作為一個服務行業，酒店每天都要接待數以百萬計的旅客，而這之中的每一個旅客在辦理入住手續時所抱有的期望卻都不盡相同。滿足這些期望是提高顧客“回頭率”的關鍵。所以，酒店行業和其他的一些休閑娛樂行業的運營商也慢慢開始借助先進的分析解決方案，來揣測如何讓顧客老板們更加滿意。
雖然行業當中的營銷部門不愿承認，但其實在運營商的眼中，顧客也是有相應的區分的。
有些客人只想簡簡單單的睡一覺，而有些客人會將大把大把的錢扔在美食、娛樂、體育活動和水療等娛樂項目上。在今天的市場當中，能夠鎖定那些肯花錢的客人，對商家來說至關重要，但一兩次的消費行為又不能代表一個客人的消費能力。
比如說，一個平時揮金如土的客人退休后想最后玩兒一票大的，那么以后旅行就會和奢侈生活絕緣。與此同時，一個節儉的商人平常訂經濟房，額外服務方面花費也很少，那他可能是屬于經常出差的商務人士。如果酒店可以滿足他的這些簡單要求，他可能會頻頻光顧，因而他的剩余價值就比較高。這就是大數據分析技術的用途之一。
分析技術在酒店業的第三大用途就是聚焦于“收益管理”。
這種管理方法旨在確保每間客房獲得最合適的價格——在考慮到全年的淡季和旺季，又考慮到天氣和當地活動等其他因素后再作定奪，這些都會影響入住客人的數量(和類型)。
分析技術可以應用于以上所有領域，雖然酒店及酒店服務業比那些奉行數據分析至上的理念的零售業和制造業等其他行業，但現在，這種情況可能正在慢慢發生變化。
如今許多酒店在使用大數據和分析技術
紅屋頂酒店
舉一個美國經濟型連鎖酒店紅屋頂酒店(Red Roof Inn)的例子。事情發生在2013/2014年的冬季，借助數據分析他們緊緊抓住了旺季的每個游客。當時整體的航班取消率在3%左右，這意味著每天有90000名乘客滯留。恰巧這家酒店旗下的許多酒店毗鄰各大機場。
在這家酒店的營銷和分析團隊的共同努力下，紅屋頂酒店充分的利用了天氣狀況和航班取消方面這些誰都可以獲得的公共大數據。在獲知大多數游客通過移動設備上網來搜索查找附近的住宿后，他們針對最有可能受到影響的那些地區的移動設備用戶啟動了一項具有針對性的營銷活動。通過這項策略，地區的營業額增長了10%。
Denihan Hospitality
另一家率先使用分析技術的美國連鎖店是Denihan Hospitality，這家集團在美國擁有多家精品酒店，包括James和Affinia 等品牌。Denihan通過使用各類分析技術來匯總連鎖店的交易數據和客戶數據，此外還有客人在TripAdvisor等評價網站上所留的反饋意見和評論等，并把這些與非結構化數據結合起來。該公司負責商業智能的副總裁Menka Uttamchandani說：“每家公司都有大量的數據，關鍵在于怎么處理這些數據，比如提供相關的儀表板、深入分析重點的報表，這些都能夠帶來競爭優勢。”
這家連鎖店評估客戶的反饋信息和交易數據后，借助數據驅動戰略，重新布置了許多客房，以便更好地服務商務或休閑旅客。其中就有類似為深受旅行家庭喜愛的客房提供更多的浴室存放架，并提供種類更齊全的房內設施，甚至客人會喜歡的小廚房等。
這家連鎖店甚至將分析技術交到了酒店一線工作人員的手里。這些員工配備的智能手機上裝有儀表板，所以他們就能預測某個客人在入住期間可能想要什么或需要什么，比如飯館飲食、禮賓服務或者瀏覽當地景點等方面。客房勤雜人員可以收到實時信息，了解某間客房的客人是不是需要另添一個枕頭，或者凌晨2點叫是不是要送去三明治和咖啡。
當然，與大多數行業一樣，分析技術在酒店服務業所做的貢獻還是側重于營銷。目的常常是為了策劃個性化的營銷活動，通常會以電子郵件或針對性社交媒體廣告形式來開展。這就需要分析關于到訪客人的所有可用信息，比如客人的反饋、交易活動、誠信度記錄以及商家購買到的第三方人口統計數據。然后，這些數據就可以用來分析是給客人提供免費的餐食還是附近影院免費影票了。
萬豪酒店
然而在萬豪酒店，大數據并不局限于營銷，它已被運用在這家連鎖酒店的業務運營的各個方面。通過使用非結構化和半結構化的數據集(比如天氣預報和當地活動時間表)來預測客戶的需求。這讓萬豪酒店能夠制定最合理的房價——這在當下至關重要，因為如今客戶習慣于橫向比較酒店的價格和服務，以此來尋找最實惠的酒店。
喜達屋酒店
喜達屋酒店及度假村集團在世界各地擁有1200家酒店，也是一家大力投資大數據和分析技術的大型連鎖酒店。他們的系統會分析當地及世界經濟因素、活動和天氣預報，以此制定更加合理的房價。
在陽光燦爛的加勒比海度過一周所花費的錢其實和當地的天氣是息息相關的。喜達屋酒店通過分析天氣情況就能知道什么時候來降低房價或者是相應的開展營促銷活動，從而達到了更好的銷售效果。這個策略讓其每間客房的收入(這是酒店的一個關鍵指標)增長了近5%。
酒店和酒店服務業也許剛開始使用大數據，但是它有令人羨慕的數據儲量和種類可供分析。從訂房那一刻起到退房那一刻，客戶留下的每一條數據痕跡，都開始被分析人員認真地轉變成可付諸行動的分析結果。
隨著酒店服務業在大數據的使用上日趨成熟，可預見的是這個行業將不斷的發展創新，從而為我們這些顧客帶來更加貼心的服務。
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