酒店消费数据收集-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”。
如何收集酒店数据
直接上酒店的网站就可以找到..
一般带星级的酒店都有自己的网站的.
我把我们酒店的网站给你留下了
上面有的东西挺全的..
我们是一个酒店群 一共五家..
最后问句 你要来干什么使?
数据库中查询各类消费总额（酒店）
select account,count(details) from 表名 where date=to_date('2010-01-01','yyyy-mm-dd') and date=to_date('2010-01-31','yyyy-mm-dd') group by account
我用的是Oracle语法。
酒店如何收集顾客档案资料信息
在此谈谈自己的一些浅见，仅供酒店朋友参考！ 建立顾客档案的资料主要有:1、酒店相关的预订资料，客人的预订是酒店收集顾客的一个重要凭证；很多客人的需求都会在预定中说明，店方应该把客人的相关汇总到顾客档案中。包括谁来预订的，通过什么样的方式来预订，订餐、订房的季节是怎样的，不同的时期又是如何的，以及他订餐、订房的类型是怎么一种状况，这我们也称为预订档案，预订档案资料，如果通过研究分析的话，有助于选择合适的销售渠道，是旅行社给我们介绍的，还是相关网站预订过来的，是某大客户给我们预订的，还是客人自己预订的，这便于有效地了解酒店的销售渠道。2、住宿登记单，这也是汇总顾客的一个依据，顾客档案的常规档案，可以从这里收集，包括宾客的姓名、性别、年龄、出生日期、婚姻状况，包括通信地址以及电话号码、公司名称、职务、职称等，只要住宿的，他们都会登记，这里面是能够了解我们的目标市场，因为知道我们经常住店的是哪些客人，我们的目标市场在哪里。3、投诉及处理结果的记录。客人的投诉和不满的记录，也能反映客人的特殊需求，这也是客人的，需要引起重视，并做好总结和分析。4、顾客意见反馈及酒店的顾客意见表。顾客在消费中也会提一些建议和对酒店的看法，这需要酒店能重视并有效采纳。5、神秘顾客。这其实也是了解酒店服务和收集顾客的一种有效方式，现在国外很多酒店和餐饮企业都在采用，值得借鉴。6、销售人员售后跟踪及拜访客户。每次拜访客人，都能根据不同的时间和场景收集客户最新的资料。7、常客座谈。对大客户或老客户应该定期开展联谊活动，加强情感交流，其实也是一次收集客户新资料的时机。8、设立互动式网站了解。酒店化时代早已来临，酒店网站建设不容忽视，网站可以设立与顾客互动式交流，或建立BBS专栏，让顾客把自己的想法和感受通过网络充分展现出来，为酒店提供，从而进一步了解顾客。如家酒店连锁就在其网站上发放电子问询表，主动征求顾客的意见，依据顾客的反馈意见不断提高品质，提高对目标顾客的服务。9、服务人员收集的各种宾客需求等资料。酒店服务人员必须每天都能收集最新的顾客并反馈到酒店客户档案库。酒店可以要求员工每天最少提供5个客人以上的个性化服务，这是为客人提供个性化服务做最好的准备。为个性化服务提供依据的档案就是习俗爱好档案，顾客的爱好，生活的习惯，包括宗教信仰和禁忌以及住店期间的一些特殊需求，这些就构成了做好个性化服务的档案，可这些资料的完善，都于酒店用心的员工每天不断收集，也只有这样，才能真正健全酒店顾客档案。 看看里兹-卡尔顿饭店他们在说什么：在收拾房间的时候，一定要注意观察一些细微的东西从而了解客人的生活习惯。比如水果盘里的水果如果每天都剩了香蕉，那下次你就可以在送水果的时候把香蕉去掉。并且把你留意到的东西，随时记录下来，交给经理或者直接投到“喜好收集箱里”。丽嘉提供的是“隐形的会员卡”，因为客人所有的喜好，里兹-卡尔顿饭店都有档案记录。所以，里兹-卡尔顿饭店训练和要求每一个员工记录客人的喜好和厌恶，并将有关资料输入电脑里的顾客档案库。里兹-卡尔顿饭店回头客用电话与饭店食宿预定部门联系时，预定部门的人员可以从电脑里找出有关这位客人个人偏好的，并将通过电子邮件发往客人预订的饭店，那家饭店将用常客认定和偏好报告的形式传给服务人员。服务人员了解后可以在饭店登记处非常个性化地接待每位回头客，使回头客感到自己的需要和偏好一定能在里兹-卡尔顿饭店得到关注和满足。里兹-卡尔顿饭店所说的我们是否都能做到呢？他们所做的是否很值得我们去学习呢？想想我们都做的如何呢？也许真的很值得我们思考！
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
建造一座酒店酒店消费数据收集，首先要进行项目评估和可行性分析酒店消费数据收集，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酒店消费数据收集了，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，如酒店消费数据收集：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。
