大数据能为酒店市场预测提供哪些帮助？

【环球旅讯】（特约评论员 祖长生）市场预测是饭店开展收益管理工作的基础，其主要作用是为饭店收益经理获取市场信息、掌握未来市场的需求情况，分析顾客的消费行为、实施客房预订与存量控制，价格决策以及确定超订量等提供必需的数据。同时，也为饭店管理者制定市场战略和进行市场决策提供重要的参考依据。

传统的预测方法主要有定性预测和定量预测两种类型。定性预测法是预测人员通过市场调查，采用已有的历史资料和数据，结合实践工作经验加以综合分析，来做出判断和预测，是一种以市场调研为基础的判断分析方法。而定量预测法主要是依据市场现象的时间序列和存在的因果关系，选用一定量的历史数据，通过建立数学模型来进行预测的一种数理统计方法。多年来，饭店收益经理多采用以上方法来对主要的市场指标进行预测，诸如：在对饭店细分市场顾客的需求量、销售价格、预订数量以及超订量等指标的预测方面，都取得了令人满意的效果，为饭店制定合理的产品销售和收益策略，进行市场营销决策起到了重要的作用。同时，这些常用的预测方法不仅应用于饭店收益管理工作中，而且在社会、经济和科技等各个领域也都得到了广泛的应用。

大数据时代的来临，给我们带来了思维的变革、商业的变革和管理的变革。维克托·迈尔将大数据归纳为“所谓大数据思维，是指一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为成千上万人急需解决的问题提供答案，而大数据的核心正是预测”。换句话说，大数据思维就是让原本杂乱无章的数据变得井然有序，让数以万计沉睡的数据变得富有活力，让原本无声的数据“发声”，变得会“说话”，以此来为我们探寻问题的答案提供充分的依据。那么，大数据思维的出现，到底能够给饭店经营管理方面提供哪些帮助呢？

就饭店市场预测而言，大数据思维的出现，为我们展现了一个新的预测思维空间，使我们用传统预测方法难以找到的一些市场问题答案通过运用大数据思维方法找到成为可能，而这些问题的答案需要对数以万计甚至更多的海量数据分析才能得到，依靠饭店客史中的“小数据”是无法得到的，而能否得到这些问题的答案往往对饭店管理者作出正确的市场决策又显得非常重要。可以说，大数据思维不仅为饭店市场预测工作领域的拓宽，探寻一些新问题的答案提供着很大的帮助，而且也对饭店收益管理工作未来进行社会和行业化协作提出了要求。因此，本文力求通过对以下三个方面内容阐述，来探讨大数据思维对饭店市场预测工作所能够提供的主要帮助。

一、大数据有助于饭店预测市场无限制需求量，提高预订选择的精准度

 收益管理的主要内容之一就是需要确定饭店在没有任何限制的情况下顾客对饭店客房的需求量是多少。我们通常把这种在没有任何限制的情况下，顾客将会预订的客房数量称为市场无限制需求量。无限制需求量通常被认为由已确认的需求和潜在的需求两部分组成。例如：饭店某一天的总体无限制需求量是指在当天中顾客想要来预订但实际并未预订成功的客房数量再加上那一天顾客进行提早预订并已预订成功的客房数量。确认的需求包括顾客提早预订并已成功的预订，而潜在的需求情况则要复杂的多，主要包括被拒绝的需求和顾客后悔的需求，被拒绝的需求主要是由于饭店的各种限制或客房已售完的限制所造成的。如：价格的限制（顾客本身有入住需求，但由于饭店的房价过高超出了顾客的支付能力而被拒绝的需求）、住宿时间的限制（饭店要求顾客每次至少连续住二晚，而住一晚顾客的需求就会被拒绝）和预订方式的限制（饭店在需求旺季只接受预付的顾客，现付或后付费的顾客将被拒绝）等。顾客后悔的需求则是饭店能够满足顾客的需求，但顾客却没有预订饭店的客房。这其中存在着两种可能，要么顾客选择了其它的饭店，要么顾客取消了需求，通常体现为取消的预订或No Show的发生等，但要弄清顾客后悔的需求远比被拒绝的需求困难许多。因为，顾客的心理活动和购买动机存在着很大的随机性，而且随着时间的变化而发生着改变。

无限制需求量的确定对饭店优化收入管理显得非常重要。因为我们只有更确切地知道潜在的市场需求量，才能够制定出正确的预订策略，即确定哪些预订可以被接受，哪些预订应该被拒绝。以便对客房进行优化分配和存量控制，即能够预知把多少客房出售给高价格的顾客，多少客房出售给折扣价顾客，从而达到收益最大化的目的。要做到更准确地来预测这些指标，仅依靠饭店自己的数据是不够的，尤其是包括潜在需求在内的顾客需求方面，因为有限的数据不足于用来分析顾客的消费行为和需求动机。而大数据正是可以帮助饭店管理者来解决这方面的问题，因为从其数以万计的海量数据中可以找到同类顾客在对饭店客房预订和取消中的行为、动机和心理活动的答案，从而使这方面的预测工作变得更加轻松和准确。

二、运用大数据对顾客的消费行为进行分析，可为饭店找到有价值的新兴细分市场

饭店市场的细分是收益管理工作的基石，可以说没有市场细分，既无法对不同的目标市场制定差异化营销策略，也无法分析和了解不同客源群体的消费行为和价值趣向，从而使客房差别定价、价格优化和存量分配方面的工作无法得到顺利的开展，这是因为每一项工作都是基于不同的目标市场来进行的，而目标市场的确立，恰恰来自于不同的细分市场。

不断寻求有价值的新兴细分市场，把饭店有限的客房资源以更高的价格出售给这一市场，是饭店提高客房收入的有效手段之一。过去，多数饭店的细分市场都是按传统的方法来细分的，固定不变的客源群体结构很难使饭店的客房收入得到提升。随着时代的进步和消费者观念的转变，消费者的需求、行为和趣向已开始裂变，呈现出个性化和多样化。在现有细分市场的基础上，善于去发现和挖掘新兴的更具价值潜力的细分子市场，是饭店提高客房收入的有效途径。例如：某饭店有着传统的来自OTA的商旅散客、公司会议和旅行团等细分市场，由于客源结构长期不变，每一个细分市场又需要分得一杯羹，提高价格也得不到这些顾客的认同，而饭店的客房资源又是有限的，如何来提高客房收入成为困扰饭店管理者的一大难题。然而，这家饭店管理者并没有意识到，在这个城市的外来商旅人群中，有不少的“新派一族”，这是一群体年龄在30至35岁之间，与互联网共同成长起来的一代人，有着互联网思维和依赖移动互联网消费的习惯。对新生事物充满激情和活力，追求时尚和创新，喜欢交友、互动和尝试新事物，更主要的是他们对价格不敏感，只要饭店产品能满足他们的需求，他们愿意以更高的价格来购买饭店的客房产品。对于传统的饭店来讲，这是一个新兴的细分市场。如果这家饭店管理者能先竞争对手一步发现并抓住到这个市场，通过优化饭店服务和产品来满足他们的需求，那么这一新兴细分市场将会给饭店带来更高的收益，一些对饭店贡献率低的细分市场也将被这一新兴市场所替代。

由此看出，挖掘和发现潜在的新兴细分市场，对饭店在现有客房资源的情况下提高收益十分重要，而大数据的思维模式和方法正可以帮助饭店管理者来获得这些信息。因为，在互联网迅速发展的今天，搜索引擎、购物网站、社交媒体以及为饭店提供服务的PMS供应商和电子分销渠道中都蕴含了大量顾客消费行为模式的数据，只要把这些数据的能量充分释放出来，应用大数据的思维方式来为饭店提供预测服务，通过大数据对顾客的消费行为进行分析，为饭店找到有价值的新兴细分市场将会变得更加便利。

三、大数据可为饭店提供更多的竞争市场信息，有助于饭店制定正确的营销战略

饭店在市场营销和收益管理当中，非常需要及时掌握未来将要发生的市场事件（如：政府会议、各类展会、体育赛事等）、竞争市场的态势和竞争对手的活动等信息。因为这些信息更有益于帮助饭店管理者来制定饭店准确的营销和收益战略，为饭店抢得市场先机，从而抓住市场机遇而获利。但是，要获得这些信息并非易事。就竞争对手的信息而言，一般都有严格的保密制度和措施，相互之间很难准确地了解和掌握这些信息。目前，饭店之间能够掌握和了解到的多是对方的客房销售价格，因为无论在饭店的官方网站，还是各个OTA渠道上，每家饭店的销售价格都是非常透明的。但是，我们需要的并不只是价格和一些相关的市场及财务指标（如：客房出租率、平均房价、RevPAR、GOP、EBIT等），更重要的是需要了解竞争对手的心理活动和每一个市场动机。诸如：竞争对手最近在策划哪些营销活动；是否获得了新兴的细分市场；针对未来将要发生的市场事件，准备采取哪些措施来抢占市场先机；顾客喜欢通过哪些渠道来向他们订房，而这些渠道是否与我们的渠道相同；如果饭店一位忠诚顾客转向了竞争对手，这其中的原因是什么，对方采取了哪些更好的措施来吸引顾客等等。要获得这些信息，仅靠饭店已有的少量数据是远远不够的，还需要借助其它渠道来获取更多的相关数据，诸如：搜索引擎、社交媒体、包括OTA在内的分销渠道、PMS软件供应商、数据公司以及咨询机构等，以便从中获得竞争对手更有价值的行为数据。

大数据思维和方法正是可以帮助饭店来获得这些答案。它可以从各个渠道来收集这些数以万计而且杂乱无章的碎片式数据，通过整理和归纳，让这些数据变得井然有序，并通过这些数据来分析一些现象，从中找到我们想要的答案。不难理解，这些竞争对手的信息也会存在于这些数据当中，它们可能是数据，也可能是文字记载，甚至可能是一段声音等。但最终，它们都会被整理成数据，由预测或分析专家告诉我们想要知道的结果。通过这种大数据思维方法获得的结果远比饭店管理者通过观察和经验判断得出的结论要精确的多。这种利用大数据思维来分析预测的方法，从前是难以想象的，而在今天通过这种方法来掌握竞争对手信息已成为现实，它将为饭店制定准确的市场营销和收益管理战略提供着重要的参考依据。

综上所述，大数据时代的来临，为饭店收益管理中的市场预测工作带来了新的思维模式，也同时也为饭店收益管理工带来更为广阔的空间。值得注意的是，在当今饭店消费者更加注重服务品质、品牌文化和追求时尚、创新和个性化服务的经济时代，饭店在收益管理工作中不仅只是关注自己的数据，还需要关注诸如搜索引擎、社交媒体、分销渠道以及数据公司等渠道中更多的数据。只有这样，饭店管理者才能更加清晰地掌握和了解消费者的购买需求、消费趣向以及心理活动等，为饭店实施有效的收益策略提供保障。