众荟信息林小俊:数据聚合和技术变革开启智慧住宿新体验

环球旅讯 2018-06-28 22:14:40

众荟信息想要做的把数据和数据智能变成行业的水、电、煤,并把这些基础设施给到酒店从业者,帮助他们更好地实现管理和服务的提升。

【环球旅讯】酒店行业在智慧化前进的道路上,“大数据”和“AI”被赋予了怎样的使命?以大数据和AI技术为基础,能够打造出哪些智慧化产品来解决酒店行业痛点?智慧赋能下的酒店将如何实现服务和管理效率的全面提升?

数据聚合和技术变革开启智慧住宿新体验。6月28日上午,众荟信息CEO林小俊在2018中国住宿业峰会(HMC)上发表了“聚变·开启智慧住宿新体验”的主题演讲,针对以上问题与会嘉宾分享了他们通过数据和技术赋能酒店从业者的一些经验与思考。

以下是众荟信息CEO林小俊的演讲记录:   

林小俊:很高兴又有机会在这和大家分享,昨天大会上很多人问我去哪儿了,我说最近我在闭关。在这里就和大家汇报一下我和众荟在闭关时候的思考和进展。所谓聚变,聚是数据聚合,变是技术变革。开启智慧住宿新体验,这里的智慧体验不仅是酒店带给消费者的体验。站在众荟的角度,如何利用数据和数据的赋能帮助酒店从业者得到新的工作体验,可能是大家更关心的。


众荟信息CEO林小俊

今天我们想要做的是把数据和数据智能变成行业的水、电、煤,把这些基础设施给到酒店从业者,帮助他们更好地实现管理提升、服务提升,这是我们想要探讨的主题。

看到酒店行业年度消费需求增长的趋势:2016年第一季度到2018年第一季度,酒店市场整体趋势呈不断上升的趋势,这主要得益于国家经济形势的发展和居民可支配收入的提升。而在细分板块中,住宿市场也在不断变化。几年前商务出差依然占了很大的比重,今天来看,这个数字下降不少。而处在不同细分市场的休闲旅游度假则得到了大规模的上升,包括家庭亲子游和朋友出行、情侣出行等等,尤其是家庭亲子版块,是增速最大的。

需求上升对酒店业当然是利好,但大家也要关注到在需求量上升的同时,酒店的供给量也在大幅度增加。2017-2018年的前五个月增长都在13%以上,而青岛、成都等地的增长都超过了20%。高星级酒店在中国一二线城市不断地扩大布局,经济型酒店又在这个过程中不断寻求变化和发展,而最近最热的还是随着各资本涌入所带来的精品型酒店和客栈民宿型政策利好的细分市场,它的增长速度和发展速度远远超过了其他品类,带来了整个市场供给侧的增加,极大地消化了需求的增长。

在供给增加的情况下,必然会带来一些其他的现象,比如用户的选择困难症。随着差旅出行占比的下降、休闲度假出行占比的上升以及供给量的增加,对于消费者来说,选择酒店时所做出的决策也在慢慢变得非常理性和复杂。对于消费者来说,当他在线选择酒店时,会在28家酒店中选择,这意味着每个在线订单的生成都面对着28个竞争对手,竞争可谓激烈。

在选择豪华型和五星级酒店时,这个数字则更为恐怖,达到了35,用户在选择和分析判断时所面对的观察对象数量达到35家,对酒店经营者来讲,如何让自己的酒店在28家或者35家酒店中脱颖而出,让更多消费者看到他们选择他们,是经营上所面临的挑战。

消费者的选择困难使我们和整个大市场的博弈变为——如何争取客源。现在是移动互联网快速发展的时代,消费者是多样、任性和变化的,消费者的需求在不断地细分,而我们也可以更清晰地看到用户画像以及他们的行为偏好,典型的画像如90后更关注的是“网红”,网红景区、网红餐厅以及夜宵和房间主题等偏个性的东西;商务型人群则可能还是酒店行业所面对的舒适人群,他们更关注床品、交通、Wi-Fi等等;亲子类人群则更关心洗漱、娱乐等需求,包括安全、卫生问题,甚至包括了孩子妈妈的购物需求。这些都是不同细分人群的不同需求,这里仅仅只是列举了几个主要人群聚合起来的特征。

消费者需求不断变化,酒店想要吸引消费者,实际上要对浏览酒店的消费者有明确的判断和认知,能够基于消费者的个性化需求推送他们需要的东西,所需要的产品和服务,才能从众多竞争者中脱颖而出,赢得消费者。

那么,如何做到这件事?如何在需求增长,供给同时增长,消费者急速变化和急速细分的环境里,更好地营销客人、服务客人,更好地制定工作场景和手段?我觉得破局的地方可能不在于权威,过去说酒店靠权威,靠新品,事实上,不在于权威,也不在于经验。传统的经验在面临剧烈变化的市场时,昨天的经验在今天已经不适合服务于客人了,因此不在经验,在于聚变。

前面说了,聚是数据聚合。从数据的角度或者从我们的角度来看酒店业时,我们会把整个酒店的消费者选择和入住过程理解为闭环,从消费者线上的浏览和选择到下单,再到消费者入住环节,从check in到check out的点评和反馈,以及从点评、反馈到下一次的选择,这就形成了闭环。

在每一个环节,客人和酒店,甚至和销售渠道、平台之间都产生了大量的数据。住前环节,消费者和酒店直销平台、官网,和各大OTA平台的APP形成了大量接触,产生了大量消费者在选择层面的数据,例如消费者的浏览行为、查询行为,这都反映了消费者的浏览偏好和预订偏好。住中环节,从check in到check out有消费者的大量习惯,他喜欢什么东西和额外的活动,形成了消费者在消费中的行为。在住宿后各种各样的点评,在各种渠道或者媒体上的分享,形成了消费者对酒店的认知和反馈数据。

这些数据在各个接触环节被连续形成和留下来,在传统的时代,它们没有聚合在一起,被留存到各个细分场景当中。例如在OTA端,在PMS,甚至在各种移动设备里,在移动设备的云端数据库里,在不同的系统里。当所有数据被割裂,或者信息孤岛被分散的时候,数据产生的价值是有限的,它仅仅能够在数据产生的地方产生反馈,而且这个反馈非常有限。当数据只能全部被打通或者全部被聚合的时候,数据才能反馈出来。

行业首先要做的事情就是要聚合,把数据聚合在一起,形成统一的数据平台,在数据平台上基于人工智能和AI进行挖掘和放大,挖掘之后才能产生“变”。变的作用就是把数据和数据智能聚合起来进行挖掘之后,把它们反馈回去,反馈到数据的来源方,反馈到客人和酒店接触的每个环节,反馈到OTA平台,反馈到酒店直销网络,反馈到PMS,甚至反馈到互联网上,它形成了酒店接触客人和服务客人的每个环节。精准判断、精准营销、精准服务,这才是所有变的作用。

基于聚合变的能力,怎么改变酒店传统的工作内容和工作方法,让酒店工作人员得到更舒适和更有价值的体验?如何用“变”重新定义促销?酒店都有很多的促销需求,所有营销层面或者促销层面要做的事情都离不开对人群的把握,首先要分析客户群体的出行目的,他们的目标人群到底在哪里,所以首先要找到合适消费者的数据分析。我们完全可以通过对数据的判断,找到有不同出行目的人群,甚至把人群标签、消费习惯、性别等等信息进行分析和汇总,找到适合促销人群。

接下来,我们需要找到合适的行为和手段,我们需要通过数据去分析消费者的关注点和对应的营销方式,把握消费者的消费习惯。如果用户人群更多是提前3天开始浏览酒店并产生预订,我们应该设计提前3天的行为,如果消费者更多的是连住行为,应该设计其他的促销方法,这是促销的合适手段。

接下来还应该有合适的价格定位,通过数据端的分析挖掘消费者对于价格的理解、对于品牌的偏好,从而进一步制定针对消费者、特定人群的最优价格政策。同样还需要合适的渠道,可以通过在线行为分析消费者的下单设备、下单渠道,以确定最优的推广路径。

最后是推广时间,分析消费者是在白天下单还是晚上下单,搜索和浏览酒店的行为都分布在什么时间点,基于时间偏好制定最佳营销时间。

通过这样几个层面的分析——who、what、how、where、when——可以制定营销策略影响他们,制定ROA的营销。

怎么定义用户?我们完全基于云端的PMS产品,实际上打通了聚合酒店行业的大数据,讨论了所有在线渠道用户行为数据以及用户画像数据,当我把它和PMS进行捆绑和打通的时候,得到了意想不到的好处,可以让酒店从业人员在线下和客户接触,可以为客户提供针对性的营销和手段。当我们把行业里聚合的数据和用户画像给PMS,酒店前台工作人员为客户做check in的时候,可以直接分析客人消费属性,习惯住什么房间,是否具备更高的升档消费的能力,同时分析客户的偏好,喜欢离电梯近还是电梯远,在客人主动获取信息之前进行推送,让客户产生超过一般感觉的体验,实现对客户的升档销售。

在测试酒店里可以看到从目前大数据的覆盖和分布来说,即使不考虑酒店自身会员体系的情况下,我们也可以对酒店的入住客人关联30%以上的画像。如果在数据里有100个客人到了这家酒店,不管通过什么渠道到达酒店,我们都可以为其中的30个客人提供酒店自身会员数据之外的画像数据,帮助酒店更好地服务好30个非会员客人,提供个性化的服务,个性化的升级。在这样的情况下,对酒店来说,不仅能够在这次服务中更好地以个性化服务客人,甚至可以因为这种服务直接将客人转化为酒店的会员体系,对酒店来讲这是更大的赋能。30%只是第一步,这是我们搜集酒店行业数据的覆盖度,但这个覆盖度随着数据的打通和不断的积累,是不断增长的。

当我们重新定义用户,把它赋能给PMS和所有智能设备的供应商,我们为酒店带来的就是对客人更好的服务和营销变化。

重新定义收益管理对酒店是很难的事情,但收益管理是每家酒店都应该做的事情,当我们进行聚合的时候,发现收益管理的边界在发生变化。我们并不一定要做到全面的收益管理策略,对酒店来说,如果没有标准的SOP,没有足够的指导也可以实现营销管理。对酒店来说,把握经营动态不是很难的事情,用它做管理会更具有价值。不同的酒店或者所有的酒店都有拥抱收益管理的诉求,所有的酒店也应该具备收益管理的机会,关键在于怎样针对不同类型的酒店,基于数据和智能提供不同的内容。

这里有个典型的区别,标准的收益管理更像一张地图,因为它给了精准的规划,同时它的要求也很高,要求对城市POI进行完整的收集。指南针也是很好的东西,在预测和BI上给予方向性的东西,可以帮助从业者和探险者得到指导和提升。

这是我们的基础架构。反映了如何把刚才所说的聚合数据并且用数据产生变革,通过平台化的建设变成行业的水电煤,不仅把相应的产品供给给酒店,也把相应的数据和数据开放功能供给给酒店行业的上下游企业,供给给硬件厂商,让大家一起聚合能力,赋能酒店行业,让酒店工作人员和酒店经营者产生一种新的体验和变化。

现在讲的东西就是我们这段时间思考的内容,后面是一个传统内容,主要是分析杭州的市场。从2016年到2018年,杭州的市场需求热度每年都在提升,对杭州来讲,每年的4月份、暑假7-8月、10月热度明显上升,说明是旅游城市。在2、3月份没有明显的增长,但之后就开始明显地上升了。在周日需求明显,说明它也是旅游城市,周四、周五开始热度逐渐上升,酒店要做好针对政策。

刚才说了1月份杭州的市场需求热度几乎没有增长或者保持持平的状态,这一点在1月份的酒店房价上也得到了明显的体现。1月杭州的平均房价下降,2月份有所回升,压力还是非常明显的。

除了杭州以外,我们也给出了未来90天几个重点城市的热度预测,在未来90天,沈阳、武汉、郑州等地区是比较旺的区域,同样也有一些不旺的区域需要进一步关注。

以上是我的分享,谢谢大家!

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