酒店消费大数据-携程联合STR发布酒店业大数据报告 天津表现亮眼
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携程联合STR发布酒店业大数据报告 天津表现亮眼
“2018年的光彩不再，全国酒店行业入住率和平均房价双双跳水，分别以0.8%和2.7%的业绩回落迫使每间可售房收入同比下降3.5%。”酒店数据供应商STR北亚区经理刘博发布报告时表示，在一片“忧愁”之下，天津今年数据颇为亮眼，2024年前七个月，在旺盛需求刺激下，天津酒店入住率提升了5.0%，平均房价增长1.9%，每间可售房收入增长7.0%，客房收入增长7.5%。
内地酒店业绩两极分化
报告数据显示，2024年前七个月全国酒店业平均入住率(OCC)为65.35%，同比下降0.8%；平均房价（ADR）为451.29元，同比下降2.7%，每间可售房收入（RevPAR）为294.91元，同比下降3.5%。从目前情况来看，虽然中国内地酒店业自2017起业绩强势恢复，但这一势头并未得到长久延续。
从供需方面看，市场需求涨幅放缓。STR 历史 十二月均线数据显示，从2012年起，中国内地酒店业 市场供给量 持续增长，酒店数量不断增加，但涨幅逐年收窄； 市场需求量 的涨幅在经历了跌宕起伏后，自2016年起稳步上升，在2018年达到顶峰后逐渐回落； 每间可售房收入 在2017年下半年之后，先后分别由入住率和平均房价的带动，使其不断提升，在2018年下半年起出现明显下降，直至近四个月出现负增长。
从地方数据来看，几家欢喜几家愁，各地差异十分明显。尽管大部分城市都有明显新增供给涌入，只有武汉、大连和沈阳需求同比减少。武汉和大连在入住率的下降更为明显。深圳尽管ADR下降10.3%，需求犹在，入住率超过高达82.4%。上海需求增长不明显，在一线城市中业绩排第四。
图1：主要城市入住率和平均房价同比变化率
中国的消费升级和经济的不确定性的相遇，使得中国内地酒店业呈现严重两极分化。除奢华和中档经济型酒店市场业绩呈正增长外，超高端、高端和中高端酒店（传统五星，四星和三星级酒店）每间可售房收入均呈现不同程度的下降，超高端和高端酒店降幅均超过4.0%。
图2：2018年至2024年7月，每间可售房收入同比变化率
究其原因，在消费升级的背景下，好的服务和产品受到消费者的追捧；然而对于价格敏感的消费者，经济实惠的出行方式将会成为其出行所将考虑的第一因素。
天津酒店业表现亮眼
聚焦天津来看，2024年前七个月，天津酒店业入住率提升了5.0%，平均房价增长1.9%，每间可售房收入增长7.0%，客房收入增长7.5%，整体数据十分亮眼。
STR 历史 十二月均线数据显示，从2011年起，天津酒店业市场供给量持续增加，但涨幅逐年收窄；市场需求量的涨幅在经历了跌宕起伏后，2018年下半年起逐渐回升；每间可售房收入历经波折，在2018年达到较高水平后呈现下降趋势，2024年后涨幅逐渐增长。
天津各类别酒店的数据也印证了上述情况。2024年各级别酒店双指标上升，仅仅高端酒店入住率出现下滑，致每间可售房收入出现负增长。
图3：2017年至 2024年，前7月每间可售房收入同比变化率
对比天津城区和滨海新区数据可以发现，无论在入住率还是平均房价上，城区酒店表现都优于滨海新区；城区酒店周末表现同工作日同样优秀。应该警惕的是，整个城市周日RevPAR 下降明显，挑战加大。
分析天津各节假日表现情况可以看到，休闲游带动了假日经济持续增长。2015-2017年，各节假日期间每间可售房收入同比增长率均实现不同程度的下降，但仍保持在较高水平，2017年至今，增长率也实现了大幅提升。元旦和国庆期间的同比增长率均达到100%以上，优于其他节假日。
图4：天津各节假日每间可售房收入同比变化率
从入住天数来看，平均71%的客户入住1天，23%的客户入住2-3天，同比持平。从商圈来看，35%的客户更倾向于选择滨江道、小白楼、五大道风景区以及天津站、古文化街和意大利风情区周围的酒店，12%的客户会选择在梅江会展和奥体中心区附近。有意思的是，在下单来源地分析中可以看到，50%的客户选择在北京、天津和河北下单。
高铁发展有望刺激天津酒店业
图5：2024-2025年，中国已签约新增客房数量
STR数据表明，截至2024年7月，2024-2025年，海南已签约新增客房数量 23961间，京津冀已签约28722间，川渝已签约40200间，粤港澳已签约56261间，江浙沪已签约67698间。
京津冀已签约的28722间中，高端和超高端酒店占比达53%，39%的酒店将于2024年底前开业。从地域分布来看，近一半为河北，北京略高于天津。
刘博最后，总体来看，北方高铁线路增加有望带动天津市场需求，表现可期，天津酒店业可以更好利用高需求期机会，在精细化管理中寻求突破，并可以借助夜间经济提高外地客停留天数，创造更多收益。
酒店是否可以利用大数据进行差别定价
是
酒店行业如何利用大数据酒店消费大数据，有很多种方式利用平台大数据酒店消费大数据，比如与携程合作、与电信公司合作等酒店消费大数据，就是在利用平台大数据；利用己方大数据，能做的事有通过消费行为的统计研究，进行服务产品改善与提升；开发新产品，做精准营销，运营效率提升。
大数据在很多层面都能给酒店带来价值，比如通过对用户消费习惯的大数据分析，可以将酒店的推广精准的推送给定位相匹配和当前刚好有需求的用户，实现精准获客；另外收集入住酒店的客户的日常习惯，比如这位客人在此前三次入住该酒店的时候，在房间中购买酒店消费大数据了哪些增值产品，在这位客人再次光临的时候便可以针对他的喜好提供相关产品，实现精准营销。
在这个大数据时代，酒店行业如何利用大数据？
酒店行业如何利用大数据酒店消费大数据，有很多种方式酒店消费大数据：
1、利用平台大数据酒店消费大数据，比如与携程合作、与电信公司合作等，就是在利用平台大数据；
2、利用己方大数据，能做酒店消费大数据的事有：
——通过消费行为的统计研究，进行服务产品改善与提升；
——开发新产品；
——做精准营销；
——运营效率提升。
酒店大数据之客户数据收集
酒店大数据之客户数据收集
收益管理在酒店运营中发挥着至关重要的作用，其精确的数据分析能够帮助酒店根据精准预测，提升效率、增加营收，而酒店标准化的实务操作则有助于发挥收益管理工具的最佳效果。通过制定和执行数据收集操作流程，细化客户类别，酒店可提高实务操作的标准程度，进而使收益管理工具更好地为酒店服务。
在和客户的沟通中，我们经常会被问到：
为什么我们酒店每年拼了命维持住一定的出租率甚至有时还有些提高，但是最终却发现酒店的收入不升反降？ 如果酒店已经能够达到一个比较高的出租率的话，那么收益管理到底还怎么能帮助酒店继续提高收益呢？
为了能够帮助客户寻找提升收益的机会，我们尝试着让客户利用系统的数据对酒店的业务情况进行分析，却发现这些数据中连一些最基本的信息都不够完整。比如，酒店有多少是一般散客，有多少是预付或其他散客等等。
通过和客户沟通，我们了解到——客户在内部的数据管理上，并没有清晰的标准。例如刚刚提到的市场细分，到今天为止，很多酒店还在使用预订渠道或公司作为主要的业绩统计来源。然而，相比几年前，现在的OTA的预订却要复杂的多。除了常规的一般散客现付预订，还会经常见到预付、包房、提早预订订单甚至还有某些商务公司的订房，这几乎已经涵盖了酒店大部分的散客市场细分。因此，酒店仅仅统计客户来源的做法，已经很难跟上时代的步伐。因为，大家都知道，对于酒店日常操作判断来说非常重要的就是预测，但是预测的前提基础是要找到有相同属性的客户的消费习惯，这样才能使预测更符合实际。
酒店应该如何设定数据标准，在日常实务操作中收集数据，以便酒店能够更好地理解客户的购买行为，为日后发现潜在销售机会以及提出更有针对性的市场活动提升销售收入打好基础？
数据收集标准操作流程的制定和执行
作为收益管理周期循环中的重要一环，数据收集是客户购买行为划分和分析的基础，但却并未引起大部分酒店或酒店集团的重视——大部分酒店没有设立一个标准化的操作流程或者有标准却不执行。
为了分别统计通过OTA的预付价格来预订的客户和通过OTA现付价格预定的客户等等，需要设置几个重要的分类标准：细分市场代码、细分市场分组、客源代码、房价代码和客户档案的维护和团队操作的标准流程等等。
细分市场代码（Market Segment Code）和细分市场分组（Market Segment Group）
细分市场代码主要是统计客户的购买行为、价格、入住星期等等购买行为的代码，是酒店对于客户行为分析的最基础数据。同时，把具有相类似购买模式的细分市场组合成细分市场分组，构成了进行预测的关键数据。对于细分市场代码的有效的界定和严格的执行往往是我们能否做出精准预测的关键。很遗憾的是，很多酒店对此没有引起足够的重视，前台甚至是预订部门都搞不清楚每个具体的细分市场的含义与用途。在实际工作中，这部分数据往往经常与客户来源数据（Source Code）的使用相混淆。
客户的购买行为的统计主要包括了对预订的时间（也就是我们通常说的预订进度）、价格、类型（散客预订还是团队预订）、入住的星期（比如商务客户一般选择周中，而休闲客户会选择周末及假期）、入住的天数以及可能产生的不确定性（诸如取消或者未入住）。
随着收益管理的不断变化，关于细分市场的划分会越来越专业化和精细化，将会出现一些根据是否有价格关联或者是否能够被调控的新的细分市场的趋势。
客源代码（Source Code）
客源代码主要是统计客户通过何种渠道来预订的。包含酒店自有渠道，诸如传统上的电话（或者呼叫中心）、传真、邮件以及酒店官网和APP乃至于酒店官方微信营销等，除此之外还包括第三方订房渠道，如OTA、GDS渠道和酒店中央预订系统产生的其他预订等等。对于各种订房来源进行归类，能够帮助我们更好地理解酒店客户的订房来源和预订方式。现在几乎很少会有客户使用传真这样的方式来预订，而更多地使用网络或者APP这样的新型预订方式。酒店应根据类似这样的实际情况尽快调整自身的预订接受方式。更甚者，有的酒店会调整预订部的工作时间，以便接受晚上9点后APP预订高峰所产生的订单。
客源代码能够让酒店了解各个订房来源的实际情况，以便针对不同的客源实施不同的策略，甚至对不同渠道的投入提供数据支持。
房价代码（Rate Code）
房价代码是对不同客源客户的价格进行分类的代码，这个相对比较好理解。但是，我们经常在实际工作中看到，许多酒店会使用一个房价代码来操作所有的团队预订，或者使用相同的房价代码来处理同一个OTA渠道的所有订单等等，之后，再使用手工变价的方式来满足不同预订价格的订单。这种简单的控制方法基本丧失了使用房价代码来统计不同客源的可能。针对这种情况，酒店应该设置不同的房价代码用于不同价格的预订。简而言之，同一个公司或渠道的不同的价格可以用不同的房价代码来表示，这样可以方便地统计出不同价格的预订情况。
客户档案的建立和维护
几乎每家酒店都会在PMS系统中建立客户入住的档案。但是由于不同预订来源提供的客户联系方式不同（在中文中，同名同姓甚至同音的情况特别多），导致在预订的时候，预订员很难分辨是否为同一位客户。大部分的情况下，预订员会先处理完订单，留待客户入住时，由前台人员跟进确认。但是由于很多原因，在实际操作的时候，很难确保每位客户的入住历史能够被很好地记录下来，导致很多酒店的系统中存在许多重复的客户档案。这也意味着酒店很难像OTA那样完整地记录着客户每一次的入住以及消费信息。所以，建议酒店定期检查合并同一位客户的档案，以帮助酒店了解每位客户的具体需求、入住习惯、价格水平以及消费记录。
团队操作的标准流程
说到团队操作，很多酒店几乎没有清晰的运作标准。
销售在报价的时候应该注意收集各种信息，包括客户愿意承受的预算以及竞争酒店的报价等等。 同时，在报价时还需要注意计算该团队潜在的置换收入。 销售或预订部处理团队锁房的具体标准需要明确。询价、待定、确定、分配，这些流程需要每一位团队成员清晰了解并认真执行。
酒店对于团队数据的处理需要遵循一致的标准，这样才能帮助收益经理更加准确地理解团队预订的进度以及相对的不确定性，为团队的合理预测提供有利的支持。
合理、准确并综合运用这些不同的代码，能够帮助酒店精确地了解自身的客源结构、业绩构成并能够作为制定未来决策的数据基础。然而，很多酒店的运营部门还没有意识到自己的日常操作和服务对收益管理和数据处理所带来的影响。只有自上及下认识到收益管理能够给酒店带来好处，收益管理才能实实在在给酒店带来变化，让酒店精准的数据分析给酒店管理带来革命性的变化。如需了解更多有关内容，请注册参加IDeaS公司8月26日举办的在线讲座——“酒店大数据之客户数据收集标准”。
