㈠ 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，2019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，2019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年敏携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2019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，经济实惠皮判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，2019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，2019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。2019年桥握伏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 2019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5：2019-2025年，中国已签约新增客房数量
STR数据表明，截至2019年7月，2019-2025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2020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。
㈡ 酒店营销:多图解析大数据时代行动与策略
酒店营销:多图解析大数据时代行动与策略_数据分析师考试
大数据有助于为住宿业打造忠诚度和提高转换率，但也带来挑战。数据库通常分散在酒店品牌的不同部门，利用客户信息的关键是把这些数据整合在一起，以及从大数据中发现价值。
酒店业数据利用现状
长期以来，很多数据存在于酒店基础设施中却得不到很好地分享对比、可视化分析从而未采取行动、调整其系统。酒店业已经部分企业开了有意识的学习，并保持在行业前列。当然营销成本和回报需要考虑，数据驱动的优势也很重要。
拥有大量数据是好事，但关键是解决好如何利用数字信息流，更好地发现、追踪并维持忠诚度和回头客。数据显示，如果能利用好客户信息，那么客户获取成本可以降低21%，而酒店和汽车转化率能提高17%。
旅游与数据：平台、数据库、旅程
根据酒店从不同途径收集的各种数据，价值挖掘的关键在于连接不同信息使其可视化、可分析、可应用。价值在于赢得回头客。根据今年全球酒店行业营收统计，酒店行业略显波动，2008年全球酒店营收达4470亿美元，2009年降至3950亿美元，2010年为4190亿美元，2011年为457亿美元，预计2016年将突破达到5500亿美元。
提升酒店宾客关系：数据连接的价值和潜力
大数据对酒店方有益的关键领域在于识别并获取目标顾客类型。借助客人入住数据、分类数据、预订数据、网站活动日志、营销历史，酒店可以通过多种途径研究客人。此外，集中处理的数据允许酒店更好地向高端客人营销。
根据Expedia一份2014年的数据显示，商旅客人在旅行中带有一部以上移动设备的比例达97%;休闲游客旅行中带有一部以上手机者比例高达94%;成年人使用智能手机/平板预定酒店客房比例达28%。
数据转为行动：四步曲
1. 数据：第一步是连接所有的数据，将它们从不同品牌系统整合到单一存储库。集中化数据将其变为可搜索的数据，有助于产生先前未识别的行为模式。
2. 分析：有了新的数据存储库，酒店需要能够解读分析并提取细节的工具，也就是能够借助信息推动计划的软件。
3. 培训/雇员：基于大数据认识并创造结果，需要酒店领导制定黑箱(Black Box)以外的方法。进行分析时，正确的工具包和正确的思维都不可或缺。品牌需要专业人士明晰如何处理数据以及怎样从数据模型中获取可视化、可行性的步骤，不论这些专业人士已经在管理品牌或是受聘与系统来培训和扩大现有员工。
4. 追踪指标：确保四部曲成功的一个重要因素是巩固维系期望结果的做法。商业与技术领导需要追踪数据驱动行为的指标和测度。持续追踪允许战略并不断微调。
一个重要的根本是通过整合不同数据，利用工具进行分析，并提升到专业层面，酒店逐渐改变。这不是一个有限的项目而是需要持续努力。随着酒店认同这一概念，未来战略正准备进一步发展品牌宾客关系。
未来酒店：借力工具，扩大宣传
当酒店品牌数据能对接另外数据时，转换的可能性会进一步扩大。例如，一个酒店品牌如果能够与航班分享数据，通过品牌间互动，可以了解用户在飞机上和酒店里的行为表现和花费情况。
如互联网营销公司Cendyn/One与Andara酒店和度假村联手进行了基于数据的营销活动，在人口统计学、行为数据、地点、基于意愿的信息基础上，针对30岁以上年收入20万美元以上的家庭进行精准营销，收效明显。其提高消费者通过预订引擎的比例达275%，产生营收提升121%，在广告花费上提升31%，转换率提高34%。
品牌数据与其他数据相对接，这种前瞻性尝试让大数据最终有效作用于旅游品牌，开启了一片新天地。如果客户数据能成为行业范围汇集的、更加一般性的基础信息，那么这将成为竞争的一个转折点。品牌和营销人员会更加密切地关注个性化拓展。
思考与策略
? 寻找高端细分作为专有数据集。了解酒店品牌前25名(或前250，前2500)客人的行为和偏好，向这些人提供个性化服务营销和CRM宣传。
? 将其他客人在操作层面上进行分类。酒店品牌可以进一步依据花费、频次、辅助习性、忠诚度和喜好等因素，对其他客人归类，然后据此对细分市场进行宣传。
? 进行数据分析以追求品牌的“最佳客户”。酒店品牌能够建立最佳客户模型，能基于任何数量的标准和目标，深挖第三方数据，以发现匹配模型的客人概况。因此，营销更加智能，能够接触更好的潜在顾客，转换率也持续增加。
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㈢ 酒店数据化对酒店的影响
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，也就是我们所说的前期市场定位，
大数据（Big Data）是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。原本只以为会在IT出现的词，近几年被各个领域广泛应用，酒店同样也不会例外，目前酒店应用比较多的是在对客服务上，收集客人的喜好，制定个性化的服务，在酒店的其他方面提到甚少。
㈣ 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。