有旅客信息的卡片管理旅客的预订。但是，对于连锁酒店和大型航空公司而言，分散在各地的活页卡片无疑是一种灾难。因此，规模扩大的「量变」带来了对订单系统性管理的「质变」。

在 20 世纪 30 年代，在 CR Smith 这位雄心勃勃的管理者的领导下，美国航空请来了 Charles Amman 研究订单管理系统。1946 年，美国航空推出了世界上第一款中央订单管理系统 Reservisor，之后在 1964 年投入使用的 Sabre 标志着电脑处理订单技术的成熟。

订单处理系统的导入使得无论是销售人员还是服务人员，都能够快速、准确地获得客户的各种信息。

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最早的客户管理需求——记录客户的偏好

在旅游行业等服务性行业，无论是首次来访还是多次来访的客人，都会有一些自己的偏好，例如「座位靠窗还是靠走道」、「房间朝东还是朝西」之类的。因此，为了最大限度满足客户的期望，工作人员就需要将这些偏好记录下来供同事参考。

最早的时候，这种偏好是手工记载在客户的订单记录上。这种机制对于熟客而言不太友好——每一次熟客都需要重新报出自己的偏好。因此很多酒店开始为熟客制定单独的活页卡片——这样的话，酒店工作人员就可以根据姓名快速查询到旅客的偏好，从而节约大家的时间。

我们在上一篇提到，在酒店连锁发家之前，朗廷和半岛等单体酒店才是酒店市场的主流。对于这些酒店而言，这种小规模、单点的记录模式已经足以满足记录客户偏好的需求——直到今天，都有酒店还在使用活页卡片或者它的进阶形式 Excel 表来记录客户的偏好。

但是，这种单点记录模式对于航空公司和酒店连锁而言不切实际。在上一篇文章中我们提到，连锁酒店能够为客户在各地提供一致的住宿体验，因此对于连锁酒店而言，在世界各地都能满足用户的偏好非常重要。

这使得连锁酒店和航空公司成为了最早导入集中化客户数据库的企业——通过将客户数据置于一个设在集团总部的数据库，世界各地的酒店都可以查找到远道而来的客户的偏好并据此安排房间。

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忠诚度计划带来的额外需求——从「听取」到「推测」

传统的客户管理系统的设计目的是为了听取「已经订房的客户」的偏好，从而提高客户服务水平和复购率。不过这种模式有局限性——它只能给客户留下抽象的概括性的好印象，而无法主动做一些具象的针对性的引客措施。

这种局限性使得它很难帮助酒店和航空公司争取每年总需求有上限的普通人：一方面，给客户留下的「好印象」经年累月会逐渐淡化；另一方面，如何在客户心中找到存在感也很重要。

因此，伴随着酒店通过忠诚度计划开始发掘长尾市场，客户管理也迎来了一个新需求——将商品推销给客户。

回顾上一篇文章中所提述的忠诚度计划的目的——将无法在现金市场上卖掉的客房（或者座位）以稍微低一些的价格销售给有需求的客户，但尽管忠诚度计划的积分市场价格比现金市场更低，但是业者仍然希望能够卖到尽可能高的价格。

这要求业者能够为合适的产品找到合适的用户。一般而言，用户往往不会主动说出自己希望做什么——因此，业者需要从客户和自己的相处记录中推断用户的喜好。这使得对客户关系管理（CRM）的需求急剧上升——企业需要使用各种统计学方法来将客户归类。

一种非常典型的归类需求是了解客户的出行模式和消费力。有一些客户有不错的出行模式，但是消费力不够（例如有公差报销的销售人员）；有一些客户有不错的消费力，但是出行频次不足（例如高收入的固定场所员工）。

这种出行模式往往可以通过统计学知识反映出来。例如，经典的「二八定律」在旅行业界同样适用——20%的客人住了80%的房晚，飞了80%的航班；80%的客人飞了20%的航班，住了20%的房晚。如果将其和预订系统中的其他预订记录结合起来，功能会更加强大。一个经典的案例是调查一个人每次入住时申报的入住人数——他偏好一个人入住还是携伴入住？偏好住单人房还是双人房？这都会直接影响对客户的推荐和广告效果。

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保存个人信息带来的问题

现在最先进的客户关系管理系统，已经可以通过多种渠道获得客户的出行模式。例如，发行联名信用卡的银行或信用卡公司，会总结持卡人的刷卡地点习惯，帮助业者了解其是否平常有旅行的需求，曾经旅行的目的地和旅行模式。而不同业者（例如航司和酒店之间）的系统互联模式，则允许两者共享信息，共同分析客户的用户画像和出行模式。

美国联合航空和万豪集团在2019年推出的Preferred Partnership合作是一个例子——通过对出行模式的深入研究，在伦敦市场推出了合作服务：同时订购美国联合航空纽约-伦敦的商务舱航班和伦敦市区五家万豪集团旗下高级酒店的旅客，可以享受免费的行李寄送服务。

当然，通过海量的信息评估顾客偏好本身也带来一些有趣的副作用。考虑到酒店业界的复杂性，顾客可能不知道自己的个人信息最后会出现在哪里。这在一些司法管辖区造成了法律问题——例如石基信息和StayNTouch的收购案件，就激起了美国对客户管理系统带来的个人信息外漏风险的疑虑。

但是，这并无法阻碍客户管理系统的持续发展。持续了五十年的客户管理系统，已经随着信息量的爆炸开始直线成长。目前来看，客户管理系统已经在纵向和横向不断发展，扩展了对于客户的了解深度和广度。

我们在下一篇文章中将进一步展开介绍客户管理系统。