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移动大数据如何推动酒店高效跨界合作

环球旅讯 2016-05-20 15:49

在日益盛行的酒店行业跨界合作的大环境下,如何通过移动大数据洞察酒店客户的非住宿消费和品牌偏好,帮助酒店寻求“合力”的品牌契合点,实现为酒店客户提供个性化增值服务的同时,创造更多酒店及异业品牌的双赢收益机会?

【环球旅讯】在日益盛行的酒店行业跨界合作的大环境下,如何通过移动大数据洞察酒店客户的非住宿消费和品牌偏好,帮助酒店寻求“合力”的品牌契合点,实现为酒店客户提供个性化增值服务的同时,创造更多酒店及异业品牌的双赢收益机会?5月19日,在环球旅讯主办的“2016中国酒店营销高峰论坛”上,TalkingData 合伙人& 执行副总裁林逸飞对这些问题展开了演讲。


TalkingData 合伙人& 执行副总裁林逸飞

以下是演讲内容全文:

李超:非常荣幸邀请TalkingData合伙人执行副总裁林逸飞先生跟我们演讲,有请林总。

林逸飞:大家早上好,今天我采用了这样的题目发现有几个不太一样的地方,第一我们说的是移动大数据,我跟大家谈谈都是大数据,移动大数据有什么不同,第二谈跨界,因为在每个垂直领域里,大家都会对大数据寄予一种信仰或者寄托,觉得通过大数据可以发现、洞察寻找一些跨界的机会。我会跟大家分享一些我们在过去两年里的实践,真的用大数据到底干点什么,第三力争跟大家分享一下为什么刚才说的移动大数据和跨界这件事情可以被像TalkingData这样的公司以及在座的各种客户、合作伙伴去做好。

先举其他行业的例子,那个被称为弱势群体的银行,过去几年面临被各种互联网极其粗矿刀法的犀利冲击,而金融行业更是最近被砍得痛的领域,往前走还有零售和运营商。坚持了很多年的飞信正式关闭了,顶峰有9000万日活客户,是一个很可怕的数字,却关闭了。去年年底,今年年初OTA里面提直降代做各种各样的努力。所以很多行业被影响了,开始做一些这样的尝试,那么接下来要跟大家分享的是银行的例子。

有这样一个命题,大家都是银行的客户,但会有一些杀手级或者毁灭级的流程把很多用户拒绝在外面。比如某家巨大的零售银行跟Uber谈了合作,每个客户送199块钱打车券,首先群发你们每个人一个短信,短信里面有一个短链,告诉你因为你是我非常好的客户,过去如何如何,所以我送你一个券,但是希望你把这个代码复制下来,去下载一个Uber的客户端,下来之后把码放进去,麻烦不要绑银行的卡,因为这个码一定得存到银行里面才可以用。做完这个还要告诉你下一个管家银行的APP,把码再复制进去银行卡里面才出现了199块钱,这种流程我们大家经常遇到。如果从互联网圈里面的用户来看,这是杀手级的流程,没有人愿意把这个事情做完。谈到一种跨界,跨了好几个事情,银行和出行、支付和移动APP,但是中间面临了一些不可逾越的障碍,一定要让客户装上Uber和把自己的卡绑上。我以前会发1000万条短信给所有银行的客户,按照行业通行反馈率一千万会有200人打开短信看看,会有几个人把流程走完,但是把199块钱拿到的不超过5个人。

我们会告诉你很多人压根不用理他,因为他不会留你的券。你以前不知道,因为你只有客户银行的交易数据,酒店只有住房的记录和消费的历史,你并不知道他在酒店外面干什么?而我们会把这个地区的几种类型的标签做出来,比如出行类的APP一大堆,快车一大堆,保养、公交类的一大堆,汽车比价类的也有一大堆,这些客户举例说汽车之家有两亿用户,滴滴打车每天有3000万人用这样的应用,这些客户跟你自己的客户做一个交叉,交叉出来的客户是最有可能对你这件事情感兴趣而且把这些事情做完的,其他不用试了。

第二,短信这种形式会用,但是不是非常有效的模式,今天很多人不读短信,你要选择什么?有一搓人炒股是高端股民,有一群人天天看大智慧和网吧和散户,有一些人用淘宝因为喜欢A货,我这是瞎说,但是大家都有一些标签,用美柚这样的应用我觉得你90%是个女生。大家有一个概念,原来这些人可以被标签化,拿这样一些标签筛选完之后,你会发现你应该在什么时候接触这些客户,不是中央电视台不是户外广告也不是短信,应该在他经常驻留自己时间的APP上做功夫。我们选择了华南2000万的客户做了匹配,选择大几十万的用户做这样的推送,完成了这一完全让人绝望的流程,效果是什么?原来做1000万普投的166位,是这些人真的把100多块钱的券放到银行卡上完成了银行最痛苦的手刷,第一次消费。要装APP,要绑卡,要输密码,要在手机上完成心惊胆战的消费。这个事情做不到闭环无法在完全完整的跨界合作领域里被验证。

曾经他们有一堆专家坐在办公室里面猜测我设计的这个券谁会领,有用车需求,家里没有车,有这样的券有机会坐坐奥迪、奔驰,很多人有这个想法,就像这家公司的名字我们永远不完全相信专家的说法,我们让数据自己说。投放过程大概四周左右,数据回笼之后,你会发现原来是有车,而且有用车需求的,他们的反馈率是大家普遍认为没有车有用车需求的反馈率的5倍,这个数据是市场真实的反馈。永远永胜办公室里面的几个专家,不管他们如何的白头发和近视眼镜。

更关键的是,企业对这样一些数据进行了一次训练,深圳地区所有的客户在出行这件事情上偏好程度和后台的大数据数据模型,都经过了真实样本的训练。如果换一种形式采取线下尽调,你调研100万个人这不太可能,怎么样设计你的问题,怎么分析是不可能完成的任务。做了这样一种流程,对企业来讲不断训练自己的数据。而且数据多了很大的延展,不光是企业内部,还有很多外部数据,银行是这么做的其他行业也会这样做。

梵蒂冈门口的教堂,每当万千教众一起选择新教皇的时候,很多人会虔诚的等在那个广场上,通过的时候教堂旁边的塔上会冒白烟,所有人都等着这个时刻。2013年完全变了,所有人用手机、iPad、智能设备记录这个时刻,回想一下今天自己的手机从早上起来打开了多少次,很多场景各种各样的行为你都会用到这个,美妆类的从卸妆开始一直走回闭环到卸妆,有12款非常典型的APP,每款上面有几百万的用户。这些客户是已经被自然聚集的,想说明的逻辑是说如果外部数据在之前没有移动互联网及廉价智能手机、便利带宽的情况很难帮你干这些事情,现在连三线城市的大妈都在使用手机看《欢乐颂》和《琅邪榜》的时候,你有机会重新认识你的消费者。

你以前认识消费者都是在事后,穿越了交易墙,只当他进入我们的PMS系统定了房子才知道,开始对事后数据进行不遗余力的挖掘。这个工作做了20年,今天这个世界变了。很多行业大量使用了这个技术,大家慨叹酒店的数据少,我曾经服务房地产开发商,永远房子不愁卖,有一房地产商卖房子卖了3年,积攒了6800条户主数据,付出了什么成本?每一个房里面将近5个点给了中介,类比于我们的OTA,中原地产,链家,三年以后积累了这么点数据。所以,一定要解决问题找到我的客户在哪里,把客户带到这边来,我要是能接触到更多的客户更好。

大家比较喜欢用轻松、懒惰的形式,找到便宜的服务形式,无论是聊天、交友等等,还有很多人砸很多钱培养这样的习惯,无论是银行和酒店不会烧这样钱,你烧不过他们,《花千骨》第一周为了冲榜烧1.2个亿,哪家酒店可以这么干?

衣食住行吃喝玩乐各种行为在手机上被自然聚集在各种各样的APP里面,天生带有场景数据,天生带有场景的设计。这是一个数字,今天大家用手机的频率是这样的,四分之三的时候在用你的APP,追踪一下新出现的事物,这样的东西,占据了你绝大部分的时间,这些APP除了国计民生类的APP,腾讯、微信、支付之类的,有一些寺库东方匠人这样的APP,想高端送礼物的话去哪里看看。他帮你聚集了各种各样的资源。

在大旅游行业里面这样的APP非常多。回到酒店行业,我在酒店行业我是一个顾客,天天会住酒店,一年绝大部分时间我会在外面跑。酒店行业我不是特别熟悉,所以各位都是我希望去探讨和请教的一些业内人士。通过我们的数据去看去年年底大旅游领域的人有4亿人都在使用跟他相关的APP,我们分成传统酒店和分享住宿也许还有更多新的酒店形式,有多少人用了你家的APP,这些用户在你的PMS系统之外会经常checkout、checkin,决定成本对用户来说是极小的,但是发展用户时的量是非常大的,以百万作为基本的系数。活跃是多少人真正到你柜面看看,手机APP有一个无比清晰的特点就是霸屏,当你打开任何一款这种APP的时候,那些耸人听闻的巨大国际品牌,前不久在北京出事的品牌这样一些品牌在你眼里都看不见了,你眼里只有打开的APP,我们有这样的客户在金融、零售行业甚至会把你的客户每天停留在我家APP上的时长作为业务管理人员的KPI下达下去。

原因是什么?你永远找不到这样的平台上汇聚所有的客户,以最方便、便捷的形式最低成本触碰他。我们服务的其中一家金融APP,在这个APP里面埋下680、690个点,跟客户做交互,我知道客户左划还是右划了,哪个地方会跳过去,这样的工作现在可以做。客户来了在前台有一些交互,客户没有来有外场的销售,除此之外你用到的手段很少,现在还会请到调研公司之前可以,今天说我们动辄可以用上千万的样本推算这样的事情的时候,我们要重新审慎一下这个报告是不是可以做不一样的阐述,因为样本量极大。第二获取成本极低因为无干扰,第三有那么多VC帮你把各种用户的场景习惯培养好。你所要做的就是对数据进行一些分析。

我们看会分四个环节,首先我们会看我们有什么数据,你们的数据怎么收上来了,有没有市场上通行的手段已经在用,而你恰巧没有引入,我们可以采集更多跟客户交互的场所,然后我会坐下来跟我们行业内的专家讨论,在你的流程上,你的营销上,我们可不可以做一些改变,找到不一样的办法提高营销效率,降低营销成本,甚至带来一些机会?我会采集各种数据酒店拥有一个特别特殊独特的地方,人不论怎么走来走去会回到酒店,每个酒店都会提供WiFi,大家用WiFi一定会把自己各种行为走一遍,是非常好的数据源,但是可惜的是,我现在看到绝大部分酒店对这块并没有做太多的思考和积累,我们的数据更多还是PMS当中各种各样的数据,然后做洞察和分析,客人在墙内墙外有什么区别。

另外我对你相应的区块做一些分析,这些是一帮IT宅还是帮出差狂,这些事情以前很难刻画而今天都有机会了。我们曾经为某个酒店和竞品酒店做了这样的事情,我们看这些人汽车、房产、高端耐用品的消费,母婴和影音方面的关注度,会拿当地区块。比如上海,可以拿两千万样本打一个基线,选择出来你的客户跟他们做一个对比,你会不会异乎于上海所有流动的人,有什么不同,你的用户长成什么样,你的竞品客户长成什么样?我们会跟酒店行的客户探讨我们如何用酒店视角解决这些问题,做一些试用。

我们还会看从你家酒店出来的人是去吃什么,这些数据都是走出酒店大堂和进到酒店大堂他们都在干什么,他们的职业、居住、娱乐大概是什么特点?同样这个数据我仍然需要去跟酒店行业的专家们一起探讨,如何去应用到帮到我们真正的酒店自己的生意上。就像刚才的例子做到洞察还没有完,我一定要会出一些举措而且希望它是闭环的,这是我们做的酒店+综合体把所有商家包括酒店内的商家做一次标签化,是对轻奢、小资、中餐、西餐、咖啡等等标签化,对所有服务的商家并入进去,所有川流不息的人员做聚类,你会去看多少人跟这个品牌相关性很大?我们曾经在某一个地方,楼下七八层是商业顶楼是酒店,他们引入了一家海底捞带来源源不断的客流量,有机会在其他品牌里面驻足,从而带来可能的消费。

我们抓了大概一个月之后的数据再来分析,你会发现去了火锅的人关联度是1.0,但是其他品牌的关联度极弱,这些人是来了之后直接上电梯,排队吃饭,之后下楼走了,你家所有其他的品牌他不感兴趣,是以很低的价格把最好的楼面给了他。另外一个品牌外婆家很不一样,相关性就是当这边是0.9,跟其他品牌有些是0.4、0.5、0.6。以前我们怎么干?可以稍微想象一下,基本上递推加红外,干这样一些逻辑或者靠专家拍脑袋,我们思索一下就这样了。

但是做了这种分析我们需要做引流和设计,我会和业态有相应的合作,包括品牌落位和引入,在客户引流上,我们利用互联网,利用APP的资源。当你有了这样的流量或者平台,我们会去帮助业主一块考虑一些跨界的合作和经营,举个例子我们在华南有一家还是刚才的商住酒店一体的综合楼,原来会花巨资找搜房、微信各种各样的耳熟能详的东西找关键词。后来我们做了画像之后,有一个APP叫做酷米客公交跟周边的相关度非常高,溢价权很低,在创业初期非常容易开发专用的线路和数量,做相应的曝光付出的成本和刚才我说的那些形式完全不可同日而语,达到的效果远胜。因此,我们可以对你身边的人群做洞察,而不是根据人云亦云去设计。

做完了之后,关键的是什么,所有的这些东西可以做闭环,在APP端,PMS的前端我们通过合作伙伴的合作可以把干的这个事情是正向还是反向做一个评估,我们现在怎么做?通常会按事后数据,阅读的障碍,每个Q去分析,今天我做的这些是事后的,一定要看事先的。大家要知道你,到第二步这些人被带过来,到第三步真正进入了你的场所。之前我们很难经营,今天完全可以。你做了各种各样的营销举措,接着在你的系统里面就可以看见你这样一个效果推广的程度,以及整个客户的反馈。到底是怎么样的,是可以分析的。

由于今天整个互联网巨大的普及以及APP对于所有人的黏性,我们在很多行业里面都有希望干这样一件事情。我们自己是做数据的,是一些匠人,最擅长通过各种技术手段加工、分析给你各种各样的分析工具,找到数据之间的关联性。为什么找这样的关联性,怎么赚到钱,帮到你的生意是每个行业的专家很擅长的,我们用很开放的心态跟大家合作,寻找一下跨越的机会。

这个例子也蛮有趣的,在某一个二线城市,把当地有的各种级别的酒店,从五星级一直到很便宜的酒店都出现了。所有红色的点是他的九鼎,这个酒店集团下的所有酒店,蓝色的点是竞品的酒店,底下附着地图层颜色热度越高代表当地人聚集程度越高,像一个战图可以做分析,最简单的分析是这个地方都是蓝色的人口是密集的,为什么我在这里没有开店。最上面我可以支持你用任何一个多边形圈出你感兴趣的一块,这块出现的所有设备和人群拿上来,圈中比如7万多数据,下来就进行画像。举一个皮毛的画像,当这个人永远用红米2和另外用一个苹果6的人,你怎么评价这两个人?消费能力至少不一样吧?用国外和国内租车的不一样,真的是不一样,我们会做相应的分析。对当地人口的覆盖到70%到80%,我们帮你看人群潜力和当地选址的分析,希望跟现在所用的手段互相补充,提升效能。

前面出过一个专门的报告引起几个旅游景点的关心,清明时节下江南。大家用什么手段?70%的人用APP,会砸很多钱帮你做,一开始帮你用100块钱的价格订丽思卡尔顿,那个时候你不用什么时候用?他的易动以及使用频次和相应的场所我可以做一些调查,还是需要跟这个行业内我们一块分析能够做什么逻辑。这块我们希望做这样一些模型,相关的模型我们在金融、VC领域里面已经做了这样一些数据模型的计算,甚至在羊毛的模型或者反欺诈这样的模型里面都做了历练。

有几个数字希望给大家留下一个概念,今天我们积累了32亿的独立设备包括智能手机、iPad,可穿戴、智能电视,每天跟我们对传数据的设备有2亿和2.5亿,中国最大的是腾讯8.9亿到9亿,我们的月活在6亿,支付宝月活2亿,我们覆盖了将近12万块APP,包括滴滴打车、各种名字游戏里面《花千骨》、《消灭星星》各种O2O的用户都在使用我们的服务跟我们共享数据。

我们还会服务包括酒店行业、旅行行业之外,在金融、地产创投领域里面有很多合作,我们在美国和欧洲都有自己的公司,覆盖包括游戏、VC其他领域,有兴趣可以上我们的官网看看,有很多这样的东西。这是TalkingData,最后一句话我们希望把整个数据服务的能力和中国对各种数据使用的技术从中国带到全球,同时我们也会把全球很多技术引入到中国。我们希望跟各种各样的平台有这种合作,我们公司有一个座右铭,除了上帝所有的人请你拿数据来说话,有机会大家一起来交流,也欢迎大家跟我们去做一些互动,谢谢大家的聆听。

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