酒店管理如何请大数据帮忙_数据分析师
大数据时代,酒店经营管理的方方面面都离不开数据的支持,如何利用好这些大数据,掌握四个步骤即可。
大数据时代,酒店经营管理的方方面面都离不开数据的支持。看了开元酒店集团总经理陈妙强的《开采大数据金矿,集成分析是难题》一文,笔者深有同感。文章指出,目前对大数据的开发应用存在数据入口与集成、建模分析等难题,需要业界不断探索。为此,笔者想结合自身所学和工作经验,对酒店大数据建模分析作初步探讨。笔者以为,酒店大数据建模分析可遵循以下步骤:
一、建立酒店大数据模型分析体系与指标
目前,国内的酒店大都没有成熟的大数据模型可用。我们可以自行探索建立起来。这里要引入一个战略管理工具——平衡计分卡。这是源自哈佛大学教授卡普兰与诺朗顿研究院的执行长诺顿于二十世纪九十年代所从事的一种绩效评价体系研究。经过近20年的发展,平衡计分卡已经发展为集团战略管理的工具,在集团战略规划与执行管理方面发挥着非常重要的作用。
平衡计分卡需要设定四个维度的指标:财务、客户、内部运营、学习与成长。结合酒店经营管理的实际,我们不妨建立这样的指标:第一,财务指标,酒店GOP(营业总利润);第二,客户指标:客户满意率、老客户留存率、新客户拓展率、网络好评率等;第三,内部运营指标,每家酒店都可以根据自身实际设定各个运营部门的指标,比如房务部可以有RevPAR(平均每间可售房间收入)、餐饮部可以有餐饮毛利率、菜品出新率,工程部可以有能耗比率等;第四,学习与成长指标,如员工满意率、员工离职率、员工技能提升率等。所有的指标确定以后,整个大数据模型分析的体系框架就出来了。
二、采集指标数据,进行酒店大数据模型测试
这个步骤需要酒店用一到两年的时间进行大规模的指标数据采集,然后运用一定的数据分析软件进行指标数据间关系的测算。比如,客户满意率数据与酒店GOP数据有何关系,是否符合逻辑,当客户满意率上升一个百分点时,酒店GOP上升多少百分点;当客户满意率下降一个百分点时,酒店GOP又如何变化?
具体操作中,需要关注两个问题:第一,酒店的信息技术平台能否给予强有力的支撑?如果不能,首先要做的是提升酒店的信息技术平台,使之具备大规模的数据采集能力和分析能力。第二,特殊因素影响。比如酒店经营淡旺季的行业特征因素对数据的影响,以及特殊事件造成的数据变动异常。这些在做数据分析时,都是属于要剔除的非正常影响因素。
三、构建酒店大数据原生模型
我们积累了大量经过测试且符合逻辑的数据后,就可以用来进行建模了。构建酒店大数据原生模型,需要用到线性回归分析、方差分析、主成份分析、典型相关分析和聚类分析等方法,从而对应地建立起线性回归模型等。比如,酒店GOP数据与客户满意率数据之间如果存在线性回归关系,就可构建一个酒店GOP——客户满意率线性回归模型。
这里我们必须明确六种关系:即财务指标与客户指标的关系、财务指标与内部运营指标的关系、财务指标与学习和成长指标的关系、客户指标与内部运营指标的关系、客户指标与学习和成长指标的关系、内部运营指标与学习和成长指标的关系。每种关系都可构建一种关系模型。就是说,六种不同的关系模型共同构成了酒店大数据原生模型。我们知道,使用酒店大数据原生模型的最终目的就是服务于酒店的经营管理决策。有了这些模型,我们可以预测未来不同时间段的经营情况,以便采取措施对经营管理施加有利的影响。
四、再验证、再完善,形成稳定模型
原生模型的适用性是有待检验的。酒店需要再用两到三年的时间对原生模型进行再验证、再完善。如何实施呢?我们假定以酒店GOP——客户满意率线性回归模型为例。首先,采集一个季度的客户满意率数据,然后放入模型去计算酒店GOP的季度理想值,再将酒店GOP的季度理想值与酒店GOP的季度实际值进行对比,以验证该模型的准确度。如果准确度不高,就要分析原因,并对模型做进一步完善。如此连续做几个季度的测算、分析、调整、完善,即可形成一个比较可靠、有适用性的稳定模型。
上述四个步骤就是笔者对酒店大数据建模分析的一点粗浅认识。希望业界更多有识之士能进行不懈的探索,提出更好的思路。但有一点是肯定的,我们不可能毕其功于一役,每家酒店都需要不断完善大数据建模分析,它的未来之路永无止境
数据分析咨询请扫描二维码
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数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21