在大数据时代酒店更需本土化和接地气_数据分析师考试
近几年,中国旅游业发展蓬勃万象,业内人士预计,到2020年中国将成为世界第一旅游大国,这也给酒店业发展带来巨大的机遇。同时,市场环境和消费者诉求的变化,也给这个行业带来了前所未有的挑战。
酒店迎来调整期
相关资料指出,过去十年,中国酒店业的蓬勃发展累积了诸多问题,包括在“大干快上”的理念下的过度投资、偏离市场的设施定位、缺乏创新的产品、酒店模式的同质化等。
2014年中国酒店业基本延续了之前的态势,收入、利润持续走低,云南省旅游业协会饭店分会会长赵国雄就表示,今年中国酒店业发展,“转型”“调整”“创新”是关键词。受市场和政策影响,在一年多调整中,中国酒店业逐渐认清现实,呈现积极状态。他说,中端酒店正成为众多酒店集团和资金厮杀的新战场。以云南为例,现在的问题是高星级酒店的发展建设速度比较快,矛盾突出,因为云南旅游人数增加集中在中端,高端客源可以说没有改变甚至是减少,在经济新常态下,酒店面临着调整。
2015年,几乎所有的酒店品牌都面临着改革创新。革除不适应市场需求和消费者需要的桎梏元素,同时不断创新服务和产品,以追寻最先进的酒店生产力。
上月发布的《2015中国酒店连锁发展与投资报告》认为,在全球主要城市对中端酒店需求日益增长的背景下,中外各大酒店集团都将在2015年加码中端酒店市场。比如,国内的华住酒店集团、锦江国际酒店集团、铂涛酒店集团、维也纳酒店集团,海外的希尔顿集团、喜达屋酒店、法国雅高集团等。
业内专家认为,外资酒店集团在中档市场开疆拓土将进入白热化,中端酒店正成为国际酒店集团厮杀的新战场。
本土化
酒店需要融入当地
有鲜明特色的酒店会更吸引游客,洲际酒店集团发布的《营造信赖感—“亲密经济”是打造成功品牌关系的关键》认为,要赢得未来的客户忠诚度,酒店需要提供全球化、本地化并且个性化的体验。
这份报告显示,融入了当地文化的个性化品牌体验对于吸引来自新兴市场,且快速增长的国际客人尤其重要。近年来科技推动了个性化的迅猛发展,它也加速了上述三方面(全球化、个性化、本地化)的融合,它们正在改变顾客对旅游体验的认知。能真正做到这三方融合(通过可信赖的全球化品牌提供本地化和个性化体验)的酒店品牌可以建立起信赖度,想要维持长久的顾客关系和在未来实现超越,这种信赖度都是必需的。
报告认为,旅客现在希望国际品牌能够融合本地化品位、风俗和文化。新兴市场旅客群体持该观点的人最多,巴西地区68%的旅客、60%的阿联酋旅客以及58%的中国旅客都不同意这种描述:“国际品牌永远都不能很好地融合当地文化。”
有媒体报道,在大数据时代,酒店传统数据库是漏斗模式,淘出最精华的客户,但是在当下酒店更需要涟漪式的数据模式—实现最大化的传播。酒店更加需要本土化和接地气。
“互联网+”
酒店业迈入营销多元化时代
互联网时代,新兴的旅游群体正在强势崛起,他们的旅游诉求鲜明而富有个性化。有报道指出,无论何时,占有大数据,就是占有未来市场;抓住年轻的消费者,就是抓住未来高端客户群。手机移动、社交服务、个性精准服务是最重要的。对于传统酒店行业,在新常态下,面对的竞争已经不仅仅来自传统酒店产品本身,更来自很多泛酒店产品,比如民宿、客栈、公寓等等。因此,面对更广泛的竞争,需要了解更广泛的客户需求,这一点也只有基于互联网的大数据能够提供。
《2015中国酒店连锁发展与投资报告》认为,移动互联网时代特点是信息终端的便携以及用户身份的精准,在此基础上实现的产业跨界融合,多元化营销成趋势。日益演变的OTA渠道和酒店品牌之争,造成酒店业被强势OTA渠道绑架的困境。唯有回归酒店行业本质,用户至上,专注产品和服务,积极塑造酒店品牌,借助互联网给酒店降低营销成本,品牌口碑传播等。移动互联网的快速发展催生了酒店行业O2O的巨大机会,酒店行业的O2O蕴藏百亿市场,这也恰恰是酒店从业者觊觎并探寻的机会。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21