酒店营销:多图解析大数据时代行动与策略_数据分析师考试
大数据有助于为住宿业打造忠诚度和提高转换率,但也带来挑战。数据库通常分散在酒店品牌的不同部门,利用客户信息的关键是把这些数据整合在一起,以及从大数据中发现价值。
酒店业数据利用现状
长期以来,很多数据存在于酒店基础设施中却得不到很好地分享对比、可视化分析从而未采取行动、调整其系统。酒店业已经部分企业开了有意识的学习,并保持在行业前列。当然营销成本和回报需要考虑,数据驱动的优势也很重要。
拥有大量数据是好事,但关键是解决好如何利用数字信息流,更好地发现、追踪并维持忠诚度和回头客。数据显示,如果能利用好客户信息,那么客户获取成本可以降低21%,而酒店和汽车转化率能提高17%。
旅游与数据:平台、数据库、旅程
根据酒店从不同途径收集的各种数据,价值挖掘的关键在于连接不同信息使其可视化、可分析、可应用。价值在于赢得回头客。根据今年全球酒店行业营收统计,酒店行业略显波动,2008年全球酒店营收达4470亿美元,2009年降至3950亿美元,2010年为4190亿美元,2011年为457亿美元,预计2016年将突破达到5500亿美元。
提升酒店宾客关系:数据连接的价值和潜力
大数据对酒店方有益的关键领域在于识别并获取目标顾客类型。借助客人入住数据、分类数据、预订数据、网站活动日志、营销历史,酒店可以通过多种途径研究客人。此外,集中处理的数据允许酒店更好地向高端客人营销。
根据Expedia一份2014年的数据显示,商旅客人在旅行中带有一部以上移动设备的比例达97%;休闲游客旅行中带有一部以上手机者比例高达94%;成年人使用智能手机/平板预定酒店客房比例达28%。
数据转为行动:四步曲
1. 数据:第一步是连接所有的数据,将它们从不同品牌系统整合到单一存储库。集中化数据将其变为可搜索的数据,有助于产生先前未识别的行为模式。
2. 分析:有了新的数据存储库,酒店需要能够解读分析并提取细节的工具,也就是能够借助信息推动计划的软件。
3. 培训/雇员:基于大数据认识并创造结果,需要酒店领导制定黑箱(Black Box)以外的方法。进行分析时,正确的工具包和正确的思维都不可或缺。品牌需要专业人士明晰如何处理数据以及怎样从数据模型中获取可视化、可行性的步骤,不论这些专业人士已经在管理品牌或是受聘与系统来培训和扩大现有员工。
4. 追踪指标:确保四部曲成功的一个重要因素是巩固维系期望结果的做法。商业与技术领导需要追踪数据驱动行为的指标和测度。持续追踪允许战略并不断微调。
一个重要的根本是通过整合不同数据,利用工具进行分析,并提升到专业层面,酒店逐渐改变。这不是一个有限的项目而是需要持续努力。随着酒店认同这一概念,未来战略正准备进一步发展品牌宾客关系。
未来酒店:借力工具,扩大宣传
当酒店品牌数据能对接另外数据时,转换的可能性会进一步扩大。例如,一个酒店品牌如果能够与航班分享数据,通过品牌间互动,可以了解用户在飞机上和酒店里的行为表现和花费情况。
如互联网营销公司Cendyn/One与Andara酒店和度假村联手进行了基于数据的营销活动,在人口统计学、行为数据、地点、基于意愿的信息基础上,针对30岁以上年收入20万美元以上的家庭进行精准营销,收效明显。其提高消费者通过预订引擎的比例达275%,产生营收提升121%,在广告花费上提升31%,转换率提高34%。
品牌数据与其他数据相对接,这种前瞻性尝试让大数据最终有效作用于旅游品牌,开启了一片新天地。如果客户数据能成为行业范围汇集的、更加一般性的基础信息,那么这将成为竞争的一个转折点。品牌和营销人员会更加密切地关注个性化拓展。
思考与策略
• 寻找高端细分作为专有数据集。了解酒店品牌前25名(或前250,前2500)客人的行为和偏好,向这些人提供个性化服务营销和CRM宣传。
• 将其他客人在操作层面上进行分类。酒店品牌可以进一步依据花费、频次、辅助习性、忠诚度和喜好等因素,对其他客人归类,然后据此对细分市场进行宣传。
• 进行数据分析以追求品牌的“最佳客户”。酒店品牌能够建立最佳客户模型,能基于任何数量的标准和目标,深挖第三方数据,以发现匹配模型的客人概况。因此,营销更加智能,能够接触更好的潜在顾客,转换率也持续增加。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《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