客戶服務渠道的大數據

⑴ 客戶經營大數據什麼意思誰來解釋一下

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處回理的數據集合，是答需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。那麼客戶經營大數據就是指企業經營客戶是，所涉及到的用戶群、全鏈路全場景全渠道的用戶數據，經過數據打通和數據加工處理，運用於精準營銷、客流運營、提升復購率、提升客單價、推薦服務和經營分析的大數據活動。

⑵ 供應鏈大數據的類型

供應鏈中的大數據主要包括以下四種類型：結構數據、非結構數據、感測器數據、新類型數據。

1、結構數據是指那些在電子表格或是關系型資料庫中儲存的數據，這一類型的數據只佔數據總量的5%左右，主要包括交易數據和時間段數據。

現在的大數據分析大多以這一類數據為主，其中重要的結構數據包括ERP數據，因為ERP系統中存儲的數據是企業運轉多年的系統積累的大量行業數據，這些數據對於企業的經營決策和預測來說意義非常重大。

2、非結構數據主要包括庫存數據、社會化數據、渠道數據以及客戶服務數據。盡管現在有大量的研究和報告在探討數據和分析能力對供應鏈管理的重要性，但對於非結構數據，例如社會化數據對供應鏈的影響和作用的研究卻相對缺乏。

然而，社會媒體數據對於供應鏈運營管理的作用是十分重要的，如何利用社交媒體數據來指導企業進行供應鏈活動的規劃（包括新產品的開發、利益相關者的參與、供應鏈風險管理以及市場探查等）以及社交媒體數據對供應鏈績效產生影響的具體機制將需要深入探討。

而要想從內容豐富的非結構化數據中挖掘出商業智慧，就需要使用不同的研究方法和度量方式，包括描述性分析、內容分析以及網路分析等。

3、感測數據主要包括RFID數據、溫度數據、QR碼以及位置數據，這類數據增長很快，並能為供應鏈金融帶來巨大商機。

4、新類型數據主要有地圖數據、視頻數據、影像數據以及聲音數據等，這類數據多用於可視化領域，並能夠幫助提高數據質量，使數據的實時性更強、提高了數據分析的精準度。

大數據的質量

企業在進行大數據分析時，需要考慮數據的質量問題。低質量的數據不僅會影響企業的決策，甚至還可能導致企業產生損失。事實上，數據的有用性取決於數據質量，隨著大數據重要性的躍升，對高質量數據的需求也增加了。

雖然現在對於數據質量評價還沒有統一標准，但是大家一致贊同數據質量評價應包含多個維度指標。指出數據質量的評價應包括數據內在（Intrinsic）要求和情境（Contextual）要求。內在要求指數據本身所具有的客觀屬性，包括數據的准確性、及時性、一致性和完整性。

情境指數據的質量依賴於數據被觀察和使用的情境，包括關聯性（Relevancy）、價值增值性（Value-added）、總量（Quantity）、可信度（Believability）、可及性（Accessibility）、數據聲譽（ReputationoftheData）。

⑶ 「大數據」是否可以幫助企業認識客戶、區分客戶呢

大數據就是為了幫助企業精準定位客戶而存在的。
商業數據分析可以告知企業經營業務的健康狀況，以便對自己的立場、業務中發生的事情以及實現業務目標必須要做的事情有一個清晰的認識。
因此，它有助於提高企業的效率和生產力，還可以幫助預測未來的市場趨勢。以下重點介紹數據分析可以幫助企業開展業務的各種方式:
大數據可以幫助企業設定現實目標
為企業開展的業務設定目標可能會對錯誤信息進行猜測。企業並不希望其業務目標頻繁變更。這就是大數據分析發揮作用的地方。
藉助大數據分析，企業將能夠從歷史趨勢和過去的活動中收集數據。企業從一開始就對目標應該是什麼以及是否是正確的目標有了清晰的認識。
它確保企業不會濫用機會來幫助其業務發展。當某些目標不可能實現時，這一點就變得非常清楚。這種數據分析將展現企業的優勢和缺點，這可以為企業發展業務提供幫助。
大數據分析可以提高客戶保留率
客戶是企業所依賴的最重要資產。沒有建立強大的客戶基礎，企業難以取得成功。但是，即使擁有龐大的客戶群，企業也不要忽視激烈的市場競爭。
使用大數據分析使企業能夠觀察各種與客戶相關的模式和趨勢。觀察客戶行為對於提高忠誠度至關重要。從理論上講，企業收集的數據越多，能夠識別的方式和趨勢就越多。
企業有必要制定大數據分析策略，以最大程度地利用數據。藉助適當的客戶數據分析機制，企業將有能力獲得關鍵的行為洞察力，需要採取行動來維護客戶群。了解客戶見解將幫助企業了解客戶對其需求。這是實現高客戶保留率的重要步驟。
可口可樂公司就是使用大數據分析來提高客戶保留率一個的真實例子。2015年，可口可樂公司通過創建以數字為主導的忠誠度計劃，成功地加強了其數據戰略。
從上面的示例可以明顯看出，大數據分析是可口可樂保持客戶忠誠度的堅強後盾。
改善服務水平和績效
數據分析使企業可以預測其滿足客戶需求的能力。用戶通常要求當天交貨，大數據分析是通過了解重要城市中每個供應商的物流模式和平均交貨時間來進行的。分析供應商的服務水平有助於確定哪些供應商對於按位置下達的訂單成功的可能性最高。
此外，它還允許企業做出和履行承諾，或者在他們知道無法交貨的情況下轉手交易，或者提議第二天交貨。
如果企業想要提高其效率，管理員工或流程的績效是至關重要的。有必要衡量績效。這是一項艱巨的任務，因為數據將是分散和不受控制的。
大數據分析有助於決策
決策者的直覺和經驗很有價值，但是企業必須依靠可以影響他們的決策數據。沒有數據分析，企業將無法就定價策略、庫存管理和其他業務因素做出明智的決定。即使是在僱用人員方面，可行的數據也可以幫助企業評估要僱用多少人員以及如何安排。
使用數據分析的企業報告其決策改進的可能性是其他企業的三倍。通過將數據分析納入決策，企業將降低風險，也會提高效率和業務利潤。
收入增長迅速
數據分析在增加業務收益方面起著至關重要的作用。企業確保盡可能有效地使用必要資源至關重要。
一項研究表明，採用數據驅動營銷策略的公司可以增加20%的收入，降低30%的成本。大數據分析對於監視電子商務活動、廣告活動和多渠道很有用。這使企業可以衡量它們的性能和有效性，從而更容易查看哪些有效，哪些無效。
企業可以中止沒有帶來預期結果的廣告，找出哪些關鍵字帶來了流量，並將資源投入到更好的宣傳活動中。
降低成本
無論規模大小，成本都是企業的重要因素之一。每一項業務都是不同的，需要在適當的時間對資源進行適當的投資。例如在節日期間，禮品店的銷售額可能會增加。
另一方面，珠寶和鮮花店在婚禮期間會增加銷售量。這意味著，每一項業務都需要在特定時間段內擁有時間靈活的勞動力，並且在一年中的特定時間需要額外的努力和投資。
大數據分析可以幫助企業確定正確的戰略，以便能夠在適當的時間投資於勞動力和人員配置預測等資源。這樣可以最大限度地降低成本開銷的風險，並在數據分析的幫助下更好地利用資源，從而最大限度地提高投資回報率。

⑷ 客戶經營大數據是什麼

WakeData惟客數據提出的概念，這套方案包含了大數據平台、中台工具、中台應用三大模塊的應用和服務，很適合一些需要做線下數字化轉型的企業。

⑸ 關於大數據，證券公司的客戶服務可以這樣玩

對證券公司來說，開戶的股民就是他們的用戶，如何利用大數據來提供更好的用戶體驗，怎麼用，恐怕是很多證券公司都考慮的問題。正如周鴻禕在自述中說的，其實很多時候企業並不需要去搞那些驚天地的大創新，貼近用戶使用體驗、增加用戶好感的微創新可能更實用。

我就冒昧的嘗試著從一個股民的角度，提提證券公司可以怎麼利用大數據。數據的來源可以主要是客戶行為數據的分析。

第一，可以從客戶交易的數據中挖掘。

1、客戶交易過的

2、操作頻率高的

3、持有時間長的

4、客戶賺到錢的、賠了錢的

5、客戶放到自選股里的

     對於以上幾類情況，最簡單的就是將有關證券、行業的最新消息彈給用戶，提示閱讀。

     其次，完全可以藉助證券板塊的分類，對以上客戶交易的股票屬於相同、相關的板塊的股票，以小窗或通知的形式，在手機、網上交易終端上彈出給用戶，並標注說明「與您操作的某某股票同屬xx行業且具有較好投資前景的股票，為您精選了N只，請您笑納！」。 這個層次比較膚淺，稍深入一點，可以建立一個選股模型，在推薦的板塊和股票中，進一步從上市公司基本面分析、技術指標分析，精選個股推送給用戶。

       我們還可以進一步發揮下，對某用戶交易的數據再挖幾鏟子，可以對其歷史交易記錄再分析一下，結合具體股票的基本面、技術走勢和時間等要素，歸納出用戶成功率高的操作模式，為用戶提供他自己都沒有想到的投資策略。你說這夠貼心不？（當然，屢戰屢敗的用戶可能就真的無法總結出這百戰多勝的依據了，幸虧我還有過勝利記錄，雖然不多，嘿嘿）

       如果政策允許，完全可以在ta准備交易某證券時，提示：您的選擇太英明了，本公司今天已有x位用戶與您英雄所見略同，購買了此證券！或者，您真是有獨到見解，今日您是對此股票第一位鍾情者！讓ta可以換個角度考慮一下自己的交易是否合適。

第二、將客戶交易情況統計形成數據分析圖表，作為增值服務提供給股民。

       可以提供多種分析角度，供股民選擇。比如：從證券類型，大盤、中小板、創業板、債券、基金、理財產品等分類統計和顯示交易額及盈虧比例，讓股民明了自己究竟哪類證券做的成功；從時間角度，按月份、加上重要節假日，看看哪個月賺錢多，運氣旺；還可以從交易方式，按電腦軟體委託、手機下單、電話委託等。

        可以分析提供股民的投資愛好，比如：行業上熱衷煤炭、高科技、農林牧副漁等，形態上追漲、抄底等，操作上短平快、長期持有等，哪個方面收益大，哪個收益小。

第三、 （參考前一條）將提煉出來的成功率高的股民投資策略，轉成一個產品的形式 。

       根據其核心要素和特點，起個名字，比如：漲停板敢死隊策略、APEC藍選股策略等等，可以將這些策略產品放在公共平台上供其他人選擇使用或購買。當然，如果真的不錯，可以考慮收費哦。然後，給這些策略標註上，「已經有xxx位用戶選擇」的類似內容，讓客戶找到認同感。

       還可以從年齡上區分，劃分為「激進青春」、「沉穩歲月」、「從容暮年」等，供我們股民自己對號找適合的位置。

第四、非交易方面的增值服務。

1、交易地點的安全提醒。可以從發送交易的電腦IP地址、手機位置信息，獲取到客戶所在地理位置，與客戶基本信息中的地址（或經常交易的地址）比較，提醒客戶不在通常交易地點注意賬戶安全。（這個是模仿QQ登錄提醒的哦。哈哈）

2、順著第1點，如果客戶在外地，可以自動推送當地天氣預報、吃住推薦、小吃、旅遊景點等信息。哦，當地如果有營業網點，那也可以推給客戶，最好能為提供享受到某些待遇就更美啦。

3、好吧，我想了這么多了，剩下的大家自己開動起來拓展思路吧！嘿嘿。

  

⑹ 在客戶關系管理CRM領域有哪些運用顧客大數據的案例

以神州雲動CloudCC CRM對客戶網易的CRM實施作為案例來解析這個問題。

網易在簽約CloudCC CRM時面臨的挑戰與問題：

1. 潛在客戶來源於多個渠道，比如線下市場活動、線上市場推廣、老客戶介紹、業務員挖掘、網站注冊、微信注冊等，潛在客戶重復率高，極易撞單。

2. 有網易七魚、蜂巢、易盾等多條業務線，無法實現各業務線客戶共享，交叉銷售，造成客戶資源的極大浪費。

3. 業務員離職造成項目流失。

4. 沒有追蹤記錄客戶咨詢、客戶投訴等，無法保證客戶服務質量。

CloudCC解決方案：

1. 多渠道的潛在客戶統一管理：與官網對接、與微信對接；記錄潛在客戶來源；系統自動查重與手工查重，防止業務員撞單。

2. 客戶資源共享：通過設定共享規則或者手工共享，實現客戶信息共享。

3. 建立標准化的客服服務體系，追蹤記錄客戶咨詢、客戶投訴等。

4. 銷售過程管理：全面記錄項目信息及項目的所有跟進記錄。

使用效果：

• 對多種渠道來源的客戶進行統一管理，避免客戶重復及業務員撞單，且領導可以通過系統統一監控leads跟進情況。

• 客戶資源共享，實現交叉銷售，提高各業務線的銷售額。

• 標准化的服務體系。確保了客戶服務質量，提高了客戶滿意度，增加客戶粘性。

• 項目跟進全流程記錄，避免銷售離職造成項目丟失風險。

⑺ 什麼是「客戶經營大數據」

這個概念是WakeData創始人兼CEO李柯辰提出來的吧。客戶經營大數據就是指企業經營涉及的用戶群、全鏈路全場景全渠道的用戶數據，經過數據打通和數據加工處理，運用於精準營銷、客流運營、提升復購率、提升客單價、推薦服務和經營分析的大數據活動。

⑻ 在客戶信息的大數據中還包含哪些內容

大數據的周期運轉可以看出客戶的喜愛，與常用軟體。

從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：
一、大數據採集
大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。
資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。
網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。
文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。
二、大數據預處理
大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。
數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。
數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。
數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。
數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。
三、大數據存儲
大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：
1、基於MPP架構的新型資料庫集群
採用SharedNothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。
較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。
2、基於Hadoop的技術擴展和封裝
基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。
伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。
3、大數據一體機
這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。
四、大數據分析挖掘
從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。
1、可視化分析
可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。
具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。
2、數據挖掘演算法
數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。
數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。
3、預測性分析
預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。
幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。
4、語義引擎
語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。
5、數據質量管理
指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。

⑼ 酒店大數據之客戶數據收集

酒店大數據之客戶數據收集

收益管理在酒店運營中發揮著至關重要的作用，其精確的數據分析能夠幫助酒店根據精準預測，提升效率、增加營收，而酒店標准化的實務操作則有助於發揮收益管理工具的最佳效果。通過制定和執行數據收集操作流程，細化客戶類別，酒店可提高實務操作的標准程度，進而使收益管理工具更好地為酒店服務。
在和客戶的溝通中，我們經常會被問到：
為什麼我們酒店每年拼了命維持住一定的出租率甚至有時還有些提高，但是最終卻發現酒店的收入不升反降？ 如果酒店已經能夠達到一個比較高的出租率的話，那麼收益管理到底還怎麼能幫助酒店繼續提高收益呢？
為了能夠幫助客戶尋找提升收益的機會，我們嘗試著讓客戶利用系統的數據對酒店的業務情況進行分析，卻發現這些數據中連一些最基本的信息都不夠完整。比如，酒店有多少是一般散客，有多少是預付或其他散客等等。
通過和客戶溝通，我們了解到——客戶在內部的數據管理上，並沒有清晰的標准。例如剛剛提到的市場細分，到今天為止，很多酒店還在使用預訂渠道或公司作為主要的業績統計來源。然而，相比幾年前，現在的OTA的預訂卻要復雜的多。除了常規的一般散客現付預訂，還會經常見到預付、包房、提早預訂訂單甚至還有某些商務公司的訂房，這幾乎已經涵蓋了酒店大部分的散客市場細分。因此，酒店僅僅統計客戶來源的做法，已經很難跟上時代的步伐。因為，大家都知道，對於酒店日常操作判斷來說非常重要的就是預測，但是預測的前提基礎是要找到有相同屬性的客戶的消費習慣，這樣才能使預測更符合實際。
酒店應該如何設定數據標准，在日常實務操作中收集數據，以便酒店能夠更好地理解客戶的購買行為，為日後發現潛在銷售機會以及提出更有針對性的市場活動提升銷售收入打好基礎？
數據收集標准操作流程的制定和執行
作為收益管理周期循環中的重要一環，數據收集是客戶購買行為劃分和分析的基礎，但卻並未引起大部分酒店或酒店集團的重視——大部分酒店沒有設立一個標准化的操作流程或者有標准卻不執行。
為了分別統計通過OTA的預付價格來預訂的客戶和通過OTA現付價格預定的客戶等等，需要設置幾個重要的分類標准：細分市場代碼、細分市場分組、客源代碼、房價代碼和客戶檔案的維護和團隊操作的標准流程等等。
細分市場代碼（Market Segment Code）和細分市場分組（Market Segment Group）
細分市場代碼主要是統計客戶的購買行為、價格、入住星期等等購買行為的代碼，是酒店對於客戶行為分析的最基礎數據。同時，把具有相類似購買模式的細分市場組合成細分市場分組，構成了進行預測的關鍵數據。對於細分市場代碼的有效的界定和嚴格的執行往往是我們能否做出精準預測的關鍵。很遺憾的是，很多酒店對此沒有引起足夠的重視，前台甚至是預訂部門都搞不清楚每個具體的細分市場的含義與用途。在實際工作中，這部分數據往往經常與客戶來源數據（Source Code）的使用相混淆。
客戶的購買行為的統計主要包括了對預訂的時間（也就是我們通常說的預訂進度）、價格、類型（散客預訂還是團隊預訂）、入住的星期（比如商務客戶一般選擇周中，而休閑客戶會選擇周末及假期）、入住的天數以及可能產生的不確定性（諸如取消或者未入住）。
隨著收益管理的不斷變化，關於細分市場的劃分會越來越專業化和精細化，將會出現一些根據是否有價格關聯或者是否能夠被調控的新的細分市場的趨勢。
客源代碼（Source Code）
客源代碼主要是統計客戶通過何種渠道來預訂的。包含酒店自有渠道，諸如傳統上的電話（或者呼叫中心）、傳真、郵件以及酒店官網和APP乃至於酒店官方微信營銷等，除此之外還包括第三方訂房渠道，如OTA、GDS渠道和酒店中央預訂系統產生的其他預訂等等。對於各種訂房來源進行歸類，能夠幫助我們更好地理解酒店客戶的訂房來源和預訂方式。現在幾乎很少會有客戶使用傳真這樣的方式來預訂，而更多地使用網路或者APP這樣的新型預訂方式。酒店應根據類似這樣的實際情況盡快調整自身的預訂接受方式。更甚者，有的酒店會調整預訂部的工作時間，以便接受晚上9點後APP預訂高峰所產生的訂單。
客源代碼能夠讓酒店了解各個訂房來源的實際情況，以便針對不同的客源實施不同的策略，甚至對不同渠道的投入提供數據支持。
房價代碼（Rate Code）
房價代碼是對不同客源客戶的價格進行分類的代碼，這個相對比較好理解。但是，我們經常在實際工作中看到，許多酒店會使用一個房價代碼來操作所有的團隊預訂，或者使用相同的房價代碼來處理同一個OTA渠道的所有訂單等等，之後，再使用手工變價的方式來滿足不同預訂價格的訂單。這種簡單的控制方法基本喪失了使用房價代碼來統計不同客源的可能。針對這種情況，酒店應該設置不同的房價代碼用於不同價格的預訂。簡而言之，同一個公司或渠道的不同的價格可以用不同的房價代碼來表示，這樣可以方便地統計出不同價格的預訂情況。
客戶檔案的建立和維護
幾乎每家酒店都會在PMS系統中建立客戶入住的檔案。但是由於不同預訂來源提供的客戶聯系方式不同（在中文中，同名同姓甚至同音的情況特別多），導致在預訂的時候，預訂員很難分辨是否為同一位客戶。大部分的情況下，預訂員會先處理完訂單，留待客戶入住時，由前台人員跟進確認。但是由於很多原因，在實際操作的時候，很難確保每位客戶的入住歷史能夠被很好地記錄下來，導致很多酒店的系統中存在許多重復的客戶檔案。這也意味著酒店很難像OTA那樣完整地記錄著客戶每一次的入住以及消費信息。所以，建議酒店定期檢查合並同一位客戶的檔案，以幫助酒店了解每位客戶的具體需求、入住習慣、價格水平以及消費記錄。
團隊操作的標准流程
說到團隊操作，很多酒店幾乎沒有清晰的運作標准。
銷售在報價的時候應該注意收集各種信息，包括客戶願意承受的預算以及競爭酒店的報價等等。 同時，在報價時還需要注意計算該團隊潛在的置換收入。 銷售或預訂部處理團隊鎖房的具體標准需要明確。詢價、待定、確定、分配，這些流程需要每一位團隊成員清晰了解並認真執行。
酒店對於團隊數據的處理需要遵循一致的標准，這樣才能幫助收益經理更加准確地理解團隊預訂的進度以及相對的不確定性，為團隊的合理預測提供有利的支持。
合理、准確並綜合運用這些不同的代碼，能夠幫助酒店精確地了解自身的客源結構、業績構成並能夠作為制定未來決策的數據基礎。然而，很多酒店的運營部門還沒有意識到自己的日常操作和服務對收益管理和數據處理所帶來的影響。只有自上及下認識到收益管理能夠給酒店帶來好處，收益管理才能實實在在給酒店帶來變化，讓酒店精準的數據分析給酒店管理帶來革命性的變化。如需了解更多有關內容，請注冊參加IDeaS公司8月26日舉辦的在線講座——「酒店大數據之客戶數據收集標准」。

⑽ 大數據時代，怎麼做全渠道的營銷

大數據抄時代的營銷手段更多，更全面，必須要做到精準營銷。大數據以整個市場的數據為支撐，將原本耗時耗力的數據分析通過大數據技術解決，更快的發現市場變化，找到最優營銷渠道組合，挖掘消費者痛點，擴大市場份額。