林小俊:用大数据预测未来的快感

曾宪皓 环球旅讯 曾宪皓 2015-09-23 14:34

以下是众荟信息CEO林小俊在环球旅讯峰会演讲的精选内容和PPT截图。跟着林博士严谨的叙述,你可能会感觉到一种科学破案的惊心动魄,或者如他所说的“用大数据预测未来的快感”。

【环球旅讯 曾宪皓】“从作为一个科学家的角度看,这个东西不够美”,这是北京大学博士毕业的众荟信息 CEO林小俊,在环球旅讯活动上说过的极为高冷的一句话。

不过当同为博士而且是斯坦福毕业的携程CEO梁建章,在9月环球旅讯峰会首场演讲中,详细演算数学公式后,次日登台的林博士为避免风格撞车,及时转换了策略,一改往日高大上,翻着浓烈90后画风的PPT,用大白话向与会者讲述了大数据预测帮助酒店收益管理的故事。

总的来说,林博士讲的故事不复杂:一种名为“市场需求热度预测”的数据图表系统,被发现似乎可以提前一个月至半个月,预测出酒店客房销售的异常高峰。于是众荟的科学家们,真的找到一家酒店,按照数据预测,来实践收益管理的优化。结果该酒店那半个月获得了比正常情况高出7.8%的收益。

故事的结论就是,大数据的预测起效了!


林小俊90后画风的PPT,获得了很好的现场效果

值得注意的是,和很多大数据的运用一样,在林博士的介绍中,众荟的酒店“市场需求热度预测”,也超越了因果关系的维度,就是说即使不能解释“为什么”,——如恰逢某体育赛事某节日——但可以直接得到需要的预测“结果”——酒店预订量迎来高峰。反过来说,虽然大数据可以预测到结果,但不负责找出诱发结果的原因,对于影响生意的事件,还需要酒店收益管理者具体分析和决策。

以下是众荟信息CEO林小俊在环球旅讯峰会演讲的精选内容和PPT截图。跟着林博士严谨的叙述,你可能会感觉到一种科学破案的惊心动魄,或者如他所说的“用大数据预测未来的快感”:

大数据这个词在这几年已经被玩坏了。基本上大家在所有的场合,参加的所有会议,很多的人跟大家讲大数据,大数据大数据大数据,包括我在内,听也听烦了。但之前大家所接触到的,更多是对大数据的观念或者概念性的传输,我今天希望在这里跟大家就着具体问题,探讨如何用大数据来解决问题,看看它的的魅力。

大数据给大家的印象会有点冰冷,或者有点严谨、枯燥、乏味等等,所以我也被打上这样的标签,大家对我的评价是一些比较严谨或者比较冷的感觉。所以今天转一下风格,以相声的角度讲一下这个问题。

5月13、14号环球旅讯会结束,15号回家,在座大部分朋友记得,那天上海下大雨,航班取消,各种延误,很多朋友决定留下来住在上海。当时大家都觉得在上海找一家酒店很简单很容易,毕竟这么大城市。但是,真实的情况是什么?当时15号的酒店的价格,全季1400,普通一间房,丽思卡尔顿11万。怎么会出现这样的情况,因为不是五一,而且跟环球旅讯的会没有关系,已经结束了,为什么会出现一个房间可以卖成这样,整个全城上海房量紧张,没谁知道。

这时候,林小俊故事的主角“焦博士”出场了:

焦博士很伤心,站在他的角度,他应该能够看到订房高峰的问题,因为他是做收益管理的,他是做预测的,结果他自己没有看到,作为惩罚,我们罚他去南京住宿。

焦博士回去观察数据,在系统中分析当时的数据什么情况。可以看到,在5月15号当天有一个非常大的凸起,这个激变的原因是什么,不知道。

站在现在的角度,甚至站在5月16号的角度来讲有这么一个问题存在有这么一个现象存在,是没有价值的。真正有价值,是跳到5月1号甚至4月份,如果我们能判断说5月15号会满房,这会给酒店带来非常大的价值。

从5月1号的图表上看到,5月14号这个点上,已经有了非常不正常的凸起,这个凸起反映了对于5月14号当天房量预订可能出现问题,可能出现跟往年不一样的状况出现。这时候如果收益经理看到这个信息的话,就可以有动手玩的东西了。

如果提前三天,5月11号,我们焦博士去南京跑路之前三天,从图表上看,这时候已经基本上是满房状态,这个状态已经非常明确,如果有看到数据,可以说这个预测是非常精准,或者这个现象非常精确。

数据试图在告诉我们一些信息,在提前的3天、7天甚至14天,告诉我们有一些现象发生了。

焦博士从南京回来之后,每天看数据。他试图找到一个基点,给到大家一个案例,同时找几家酒店做实验,看如果利用这样的数据能够得到多大的收益?

8月4号凌晨,焦博士闲来无事夜观天象,突然觉得有点事情发生了,他就打开系统看数据。结果数据展现了一些异常情况。可以看到,在北京,从9月4号延续到9月13、14号左右,接近10天的时间,房量预订出现异常。当通过各种分析,会发现这个凸起在数据层面上很明显,这是显著性变化,而且这个数据凸起和往年不一样,焦博士判断,9月4号接下来十天内这样的预订会出现问题,这是8月4号他看到的东西。

在这之后,焦博士很关心这个事情,每天去看这个数据,同时跟北京一些比较熟悉的酒店收益经理们沟通,说我们看到9月4号之后可能订房出现异常,请大家来分析什么原因。但收益经理们的分享不是特别热烈,因为大家觉得(这个预测)不现实:9月1号到9月3号是抗战胜利70周年纪念,3号大阅兵,理论上这三天北京出现一些预订高峰是可以理解的,毕竟是大家到北京旅游等等。但4号之后,理论上应该回家了,为什么会出现从4号到10几号之间出现预订高峰?大家不理解,所以不太认可这样的事情,因为不知道原因。

翻往年9月份数据的时候,也没有发现历史经验可以告诉我们什么。

但是继续监控数据,提前20天,8月14号的时候,这时数据的波动更显著起来,显著的比8月4号的时候有提升。

8月18号,提前15天左右,我们已经觉得这个事情觉得非常严重了。北京一些大型酒店集团的收益管理负责人说,他们从集团内部数据上确实发现了一些异常,但异常不太明显。所以不敢确定是不是真的异常波动,是不是可以用来作为价格调整决策的支撑。原因很简单,因为这些集团有足够量的单店和间夜,比一个具体某一家酒店来看,可以先一步看到更多的数据,所以他可以判断到“有点异常”。但他们毕竟不是北京市整个地区大数据分析和汇总,所以这个异常在他那个角度讲并不是特别明显。其实这时,我们站在大的北京地区的角度,异常已经是非常明显了。

到8月25号,我们认为这个趋势的明显度足够造成警报状态,我们做了长篇的分析报告。下面是对不同星级市场需求的预测,需求不是在所有星级上均衡的,不是说9月4号到14号北京住宿热门时间段,大家是公平分享红利的。真正的红利发生是在二星级和经济连锁酒店,经济连锁酒店在这个时间是猛增状态,接下来是四星级,对三星五星级是平稳,并没有激动人心的结果。在商圈层面上,五道口商圈需求明显远高于王府井商圈,原因不明

这样一个事情发生了,焦博士想看看这些数据真实用到一家酒店的时候到底有什么价值。否则你讲来讲去还是对于市场宏观的市场需求判断而已。这时候我们找了一家酒店,因为这家酒店的收益经理只能说是傻大胆。这种东西以前没有用过,不知道怎么用,我们跟他一起做了收益模型,一起分析,一起调价。最后在9月1号到14号之间,整个酒店的平均收入相对正常的管理方法提升了7.8%。这个数据相信对于每个人讲都是非常有意义的数据。

“焦博士终于笑了,爽到了!”故事完毕。

林小俊故事讲完后,台下一位观众抛出了直击要害的问题:大数据预测了“怎么样”,但始终没能解释“为什么”,如果不知道“为什么”,人们终究是难以信服的:“您这个例子特别好,用数据说话。但酒店是不是会信由数据公司提供的数据,有时候大家脑子会划问号。北京为什么会发生这些事,到底八月份和九月份北京发生什么事导致(酒店需求上涨)这些事。是8月底的世界田径竞标赛?是大阅兵期间北京限行?是9月初大学开学?从你的数据和事件怎么做一些结合,让酒店的管理人员更能够理解或者信服你们的数据?

对此林小俊回答:

大数据层面是基于数据推断结果,和传统方法不太相同。我们当时也尝试像您这样去分析,原因到底是什么,虽然自己内部也知道是很武断的判断:我们认为阅兵的影响并不是特别大,因为阅兵大家小长假基本走了,阅兵甚至带来一定的反效果,是阻断入北京游的可能性。但是,世界田径竞标赛是我们认为非常大的影响因素,那个时间点上那个事情会有变化。从商圈的分析来看,因为集中在五道口商圈,最后这个关联性有多大,我们没有办法做实质性的测算。

第二点,我们现在讲的是如何利用新的更好玩的数据做市场需求预测,拿它来辅助收益管理,并不代表就是一个收益管理。真正收益管理系统是要结合传统的经营上的历史数据,一定会去结合事件性的东西,类似于竞标赛、展会,来进行统一的决策和判断,这也是我们找那家酒店一起做尝试、大家坐下来会多方面分析的原因。

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好好做事,别说什么大数据

2015-10-14
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