今后的酒店线上业务发展将何去何从?

原创
2017/05/07 20:16
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到了2020年,酒店客人会有什么特点?酒店经营者届时会使用什么样的技术系统?

以下是此次讨论的部分要点内容。

到了2020年,酒店客人会有什么特点?

针对这一问题,两组成员给出了相似的答案。他们都认为,今后的客人会越来越精明,而且精于使用最新技术。他们希望享受个性化的独特体验,对酒店服务的期待也越来越高。但问题却在于,酒店如何满足这些客人的需求?毋庸置疑,关键还是要真正了解你的客人。如果对客人和酒店官网的访客都不了解,酒店经营者很快就会落后于行业的发展。

酒店经营者届时会使用什么样的技术系统

这个问题的结果让我们很惊讶。第一组成员给出的答案已经相当过时:他们给出的答案(包括收益管理系统客户关系管理系统等)早就已经在酒店中得到大规模应用了。

于是,Peter换了一种说法:你在2020年希望在酒店中使用什么技术系统

Peter将所有人的答案分为两类:关注数据型系统和关注顾客型系统

a)关注数据型系统

–虽然“大数据”早就不是什么新鲜词了,但酒店业却很少用到大数据。目前,人们尚未找到使用数据的正确方式。Peter根据受访者的回答分出了4种主要的系统:

1)以人工智能和机器学习为基础的系统,这种系统在零售业等领域比较普及,但在酒店业用的比较少。

2)预测分析技术——利用数据集合预测未来。

3)看板管理——在内部实现更有效的数据通信。

4)中间件——一种独立的系统软件,在数据和系统之间搭设桥梁。

当第二组成员在被问及上述哪一种是酒店最需要的系统时,他们回答:以人工智能和机器学习为基础的系统。他们认为,一旦这些系统到位了,其他的都可以以此为基础。

b)关注顾客型系统

对此,Peter列出了3种主要的系统:

1)集成信息系统——为客人提供统一的用户画像。有的客人尽管已经是酒店的常客,但他们在预订和入住酒店的过程中还会被反反复复要求输入同样的信息。如果无法实现统一的用户画像,预测分析技术也是无法实现的。

2)顾客建档系统——目的是为了更好地了解客人的需求,从而更好的开展在线营销活动。邮件营销早就过时了,许多旅行者根本就不了解邮件营销。酒店必须采取新的沟通形式,比如:即时通讯软件

3)通讯指向标系统——这个系统能帮助酒店在正确的时间向目标顾客推送合适的信息。比如:你如果知道某位客人喜欢练瑜伽,你就可以在她回到客房的当晚给她发送第二天瑜伽课程的信息。

当第二组成员在被问及上述哪一种是酒店最需要的系统时,他们回答:集成信息系统

那么问题来了:如果提升技术系统的潜力真有那么大,第一组成员为何会提到20年前就已经研发出来的软件呢?原因就在于:酒店在运用新技术方面困难重重。

Peter指出了4大障碍:

1)数据孤立:酒店所掌握的客人数据都是孤立的。几乎没有酒店与其他酒店实现了系统上的对接,这就意味着酒店没有客人完整的档案。酒店间系统的对接并不可能马上实现,这也是最大的障碍。

2)数据保护/保密:与第一个问题息息相关的就是数据保护和保密问题。酒店很容易受到黑客的攻击,这也限制了任何以客人为中心、关注数字技术的发展。

3)落实有困难:现在很难确定利用一项新技术需要多少成本。当技术提供商到酒店介绍新系统时,他们必须言简意赅地说明这个系统对酒店的总收入和净利润有何帮助。

4)缺乏开拓精神:几乎没有酒店曾经想过要克服这些障碍,他们更喜欢安于现状。没人愿意成为“第一个吃螃蟹的人”。酒店业需要的是拥有不同技能和能力,以及开放思维的经理。

此次在线研讨会的最后一个环节是问答。下面是我们摘录的部分问题以及Peter的回答:

直接预订系统未来的发展如何?

1. 今后,直接预订的获客成本会更高。为什么?因为酒店的直接预订量无法冲抵其提升流量、开发网站和转化顾客的成本。这里存在的挑战就是预订量。

2. 酒店如何才能提升预订量?全靠转化率。酒店需要加大投入鼓励更多的网站访客预订酒店

3. 酒店如何提升转化率?关键在于个性化——你需要了解你的顾客。亚马逊对每一位顾客的购买和搜索情况都了如指掌,并能利用这些数据向顾客发送不同的定制化信息。而酒店发送的信息则并没有多少个性化的成分,尽管你的预订历史记录显示你一直都和家人一起旅行,酒店还是会为你推荐单人房。

4. 所有的酒店都需要分析软件,以便了解自己的客人来自哪里,每个销售渠道的转化率是多少。

你如何对一个首次登录酒店官网的用户建档?

1. 这种情况通常会很困难,但你可以做一些简单的改变。比如:你可以检测到用户所在的地区,然后推送当前地区的酒店推荐,使用户感到贴心。

2. 允许用户使用Facebook / Google / 新浪 / 腾讯QQ / 腾讯微信 等社交媒体账号登录酒店官网,这样你也能对顾客有更多的了解。

3. 如果用户再次访问酒店官网,酒店就可以向其发送个性化的信息。

4. 但一个最大的挑战是数据保密问题——你能分享顾客的哪些数据?怎么做才不会让顾客反感?这在很大程度上要归结于文化偏好。

你是否认为未来的消费者会不太喜欢数据挖掘公司?

1. 这是个很有趣的问题:千禧一代/Z世代给出的观点很矛盾。他们一会说自己喜欢千篇一律的东西;一会又说自己喜欢个性化的东西。

2. 更年轻一些的消费者希望享受被追踪和分析所带来的个性化服务。可事实其实很简单,将来他们将别无选择,该来的总会来。

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