黑科技酒店正「在路上」 不理大數據的酒店已經打烊
但無論是國內還是國外，在酒店行業在數據共享方面都處於初級階段，更缺少系統的技術和應用的梳理。酒店行業的變革之路中，大多還是個體的探索行為。因此，百分點聯合中國酒店科技聯盟，針對比較有代表性的酒店管理集團深入走訪，酒店行業經驗+百分點大數據的方法論指導下，在中國酒店科技聯盟2016全球年會(簡稱「CHTA年會」)推出了首份《酒店大數據行業白皮書》。
CHTA主席朱靜女士與百分點董事長兼CEO蘇萌博士共同發布白皮書
大數據正在使旅遊住宿行業重新洗牌
酒店行業在試圖謀變，在CHTA年會上，幾個酒店行業代表分享了自己的轉型之路，基本映射出了當前酒店行業的調整方向：
一是探索酒店新的生態模式：
從市場反饋看，80-90後這些年輕群體已經成為出行消費主力，此類群體對互聯網以及相關技術服務產品服務的依賴程度高，酒店應該以客人的入住體驗為核心，以人為本，為酒店提供方便客人入住的信息化服務系統，以此來增加酒店收益。
住友酒店推出了更重社交體驗的全新模式——布丁夜遊項目。布丁夜遊利用客人碎片化時間，派出一個城市的土著，幫助客人定製線路，帶客人體驗當地美食，欣賞美妙夜景。可以說它是是一個酒店社交平台，通過這一新的商業模式，住友酒店不僅豐富了酒店客人的生活，還拓展了旅遊的邊界價值。
二是跨界營銷：酒店+旅遊
近幾年國內旅遊業超越以往的速度在爆發，對比強烈的是，酒店行業原材料價格上漲且居高不下、人力成本上升，OTA攤薄了酒店的利潤，加上相關政策和外部大環境的影響，影響整個酒店行業盈利。
三是行業內擴張：
四是新技術應用：
VR讓處於調整期的酒店業找到了提升服務水平的新方向。
以酒店預訂為例，全行業過去通用的宣傳手法是張貼酒店房間的照片用來吸引用戶消費，但房間照片能傳達出來的信息是有限的，把圖片換成VR展示視頻能解決這一問題。
在會議上，HTC Vive 中國區業務發展總監李欣介紹VR與旅遊住宿業結合應用的場景，不管以阿里旅行為代表的渠道方，還是酒店方如家，都在探索如何提高用戶體驗，可見像VR等新技術在酒店住宿行業應用的前景之大。
變革之前先要了解它雖然酒店行業已經開始了自身的變革，但這只是少數，並不是所有的酒店都意識到這點，酒店行業並沒有一個系統性的對內部數據打通、數據需求挖掘，以及應用場景的描述。分析酒店大數據應用現狀，可概括為三點:
尚處於數據共享初級階段首先，無論是國內外，數據共享都是剛剛起步，中國的酒店內部數據化程度不算太高，數據壁壘、數據割據的現象也比較嚴重，並且基於外部數據應用做得也比較少，這是酒店行業相比其他行業發展稍顯遲緩的主要原因之一。
具體來說，酒店大數據分成三大塊。一是酒店內部運營數據，基礎的數據比較完善，IT系統（如CM、PMS、CRS等）大多是割裂的；二是由於酒店行業是非常低頻消費，因此酒店行業普遍欠缺用戶級的數據，他們只看到了某一部分用戶的某一個側面的數據，而且數據重複度不高；第三大塊是企業外部的數據，包括來自於互聯網用戶評論、廣告、天氣、商圈、用戶出行、OTA上的查詢點擊轉化的數據，但酒店行業對外部數據的利用更是缺乏。
產業鏈數據未打通
酒店服務業與上下游企業關係密切，但上下游的數據存在隔閡，酒店與出行結合在一起才有意義，這就需要把生態鏈打通，這也是酒店想要的，比如在精準營銷應用中，不知道客戶進門後如何建立數字化的基數點，不知道客戶從哪兒來，而在數據融合後，酒店的營銷也就會更加精準。
在運營管理上也同樣缺少更多的數據來輔助管理者進行決策，大多數酒店並沒有基於更多的外部的數據來做應用管理，去感知競爭對手、感知行業態勢。
酒店行業是吃穿住行中非常重要的部分，正因為酒店行業目前的狀況，酒店行業的未來大數據應用非常具有想像空間。
不同酒店大數據應用水平不一樣白皮書中發現，高端、集團性的酒店對在大數據應用方面的動作比較多。一方面，是由於其技術實力比較雄厚，並且在IT、大數據等方面的有一定的人才儲備；另一方面是集團性的酒店在數據維度、數據量有著一定歷史積累，同時也有更多的資源與OTA進行資源兌換，大數據應用的基礎較好。
對於其他類型的酒店，目前更多的是基於酒店內部BI系統的升級和改造，將一定的外部數據融入其中，以提高信息的價值。並且，經濟型、商務型和豪華型酒店對數據需求不太一樣。
基於這些情況，如果不能建立一套大數據體系，那麼所有的問題都是還是頭痛醫頭，腳痛醫腳。需要一小批先鋒企業，摸索出一個爆發點。
因此，百分點聯合中國酒店科技聯盟，在過去半年中深入走訪、調研酒店行業，涉及經濟型酒店、商務型酒店以及豪華酒店不同的類別的百家酒店，在研究調研和總結基礎上，提煉共性問題。
酒店大數據應用的爆發點在哪裡？
百分點董事長兼CEO蘇萌博士介紹，在半年的走訪中遇到的最大挑戰，是如何找到酒店行業中非常典型的應用場景，通過大數據和新的大數據技術，幫助酒店行業解決某個非常具體的業務的問題。但是不同類型的酒店、不同酒店的管理者，在不同的應用場景中的訴求不一樣。因此，就需要在產業鏈數據拉通的基礎上，找到酒店行業的共性痛點，並將這種應用迅速地爆發出來。
蘇萌認為，酒店大數據的爆發點集中在兩方面：對酒店業務產生兩方面的化學反應：一是開源，可以精準營銷，促進獲客；二是節流，可以減少酒店房間空置和其他資源的浪費。
先說開源
交叉營銷：由於酒店與出行的上下游關係，可以根據客戶屬性多維度地進行刻畫，將不同維度的屬性與酒店消費行為進行交叉、關聯，比如在獲得航空公司等上游的信息後，精準推薦匹配的酒店；酒店還可以根據客戶的商品消費數據，在進店後進行捆綁銷售、搭配銷售相關產品；通過歷史數據，分析出關聯數據，如情人節紅酒的銷量明顯的增長，酒店還可以提前做到預測。
個性化體驗：酒店應該賣的是生活，年輕人更願意為自己的喜好買單，而酒店要想做出好的「生活」體驗給客戶，離開大數據是行不通的。因此個性化的體驗，是所有酒店都想做到的。但是個性化的體驗，更夠帶來多高的轉化率和續約率，需要對接上下游數據將其進行量化、貨幣化。如果說提高了8%的用戶體驗，能夠帶來10%的收益回報，馬上就會成為爆點。
動態定價模式：通常消費者會在攜程、酒店官網上比價，由此酒店價格制定策略就顯得非常關鍵。首先可以實時監測價格，大數據平台將PMS、CRS、FI等不同數據相互關聯，比如整合了多種數據源，將同類競爭對手和各渠道上的價格每天及時匯總，結合酒店內部基礎數據（房間、人員）進行動態調整，使效益最大化。還可以洞察到一些不曾發現的需要改進的工作線索。比如，通常意義上現在經濟不好，對酒店的生意影響很大，但大數據平台顯示，有一些做得非常不錯的酒店，它們在客戶體驗、會員發展上通常都做得比較突出，可以提煉出這些亮點後進行推廣。目前，大部分中國旅遊公司採用的仍然是靜態房價模式。實際上，許多中國OTA也是這種模式。不過，動態房價在國際連鎖酒店中很常見，實行動態定價模式需要一定的經驗，並能將這種模式堅持下去，根據不同的房價類型、房型及市場細分進行房價的組合。在定價方面，數據、分析法及軟體正發揮著日漸重要的作用。
再說節流：節能：對於體量巨大的酒店而言，能源是一塊重要的成本支出項，如何優化能源安排、降低成本是單體酒店和集團層面需要考慮的問題。同時，由於能源設備的集中採購，單一門店的成功試點推廣可以為整個集團帶來豐厚的利潤回報。
在積累了大量的數據信息之後，對故障設備、故障類別、故障部門等指標進行大數據分析，按照時間和門店維度，在龐雜的信息中，發現潛在的規律和價值。比如通過對損壞燈泡的分析，發現損壞燈泡品牌較為集中，因此酒店對燈泡採購進行了重新梳理，剔除了故障率大和能耗過高的品牌，僅燈泡能源這一項，大數據分析為集團及門店節約了1000萬元以上的成本。
運營管理：酒店行業數據相對低頻，酒店如果想進行變革，需要把橫跨酒店、出行等這些相對容易看到的數據採集下來，變成一個相對比較高頻的數據，才可以提前預測，知道哪些場景是客人相對比較多頻的場景，從而進行整合、分享。基於此，酒店管理層還需要靈活運用各式各樣的技術，為酒店創收、減少投訴。
選址：酒店選址決策系統是酒店一直想做但難做的，需要整合商圈、客流、潛客、市場、物業等層面的海量信息。也因此，需要在數據共享基礎上拉通，再通過對這些信息進行大數據分析，可以得出投資回收期、內部收益率等財務指標，為集團決策提供參照依據。
總結來看，酒店行業雖然企業數量眾多，但數據目前只局限在企業內部流通使用。國家層面同樣在大力推動數據共享、數據交易，因為只有設定標準，才能保證數據的正常流通。酒店科技聯盟和百分點已經開始進行數據標準的探索。
除此之外，酒店科技聯盟和百分點同時也在推廣一些技術，將其他行業所沉澱的一些技術，比如說用戶畫像、ID拉通等比較成熟技術應用系統，放在百分點大數據平台上服務酒店行業進行業務應用的開發。
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