大数据如何在酒店预算季施展“黑魔法”?

大数据犹如“黑魔法”, 轻而易举解决酒店困境,酒店可以通过大数据更加精准的预测未来市场需求,更加轻松的监控竞对变化,从而作出更加合理的价格策略,让酒店制定预算策略更轻松。

转眼又到了酒店预算季,明年的预算做好了吗?实施起来是否感觉亚历山大?随着消费升级,市场变化莫测, 酒店在制定营销策略时对于市场需求变化、竞对策略等信息越来越难以把控,更无法作出“完美”的动态定价,以至于酒店在制定预算策略时无从下手。而大数据犹如“黑魔法”, 轻而易举解决酒店困境,酒店可以通过大数据更加精准的预测未来市场需求,更加轻松的监控竞对变化,从而作出更加合理的价格策略,让酒店制定预算策略更轻松。那么在实际应用中,酒店应如何操作呢?下面以D酒店为例,教您如何运用大数据为酒店预算季施展“黑魔法”,制定酒店全年营销计划,轻松完成预算指标。

D酒店,2017年开业,定位为高端商务酒店,坐落于上海市虹桥枢纽国展中心商圈内,客源多为国展参会人士、商务出差人员等。

大数据助力酒店区域市场分析预测

传统酒店多依赖自身历史客房出租数据制定预算报表,但实际上不断变化的外部经营环境对酒店经营效益的影响力不容小觑。行业大数据能够为酒店提供过去一年外部市场环境的经营数据,通过对比酒店与目标市场的差异,助力酒店预测行业发展趋势、制定未来的经营方案。

以D酒店为例,目标商圈酒店需求旺季为5-8月,10-11月。D酒店与商圈内高端酒店需求热度走势相似,但11月,D酒店需求热度走势远低于商圈走势,未能充分利用良好的经营环境。酒店制定月度预算时,需要充分考虑目标市场需求淡旺季,通过实施不同营销策略争取市场份额。

D酒店及国展中心商圈内高端酒店需求热度

时间周期:2018年8月-2019年7月

大数据助力酒店竞争力量化分析

对于酒店而言,每个档次的酒店都可能成为自己的竞争对手。因缺少竞争酒店的经营数据,酒店仅能凭借个人经验判断自我竞争地位。行业大数据可以为酒店提供目标竞争对手的经营数据,并通过统计技术量化衡量酒店竞争地位,从而帮助酒店更精准地制定竞对策略。通过ARI、MPI和RGI量化结果能够客观反映酒店房价、市场渗透及收入在竞争中的优劣势。

以D酒店为例,大数据竞争力分析结果表明,与4家竞对酒店相比,D酒店具有绝对的价格优势,但因市场渗透略低于Z酒店, 从而综合收入低于Z酒店,酒店在制定经营策略时,可参考这些指标,平衡价格与市场份额,谋求收益最大化。

酒店竞争力分析

注:MPI = (酒店携程间夜/酒店整体房间数)*100%/(竞争圈整体携程间夜/竞争圈整体房间数);

ARI = 酒店携程平均房价*100%/竞争圈携程平均房价;RGI=ARI*MPI;

时间周期:2018年8月-2019年7月

大数据助力酒店定价策略

价格是消费者决策的重要因素,因此,酒店定价不仅需考虑经营成本还需要考虑消费者的价格接受能力、市场平均价格等。行业大数据能够提供目标市场中不同价格区间的需求热度、消费者的价格选择偏好等数据,以帮助酒店在结合自身经营情况下制定出“完美”房价。

以上海国展中心商圈为例,高端酒店需求集中在401-550元,为消费者偏爱的客房价格。同时,因酒店价格营销策略的影响,301-350元也出现了需求热度小高峰。其中,D酒店的平均房价在451-700元,略高于商圈内同等级酒店的平均房价。酒店定价策略需要综合考虑目标商圈内消费者的价格偏好,以防过高(低)价格流失客户。

国展中心商圈内高端酒店平均房价需求热度分布

时间周期:2018年8月-2019年7月

此外,大数据通过采集消费者OTA平台上的浏览预定行为,能够提供酒店潜在客户的房价偏好,从而帮助酒店制定营销策略增加客户流量。以D酒店为例,浏览过但未预定D酒店的消费者集中流失到了501-550、601-650价格段内酒店。D酒店可参考此数据制定价格策略吸引流失的潜在客户。

D酒店不同价格区间的需求流入流出分析

时间周期:2018年8月-2019年7月

流入热度:目标周期内浏览过D酒店但却预定了其他某一价格范围内的酒店的间夜量汇总

流出热度:目标周期内浏览过某一价格范围内的酒店却预定了D酒店的间夜量汇总

通过以上讲解,我们发现在酒店预算季中,无论是市场预测、竞争力分析还是酒店定价,大数据都能为酒店决策起到很好的辅助作用,让酒店收益决策有据可依,实现预算有如神助。众荟信息深耕酒店行业多年,依托行业级大数据资源优势,通过先进的人工智能技术帮助酒店透过数据作出更精准的预算策略,助力酒店预算季。

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