酒店如何统计客户消费频率-酒店大数据之客户数据收集
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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”。
如何计算会员的平均购物频率？
购物频率，有两种表达形式，一是平均多少天购物一次，二是一个月（或者星期、年）内购物多少次。
这样的频率，一般在购物流水表上统计，每一次购物流水表里面有一条记录，那么平均每个会员每月购物次数的公式如下：
平均每个会员每月购物次数＝所有会员购物次数/会员总数/数据库中数据起止时间的月数
Excel如何统计客户订货频率(同一天多次购买记为一次)
张三=sumproduct((indirect(:"b2:b"counta(b:b))="张三")*(match(indirect("b2:b"counta(b:b))indirect("a2:a"counta(b:b)),indirect("b1酒店如何统计客户消费频率：b"counta(b:b))indirect("a1:a"counta(b:b)),0)=row(indirect("b2:b"counta(b:b)))))其酒店如何统计客户消费频率他类推
酒店客房管理系统 需要哪些模块 报表怎么做
设计题目：酒店客房管理系统
功能描述：
入住：
如果顾客是会员则需输入会员编号，进行入住，否则是普通入住，填身份证。（5）
会员入住，所有费用打8折，普通入住全价。（5）
消费：
每个顾客都可以在酒店消费，消费项目包括用餐，酒水，服装，等。（15）
消费记录：
顾客的消费记录需要保存起来，以备后边查询，统计。（5）
客房管理：
每个客房都有明确记录，是否入住。入住的时候只能选择空的房间入住，房间分为三种状态，空，入住，未打扫。（5）
退房时需要缴清所有消费款项。每天15点为结账周期，超过15点则计另算一天。（5）
退房后，房间状态变成未打扫。服务人员打扫后，房间变成空状态。（5）
注册会员：
当次消费满1000元，可以注册成为银卡会员，银卡会员消费会产生积分，每消费200元，积125分，不足部分不计入计分范围。（10）
累计1000积分或者消费满5000元，可以选择升级为金卡会员，金卡会员可以享受7折优惠。（10）
普通客户信息记录：
如果一个客户来消费过，那么酒店就会保留这个顾客的消费记录，当下次来的时候，需要能够通过查询看到这个顾客从前住过哪个房间，吃过什么，买过什么。并且不用再次填写详细信息。（20）
房间类型维护。
信息汇总，统计
查询季度、年客房销售总额。（5）
查询会员占所有客户的比例。（5）
查询会员消费占全部消费的比例。（5）
酒店消耗品如何统计
要想统计酒店的消耗品，肯定是需要每一个房间的消耗品的总数加起来才可以进行统计。并且酒店的消耗品还与酒店是否存在旺季和淡季也有关系。
最准确的方法就是在打扫的时候交每一个房间的消耗品都进行统计，然后汇总起来。如果想用统计学的办法来讲的话，可以先统计几个月的消耗品数量，确定出这几个月的平均数，就可以大致的推测出接下来几个月的消耗品消耗数量。但是这个方法只是一个估计的方法，并不能准确的算出，和实际情况肯定会有所出入。
