酒店消费后台大数据-如何利用大数据做好酒店经营管理

admin1年前 (2023-01-01)酒店大全15

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本文目录一览：

1、如何利用大数据做好酒店经营管理
2、住宾馆大数据会比对出来吗
3、OYO酒店的PMS系统是什么，听上去好高大上？
4、携程联合STR发布酒店业大数据报告天津表现亮眼
5、酒店大数据之客户数据收集
6、在这个大数据时代，酒店行业如何利用大数据？

如何利用大数据做好酒店经营管理

一、大数据的支持更有益于精确的前期市场定位

建造一座酒店，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合建造一家酒店。如果适合建造一家酒店，那么，这家酒店的文化主题是什么？建什么样的规模和档次？设计什么样的产品？酒店的客源群体是什么？能卖到什么样的价格？未来市场的供需情况等等，这些内容都需要在酒店建造之前来确定，也就是我们常说的前期市场定位。

建造一家酒店不仅要需要投入大量的资金，而且建设期一般需要3到5年或者更长，建造成本很高；一旦饭店建好投入运营，再想改变其市场定位就非常困难了，可以说前期市场定位是一项不容有任何偏差的工作。否则，将会给投资商带来不可估量的后期损失。由此看出，前期市场定位对建造酒店非常重要，只有定位准确乃至精确，才能使建造出的酒店与未来市场环境相适应，构建出能满足市场需求的酒店产品，使酒店在竞争中立于不败之地。然而，要想做到这一点，就必须有足够的相关数据和市场信息来供酒店研究人员分析和判断，仅凭工作经验是远远不够的。通常，在酒店前期市场定位中，相关数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，酒店研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助云计算和数据挖掘技术不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息，还能够通过建立数学模型借助历史数据对未来市场进行预测，为研究人员数据收集、统计和分析提供了更加广阔的空间。当然，仅靠酒店本身来完成大量数据的收集和统计分析工作是有困难的，还需要相关数据公司的帮助，为酒店制定更精准的前期市场定位。

二、大数据未来将成为饭店市场营销工作的利器

在酒店市场营销工作中，无论是产品、渠道、价格还是顾客，可以说每一项工作都与市场数据息息相关，而以下两个方面又是饭店市场营销工作中的重中之重。一是通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息，掌握竞争者的商情和动态，知晓酒店在竞争群中所处的市场地位，来达到“知彼知己，百战不殆”的目的；二是酒店通过积累和挖掘顾客档案数据，有助于分析顾客的消费行为和价值趣向，便于更好地为顾客服务和发展忠诚顾客，形成饭店稳定的会员客户。

在传统的市场竞争模式中，由于酒店获取数据资源的途径有限，只能够依靠有限的调查数据对个体竞争者进行比较分析，无法全面掌握市场动态和供需情况，特别是竞争态势，更难以确定饭店在竞争市场中所处的地位，给酒店制订正确的竞争策略带来困难。随着酒店营销管理理念的不断更新，原有传统营销模式已面临着严峻的挑战，对管理者准确掌握市场信息，精确了解竞争对手动态，制订合适的价格提出了更高的要求。市场竞争的分析也由原来简单的客房出租率、平均房价、RevPAR分析转化为对竞争群的数据分析，如：市场渗透指数（MPI）、平均房价指数（ARI）、收入指数（RGI)等，从维度上讲还有时间维度、市场份额及同比变化率等。通过这些市场标杆数据的分析，可以使酒店管理者充分掌握市场供求关系变化的信息，了解酒店潜在的市场需求，准确获得竞争者的商情，最终确定酒店在竞争市场中的地位，从而对酒店制订准确的营销策略，打造差异化产品，制订合适的价格起到关键的作用。而大数据的应用概念正是需要酒店获取这些市场市场数据，并通过统计与分析技术来为酒店提供帮助。在对顾客的消费行为和趣向分析方面，如果酒店平时善于积累、收集和整理顾客在饭店消费行为方面的信息数据，如：顾客在饭店的花费、选择的订房渠道、偏好的房间类型、停留的平均天数、来酒店属地的目的、喜欢的背景音乐和菜肴等。如果酒店积累并掌握了这些数据，便可通过统计和分析来掌握顾客消费行为和兴趣偏好。当顾客再次到店时发现你已经为他准备好了喜欢入住的房间，播放着他爱听的音乐，为他推荐喜欢吃的菜肴，那么他已经是你的忠诚顾客了。因此，可以说数据中蕴含着出奇制胜的力量，如果饭店管理者善于在市场营销加以运用，将成饭店在市场竞争中立于不败之地的利器。

三、酒店收益管理更是离不开数据的支持

收益管理作为实现酒店收益最大化的一门理论学科，近年来已受到业界的普遍关注并加以推广运用，收益管理的含义把合适的产品或服务，在合适的时间，以合适的价格，通过合适的销售渠道，出售给合适的顾客，最终实现饭店收益最大化目标。要做到以上五个要素的有效组合，需求预测、细分市场和敏感度分析是此项工作的三个重要环节。

需求预测是通过数据的统计与分析，采取科学的预测方法，通过建立数学模型，使饭店管理者掌握和了解潜在的市场需求，未来一段时间每个细分市场的订房量和酒店的价格走势等，从而使酒店能够通过价格的杠杆来调节市场的供需平衡，并针对不同的细分市场来实行动态定价和差别定价；在市场需求旺盛的时候通过提高价格来盈得更大的收益，在市场疲软的时期通过推出促销价和折扣价等方式来招徕客源，以此来保证酒店在不同市场周期中的收益最大化。需求预测的好处在于可提高酒店管理者对市场判断的前瞻性，并在不同的市场波动周期以合适的产品和价格投放市场，获得潜在的收益。细分市场为酒店准确预测订房量和实行差别定价提供了条件，差别定价是通过对同一种酒店产品（如：同类型的客房、餐食和康体项目等）按不同的细分市场制定不同价格的行为和方法，其特点是对高支付意愿的顾客收取高价，对低支付意愿的顾客收取低价，从而把产品留给最有价值的顾客。其科学性体现在通过市场需求预测来制定和更新价格，最大化各个细分市场的收益。敏感度分析是通过需求价格弹性分析技术，对不同细分市场的价格进行优化，最大限度地挖掘市场潜在的收入。酒店管理者可通过价格优化方法找到酒店不同市场周期每个细分市场的最佳可售房价—BAR，并通过预订控制手段为最有价值的顾客预留或保留客房，较好地解决了房间因过早被折扣顾客预订而遭受损失的难题。

大数据时代的来临，为酒店收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，以往多是采集的是酒店自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视外界市场信息数据，难免使预测的结果存在一定的离差。酒店在实施收益管理过程中如果能在酒店自有数据的基础上，借助更多的市场数据，了解更多的市场信息，同时引入竞争分析，将会对制订准确的收益策略，盈得更高的收益起到推进作用。

四、客评的多维度分析成为挖掘饭店服务质量潜力的重要要素

网络评论，最早源自于互联网论坛，是供网友闲暇之余相互交流的网络社交平台。过去，顾客住店后对酒店在互联网上的评价，也就是我们常说的客评并没有引起酒店管理者的足够的重视，针对顾客反映的问题，多数酒店没有做到及时的回复甚至是根本不回复，日常管理中是否及时解决了客评中反映的问题就更不得而知了，这不仅拉大了与顾客之间的距离，而且顾客与酒店之间的信息显得更加不对称，失去了酒店与顾客情感互动和交流的机会。

随着互联网和电子商务的发展，现今的酒店客评已不再是过去简单意义上评论，已发生了质的转变，由过去顾客对酒店服务简单表扬与评批演变为多内容、多渠道和多维度的客观真实评价，顾客的评价内容也更趋于专业化和理性化，发布的渠道也更加广泛。因此，如今的客评不仅受到了酒店管理者的重视，更是受到消费者的高度关注。有市场调查显示，超过70%的客人在订房前都会浏览该酒店的客评，成为主导顾客是否预订这家酒店的主要动机因素之一。从某种角度看，客评在互联网走进人们生活的今天已成为衡量酒店品牌价值、服务质量和产品价值的重要要素。多维度地对客评数据进行收集、统计和分析将会有助于酒店深入了解顾客的消费行为、价值趣向和酒店产品质量存在的不足，对改进和创新产品，量化产品价值，制订合理的价格及提高服务质量都将起到推进作用。要做到这一点，就需要酒店平时善于收集、积累和统计客评方面的大量数据，多维度地进行比较分析，从中发现有价值的节点，将会更有益于推进酒店的营销和质量管理工作，从中获取更大的收益。

综上所述，大数据，并不是一个神秘的字眼，只要酒店平时善于积累、收集、挖掘、统计和分析这些数据，为我所用，都会有效地帮助酒店提高市场竞争力和收益能力，盈得良好的效益。

住宾馆大数据会比对出来吗

不会对出来。

因为扫码以后才会知道你所去过的位置，而开房记录只有公安部门跟宾馆联网才能查询。

查不到的。入住酒店用身份证，手机大数据行程是查不到的，手机大数据行程只能查到你去过什么地方大概的范围。你做过什么事情是查不到的。

OYO酒店的PMS系统是什么，听上去好高大上？

PMS是 Property Management System的简称缩写，即物业管理系统，最近的互联网领域大热中台系统已经被酒店领域引进了进来，究竟什么是中台系统，很多酒店人的理解其实是PMS，然而中台系统却不仅仅是PMS系统这么简单。

以OYO酒店为例，目前OYO酒店的中台系统主要包括三大板块，即技术系统、数据系统和组织系统。为什么要推出这样一个中台系统呢，主要还是因为中台系统能全面提升酒店的经营管理效率，降低成本提升收益。

中台系统盛行的背景是，酒店行业越来越向集团化集中了，《2018年度中国饭店集团60强榜单》显示，排名第一的锦江客房数超过65万间，紧随其后的华住、首旅如家也达到40万间左右。对比近两年的“60强”榜单可以看出，2万间客房以上的酒店集团排序没有太大变化，这大概对应到榜单25-30位左右的排名。

但是随着OYO酒店的快速发展，OYO酒店的加盟酒店已经达到了1万多家，房间数达到了50万多间。由此可见，酒店行业集中度会进一步加剧，头部企业在消费升级下的跑马圈地运动还在不断继续。

同时随着人工智能的高速发展，也为中台系统提供了技术支持。人工智能的声音从1956年达特茅斯会议传开，而60余年后的今天，智能客控、机器人、自助机、人脸识别、语音应用、移动支付等解决方案都已在酒店落地，并逐步成为行业热点和必然选择。行业内携程、阿里、小米、百度、科大讯飞等也开始深度介入酒店人工智能应用领域，中国电信、移动、联通也都推出相应的酒店行业解决方案。

1999年，以携程、艺龙的成立为标志，中国开启在线旅游元年，而其后的移动互联网更是风起云涌，深刻地影响着人们日常生活的方方面面。现在，旅游的“食、住、行、游、购、娱”六大要素均可以通过移动端来完成。在酒店业，不管是面向客人的营销活动、客户体验、智能设备等，还是面向内部员工的运营系统、管理工具，其业务和信息交互都进一步向移动端汇集。

同时运营系统从管理资产向管理客户转型。以酒店核心运营系统PMS来说，从70年代第一套酒店管理系统ECCO安装开始，历经事务性、管理型、对客服务型三代共计50余年的发展，系统的设计核心都以管理客房、餐厅等资产中心。

移动互联网时代，为实现客户价值最大化，必然要求酒店运营系统对客户资源进行全生命周期管理，尽可能地在住前、住中、住后每一个细节为客户提供更为优质的服务，从而提升酒店运营管理能力和经营业绩。

纵观这四大行业趋势：酒店集团均采用多品牌战略，不同品牌的运营系统都具有订单、会员、客史、协议单位、支付等类似的功能；并均开发了与智能客控、机器人、自助机、支付系统等智能设备的接口；借助APP、微信、小程序、自助机、空调、灯光等每个场景的应用，酒店和C端客人之间、酒店内部之间产生大量的业务交互和汇集，酒店的运营系统也随之会向管理客户资源进一步转型。这些趋势的进一步加剧，必将推动PMS行业新变革——PMS系统中台化。

回到OYO酒店的中台系统，OYO建造了一条全栈式“酒店”生产线，通过开发、改造、运营、分销等四大核心能力挖掘酒店的价值，重塑一家单体酒店。而技术将帮助建立整套OYO酒店生产线的中台系统。

据了解，目前OYO酒店的技术中台系统已经包含了给酒店业主使用的PMS系统和内部员工使用的阿波罗系统，这套系统将通过人工智能和大数据技术，提升酒店业主和OYO酒店运营人员的管理效率。可以说OYO酒店中台系统的推出，为OYO的快速扩张提供了坚实的组织基础。

在了解OYO酒店运营城市的基础上，OYO酒店把所有业主分为三类：最需要帮助的业主、OYO最有能力帮助的业主、最能帮助到OYO的业主。在解决业主的问题上，OYO酒店从渠道优化、动态调节、多样策略，市场监控四个方面全方位赋能，实现快、全、优的主动式收益管理，把PMS系统从管理型工具逐渐发展成平台营销型的服务系统，实现入住率、覆盖时段、响应速度、总收入四个方面的全面提升。

在线上的数字化上，OYO酒店完成人、货、场三个方面的构建，也就是地图POI数据、酒店信息、人口数量数据的构建，大数据以OYO酒店为载体，酒店上线运营管理后，以酒店为中心，人流、商家、周边信息、消费者偏好等通过后台的大数据，最后汇集成OYO酒店特有的城市酒店供需地图，所积累的一切数据实现运营人员共享。

更进一步，OYO酒店在私域用户的运营上，也在开启新的篇章。OYO酒店针对酒店下沉市场的模式创新，，从平台、业主到用户，构建酒店生态圈，私域流量运营将OYO酒店与用户建立更紧密的关系，在体验、复购、客服等方面，更好地引导、帮助触达到消费者

作者：财经者

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来源：雪球

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酒店消费后台大数据-如何利用大数据做好酒店经营管理

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酒店消费后台大数据，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，有多少是预付或其酒店消费后台大数据他散客等等。

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”。