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          酒店資訊 | 酒店行業是否能夠依靠數字化提升業績?

          酒店資訊 | 酒店行業是否能夠依靠數字化提升業績?

          • 分類:行業新聞
          • 作者:邁點網
          • 來源:邁點研究院
          • 發布時間:
          • 訪問量:0

          【概要描述】

          酒店資訊 | 酒店行業是否能夠依靠數字化提升業績?

          【概要描述】

          • 分類:行業新聞
          • 作者:邁點網
          • 來源:邁點研究院
          • 發布時間:2021-11-02
          • 訪問量:0
          詳情

          隨著國內疫情防控走向常態化,逐漸恢復工作出差、旅游度假等需求,疫情對國內酒店行業造成的沖擊減退,但仍未能恢復到鼎盛狀態。加之消費者對酒店產品服務需求及預訂路徑的改變,酒店業亟需調整策略實現破局,創造新的業績提升。

          有調查顯示,2021年酒店企業三大戰略目標分別是:強化現有客戶關系;增加客戶留存率和復購、獲取新客戶;增加預訂量和為客戶提供高質量的體驗。酒店業數字化轉型的核心正在從運營導向向客戶導向迭代,客戶留存的重要性及數據的價值愈發凸顯。

          充分挖掘客戶數據價值,實現數據資產價值最大化是酒店利用數字化轉型實現業務增長的核心目的。現階段各的酒店尤其是中大型酒店,通常擁有龐大的會員數據庫,并可以通過會員的歷史行為及潛客的線上行為收集到海量的數據信息,但這些數據往往分散存儲在不同部門、不同門店或者不同系統中,難以切實發揮價值。這就需要酒店企業搭建完整的營銷體系,在全面采集客戶數據的基礎上,構建對數據進行整合、分析及管理、應用的能力,以實現真正的客戶洞察,指導營銷決策方向,按照業務的不同場景實現精細化運營的落地應用。

           

           

          如何將繁雜的入住客戶數據整合為可用數據資產

          酒店可以通過客戶數據平臺(CDP),對客戶數據進行全面采集、清洗、整合并打通,形成第一方數據,并融合相關產業鏈上下游的第二方數據和三方數據,通過多維度的分析形成客戶標簽畫像體系,據此精準判斷甚至預測客戶需求,精準推薦產品和服務,提升銷售轉化率。

          客戶時間碎片化導致其線上行為的多元化,手機、IPAD、電腦等不同終端的交替使用,造成了客戶信息的重復和冗余。CDP可對相應數據進行打通和有效識別,創建唯一客戶ID,在進行精準推送的同時,避免不必要的打擾和資源浪費,提升客戶體驗。

          深入洞悉客戶偏好,滿足其多維產品服務需求

          消費升級時代,客戶對于酒店服務的需求已經不止于客房和用餐,更延展至入住前后的全方位服務體驗,如兒童樂園、健身、休閑等周邊服務設施,旅游路線的推薦和指引等。如果酒店可以通過數據洞察到入住客戶的多維喜好與需求,有針對性制定親子、閨蜜、商務、背包客等不同房型、服務以及設施使用等方案,或者出售旅游路線套餐、娛樂套餐等輔營產品,則可以通過極大化滿足客戶需求及提升入住體驗,增加客戶滿意度及黏性,有效實現復購。

          會員全生命周期精細化運營管理可以大幅提升復購率

          大部分酒店將業績增長的重心放在新客戶拓展方面,忽略了對數量龐大的老客戶持續、深入地挖掘以實現復購。而據公開資料顯示,酒店里大部分的營收是由會員帶來的。如何建立全面的會員管理體系,全方位提升客戶體驗,建立長久的客戶關系,進行存量客戶精細化運營,實現復購,是當下酒店企業提升業績的關鍵:

          建立完善的會員體系后,需通過AI算法技術科學合理劃分會員客戶生命周期階段,基于不同階段客群的特點,應用營銷自動化平臺由系統自動持續保持與客戶互動,并根據客戶的反饋制定針對性營銷策略,以促進客戶全生命周期的業務快速實現轉化。

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          構建客戶標簽畫像體系,進行會員精準營銷

          通過高效的客戶數據平臺對會員多觸點數據進行整合、分析,基于會員客戶的住宿偏好、酒店購物甚至出行軌跡等特征,構建客戶標簽畫像,進行人群細分,實現個性化營銷推薦。

          通過AI算法模型進行需求預測,持續維系活躍會員客戶

          根據會員客戶的瀏覽軌跡、搜索偏好以及咨詢留言等數據,對出行意向較高的客戶進行客群特征提取,得出住宿需求預測模型,并據此進行高匹配度的房間和服務推薦或者優惠券等會員福利發放,提升活躍會員客戶的粘度,實現復購。

          AI智能算法分析,喚醒沉睡會員

          根據實際業務邏輯,構建專屬數據分析模型,綜合分析客戶行為偏好數據,由系統制定高效激活計劃,以個性化的產品推薦,刺激、喚醒沉睡客戶的再次關注。

          高價值客戶流失預警

          基于已流失會員各維度數據訓練模型,預測現有會員的流失等級或概率,并針對不同概率會員制定有針對性的差異化營銷策略,維護和挽回高價值會員客戶。

          對于酒店行業來說,打造覆蓋客戶全生命周期的數字化營銷閉環將成為制勝關鍵。雖然酒店業的數字化轉型還處于初期階段,其運營模式和組織結構都將面臨更大的顛覆與挑戰。但科學技術的飛速發展,大數據、人工智能、云服務等數字化工具的高效應用,必將大力推動酒店數字化進程,將挑戰轉化為機遇。

           

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