构建数据价值战略，酒店才能赢得“客人争夺战”

【环球旅讯】大数据早就是大众耳熟能详的词语，在各行各业都不可或缺，酒店业也不例外。但是，拥有数据是一回事，实现数据价值最大化还需要通过具体的数据战略，挖掘数据背后的实际指导意义。

以生活场景做比喻，如果回家看到小孩将房间里的玩具、书本和衣服弄得一团糟，我们就会立刻思考如何将杂乱的房间系统化整理干净。同样，如果不能有效架构并进行管理，大数据也就只是数据点散落一地的一个大房间。

虽然大数据发展已久，但是，相比其他行业，酒店业的数据管理水平依然较低。由于酒店多个系统和多项技术的各自孤立、大量非结构化的数据以及传统酒店系统的束缚，酒店业无法充分利用数据资源并进行数据管理。为了解决上述问题，酒店必须投入巨额整合成本并分配资金、时间等资源。

为了更好地了解酒店业数据整合应用的现状，本文从行业平均水平、中型/大型酒店集团、智能集团、行业外部因素的四个层面进行了如下的分析： 

数据孤岛 - 行业平均水平

处于行业平均水平层面的主要是对数据和技术保持着传统思维方式的酒店集团和单体酒店，这些酒店倾向于使用本地自建的技术，在技术解决方案上投资较少，并且通常对数据的价值不够重视。它们拥有的工具只能进行基本数据报告。由于传统技术的整合程度较低，因此形成了数据孤岛。

除了PMS系统，与酒店业务相关的系统还包括CRS、GDS、OTA和POS等。酒店数据分散存储在不同的系统：包括自己的运营管理系统、第二级的OTA合作伙伴系统，以及第三级的SaaS服务系统或通信平台等。酒店经营者很难整合不同数据并转化为可执行的指导信息，尤其因为一些第三方平台不愿意轻易分享数据。另外，系统整合成本很高、供应商不愿轻易合作，也是酒店面临的挑战。

数据湖 - 中型/大型酒店集团

回到前面讲的比喻，整理房间和整理杂乱的数据，其实都相当于数据湖管理的问题。虽然一些酒店的数据管理已经有所改善，但是，这种管理就像把玩具简单收进壁橱一样，想要将数据转化成有用信息或知识还远远不够。处于这个阶段的酒店往往是中等或大型酒店集团，它们了解数据的价值，在云解决方案等技术方面的投入超过了行业平均水平，并且也在不断发展其数据战略。

然而，从本质上看，数据湖就是将数据从一个地方复制到另一个地方，但并不改变数据的源格式。虽然数据得以集中，但是仍以非结构化的形式呈现，因此酒店仍然很难通过索引找到相应的内容。数据湖只是一种数据管理的临时存储方案，虽然酒店已经开始整合数据，但并不能完全解决问题。处于“数据湖”阶段的酒店只能生成基本数据报告、进行报告整合和数据存储。

如果希望通过战略的、系统的方式实现酒店数据价值的最大化，从而帮助做出更好的业务决策，酒店需要进入“数据中心”阶段。

数据中心 - 智能集团

数据中心是智能酒店集团的一种解决方案，这类酒店群体高度重视数据价值，通过收集、整合并整理数据进行更深入的分析和挖掘。此类酒店所占的比例很小，它们已经意识到数据是了解客户、发展业务以及领先于竞争对手的关键。

智能集团将技术投资视为业务差异化的方式，并制定了成熟的数据战略。凭借投资以及对数据价值的充分理解，智能集团能够实现数据整合、预测分析和深度挖掘，因此才能保证其知识和能力超出行业平均水平。

无论规模大小，无论是多品牌连锁酒店还是单体酒店，数据中心都可以帮助企业通过有效的数据管理优化流程、提高技术投资回报率并获得敏锐的客户洞察力。

通过将数据中心整合到数据战略之中，酒店可以收获更高层次的数据管理能力，例如：AI操作、机器学习和预测分析。

守门人 - 科技巨头

Apple、亚马逊、Google和 Facebook等全球科技巨头至今仍在不断推动科技行业发展，而且已开始越来越多地关注酒店业，并将数据视为产品的一部分。凭借先进的技术解决方案，这些巨头公司控制着消费者移动设备以及用户搜索信息，而这种控制权让它们能够决定广告排名和投放以及酒店对客户的展示形式。

这些科技巨头企业掌握了酒店客户的数据，而且对用户有着深刻的了解，如果酒店不建立自己的数据战略，科技巨头就会全权拥有酒店客户。这正如万豪国际集团首席执行官Arne Sorenson所言，“酒店业已经进入了一场抢夺客人掌控权的混战”。

科技巨头不仅控制着信息，还将数据视为其自身产品。虽然并不想拥有或管理酒店，但是它们希望在酒店创造的价值链上分一杯羹，许多原本由酒店品牌直接向消费者提供的服务，未来会逐渐被科技巨头整合起来让消费者更便捷地享用。这些科技巨头已经开始借助先进技术，对自己所拥有的数据进行挖掘。

科技巨头渗透到酒店业的案例并不少：亚马逊为酒店客房推出了Alexa for Hospitality，用户可能很快就可以通过Alexa语音智能设备预订房间；Google Travel通过结合地图、搜索和酒店数据进入了旅游行业；阿里巴巴的旅游平台飞猪及其支付宝平台正在大力推动中国用户在境外支付的需求；Instagram目前已经允许用户预订酒店客房，有关酒店的Instagram广告和社交媒体发帖更是不计其数。

科技巨头并不会止步于此，它们通过自家的智能设备能够更好地了解消费者行为数据，未来还有更多的机会。

数据战略

通过算法和机器学习充分发掘数据优势，酒店可以借助预测性分析预计用户未来的购买需求。目前，许多技术公司已经非常擅于预测消费者需求并进行产品推荐，据估算，亚马逊超过三分之一的消费者订单是由AI识别、排名和推荐所带来。如果亚马逊开始使用这项技术销售酒店客房，这意味着什么呢？可见，为了预测分析，酒店必须引入强大的数据战略。

目前，酒店公司已经开始将预测分析与地理位置数据联系起来，通过移动APP实时进行酒店推荐。例如，某家酒店正在试行一项通过预测算法增加辅助收入的计划。随着越来越多的企业进入这一领域并通过数据战略加速创新，酒店业的预测性分析变革才刚刚开始。

但是，酒店的预测性分析并不能简单地通过收购一项新技术而实现。正如小孩子不可能整理过一次房间之后就从此保持房间的干净和整洁，同样，维持数据战略也不容易。为了达到与科技巨头相同水平的预测分析，酒店需要认识到问题，并实现从数据孤岛到数据湖到数据中心的转变。

当数据成为酒店在战略层面的资产之后，信息就可以推动知识体系的构建，从而实现数据驱动决策和新的信息维度、开拓挖掘丰富数据信息的更多机会。

过去20年，虽然数据的价值实现了巨大提升，但只有很少的酒店公司调整了收集、分享以及管理企业数据资产的方法。在今天，为了顺应行业发展，酒店应该量身定制自己的数据战略。（本文由Xenia编译自Snapshot）