轉眼又到了酒店預算季，明年的預算做好了嗎？實施起來是否感覺亞歷山大？隨著消費升級，市場變化莫測， 酒店在制定營銷策略時對于市場需求變化、競對策略等信息越來越難以把控，更無法作出“完美”的動態(tài)定價，以至于酒店在制定預算策略時無從下手。而大數據猶如“黑魔法”， 輕而易舉解決酒店困境，酒店可以通過大數據更加精準的預測未來市場需求，更加輕松的監(jiān)控競對變化，從而作出更加合理的價格策略，讓酒店制定預算策略更輕松。那么在實際應用中，酒店應如何操作呢？下面以D酒店為例，教您如何運用大數據為酒店預算季施展“黑魔法”，制定酒店全年營銷計劃，輕松完成預算指標。
D酒店，2017年開業(yè)，定位為高端商務酒店，坐落于上海市虹橋樞紐國展中心商圈內，客源多為國展參會人士、商務出差人員等。
大數據助力酒店區(qū)域市場分析預測
傳統(tǒng)酒店多依賴自身歷史客房出租數據制定預算報表，但實際上不斷變化的外部經營環(huán)境對酒店經營效益的影響力不容小覷。行業(yè)大數據能夠為酒店提供過去一年外部市場環(huán)境的經營數據，通過對比酒店與目標市場的差異，助力酒店預測行業(yè)發(fā)展趨勢、制定未來的經營方案。
以D酒店為例，目標商圈酒店需求旺季為5-8月，10-11月。D酒店與商圈內高端酒店需求熱度走勢相似，但11月，D酒店需求熱度走勢遠低于商圈走勢，未能充分利用良好的經營環(huán)境。酒店制定月度預算時，需要充分考慮目標市場需求淡旺季，通過實施不同營銷策略爭取市場份額。
D酒店及國展中心商圈內高端酒店需求熱度
時間周期：2018年8月-2019年7月
大數據助力酒店競爭力量化分析
對于酒店而言，每個檔次的酒店都可能成為自己的競爭對手。因缺少競爭酒店的經營數據，酒店僅能憑借個人經驗判斷自我競爭地位。行業(yè)大數據可以為酒店提供目標競爭對手的經營數據，并通過統(tǒng)計技術量化衡量酒店競爭地位，從而幫助酒店更精準地制定競對策略。通過ARI、MPI和RGI量化結果能夠客觀反映酒店房價、市場滲透及收入在競爭中的優(yōu)劣勢。
以D酒店為例，大數據競爭力分析結果表明，與4家競對酒店相比，D酒店具有絕對的價格優(yōu)勢，但因市場滲透略低于Z酒店， 從而綜合收入低于Z酒店，酒店在制定經營策略時，可參考這些指標，平衡價格與市場份額，謀求收益最大化。
酒店競爭力分析
注：MPI = （酒店攜程間夜/酒店整體房間數）*100%/（競爭圈整體攜程間夜/競爭圈整體房間數）；
ARI = 酒店攜程平均房價*100%/競爭圈攜程平均房價；RGI=ARI*MPI；
時間周期：2018年8月-2019年7月
大數據助力酒店定價策略
價格是消費者決策的重要因素，因此，酒店定價不僅需考慮經營成本還需要考慮消費者的價格接受能力、市場平均價格等。行業(yè)大數據能夠提供目標市場中不同價格區(qū)間的需求熱度、消費者的價格選擇偏好等數據，以幫助酒店在結合自身經營情況下制定出“完美”房價。
以上海國展中心商圈為例，高端酒店需求集中在401-550元，為消費者偏愛的客房價格。同時，因酒店價格營銷策略的影響，301-350元也出現了需求熱度小高峰。其中，D酒店的平均房價在451-700元，略高于商圈內同等級酒店的平均房價。酒店定價策略需要綜合考慮目標商圈內消費者的價格偏好，以防過高(低)價格流失客戶。
國展中心商圈內高端酒店平均房價需求熱度分布
時間周期：2018年8月-2019年7月
此外，大數據通過采集消費者OTA平臺上的瀏覽預定行為，能夠提供酒店潛在客戶的房價偏好，從而幫助酒店制定營銷策略增加客戶流量。以D酒店為例，瀏覽過但未預定D酒店的消費者集中流失到了501-550、601-650價格段內酒店。D酒店可參考此數據制定價格策略吸引流失的潛在客戶。
D酒店不同價格區(qū)間的需求流入流出分析
時間周期：2018年8月-2019年7月
流入熱度：目標周期內瀏覽過D酒店但卻預定了其他某一價格范圍內的酒店的間夜量匯總
流出熱度：目標周期內瀏覽過某一價格范圍內的酒店卻預定了D酒店的間夜量匯總
通過以上講解，我們發(fā)現在酒店預算季中，無論是市場預測、競爭力分析還是酒店定價，大數據都能為酒店決策起到很好的輔助作用，讓酒店收益決策有據可依，實現預算有如神助。眾薈信息深耕酒店行業(yè)多年，依托行業(yè)級大數據資源優(yōu)勢，通過先進的人工智能技術幫助酒店透過數據作出更精準的預算策略，助力酒店預算季。
