林小俊:大数据与客户满意度

创建时间:2014-11-20         阅读量:1272

 

2014年10月21日至23日,中国旅游饭店业协会第七届二次理事会暨饭店创新论坛在武汉万达嘉华酒店召开。国家旅游局、中国旅游协会和湖北省旅游局领导以及来自全国各地的理事、会员单位代表近五百人出席了会议。本次大会是中国饭店业的一次盛会,会议围绕我国宏观经济走势、饭店产品与服务创新、大数据与饭店业发展等议题进行了研讨和交流,为促进饭店服务质量的有效提升、推动中国饭店业转型升级做了有益探索。

23日上午,慧评网CEO 林小俊 先生 做了题为“大数据与客户满意度”的演讲。

——以下是详细文字记录——

林小俊大家好,非常高兴能够借助协会的平台和大家汇报慧评网在酒店业大数据落地应用的工作进展,我们利用大数据如何评价和评估顾客满意度,进而实现以顾客体验为中心的酒店质量管理。

首先我们介绍一下为什么说酒店业需要大数据技术服务,这是由于本身这个世界产生的变化而用户也在发生变化。近年来,随着互联网尤其是社交网络的快速发展,人们的行为习惯和消费习惯也在不断变化,这里介绍了传统时代用户在消费过程中所具有的一些行为模型。在过去,供应商主要是通过广告传播和发布自己的产品,而消费者主要是通过一些广告的接收渠道了解和购买产品,形成了从关注到兴趣的引发,以及到需求的渴望,最后形成了一定的记忆之后,在需求真的被触发的时候,这种记忆就会被激发出来进而形成了购买的行为,这是一种倒三角的形式,从大量的用户关注到少量的用户购买。而在网络时代,尤其是在社交媒体的网络时代,用户的行为习惯已经变成了漏斗型的行为模式,从用户的大量关注产生兴趣,这个时候广告对于用户来讲所起的信息传递作用越来越弱化,更多是一种品牌的介绍,而信息的对称性对于用户来讲通过像百度、去哪儿等媒体甚至通过OTA渠道可以有足够的信息获取方法,最后形成搜索和购买行为,而在购买完成之后,消费者有了体验之后也会做互联网的分享,进而由分享产生了大量的用户关注入口,在这样的行为模式下,对于酒店从业者而言,如何适应用户需求和用户行为,进而实现对他们的行销是我们需要去关注的和考虑的问题,这给我们带来经营法则上的演变。对于酒店业来讲,因为有用户行为的变化,我们面前的挑战和困难也一定会存在,但是幸运的是解铃还需系铃人,这样的用户行为方式和传统相比也带来数据上大量的成长,会给大家带来大量网络数据和用户行为数据,这些数据中蕴含大量的价值有望帮助酒店改善自己的经营活动和经营理念方法,在左边的用户行为模式下,逐渐衍生了右侧的一些酒店数据,包括用户在入住之前所发生的所有行为,比如关注行为所引发的需求数据,兴趣行为所引发的偏好数据,搜索行为所引发的行为数据。对于入住完成之后,不管是用户通过主动点评的反馈或者是投诉反馈,或者是被动酒店问卷调查反馈,形成大量的住后数据,酒店会有大量的经营数据和用户在酒店入住过程中的行为数据,他们构成了整个酒店业的住中数据。整个住前、住中和住后的数据结合能够反映整个酒店业的消费行为链条中的所有用户需求。如何利用好这样一个数据的集合,实际上就是对我们的经营带来极大的帮助,刚才沈教授提到酒店没有大数据,我想要为酒店业正名,酒店业存在大数据,酒店业不仅有自己住中的数据,如果我们能够把整个渠道打通,把整个供应链条打通的时候,我们把互联网上的数据,把渠道商的数据,把酒店自有的数据,乃至酒店社交媒体中所得到分享的数据整个结合在一起的时候,我们就形成了针对每一个酒店乃至每一个客人的消费行为和经营特色的相关数据,而他们能够实现的就是无限的潜力增长。

酒店业大数据商业价值有很多,肯定不止这三点,这三点主要是我们慧评网目前正在延展的工作方向,一方面是我们通过住前、住中、住后数据的整合,实现了对酒店顾客满意度评估,进而包括以顾客体验为中心的质量管理,它有助于帮助酒店更好提升自己的酒店产品;第二方面,如果我们能够更多结合酒店客人在互联网上的一些搜索行为,预订行为,乃至最后的分享行为的时候,我们有机会有能力去帮助酒店每一个客人实现用户画像,甚至实现用户群体的聚合和细分,我们可以从另外一个层面帮助酒店去实现对自己客人的了解。一方面提升了自己的产品,另外一方面也提升了对自己客人的了解,第三个方面,很自然而然的我们所需要的做到的就是如何把更好的产品以更好的价格卖给最合适的客人,就可以实现收益管理上的帮助。

今天主要想跟大家着重探讨的是在质量管理层面上如何利用大数据辅助以顾客体验为中心的质量管理体系。质量管理,今天是行业协会的平台,这个是2010年的星级评定报告,相信在座的各位比我更熟悉,我们行业评定和星级评定本身标准也在不断发生变化,在适应新的形势。我们的变化分为两大方面,一个是新的标准更注重酒店的核心产品,弱化相应的配套设施,酒店的核心产品是什么?酒店的核心产品其实就是客房,现在新的标准更注重的酒店在客房以及给客人提供的舒适度方面的内容,比如客房的湿度温度、客房的空气质量,更强调客人在享受核心产品时候的舒适程度。这样的新标准也在弱化配套设施的重要性,比如对于游泳池,从原来高的权重降下来变成了可能不是必须的配套设施。另一方面,酒店业的管理更多是在强调软件重要性,着重界定和评估软件的可衡量性,软件的衡量性主要体现在对于服务质量的要求,比如前厅接待服务,接机服务,行李服务,保安服务,更注重以前比较主观并且难以评价的标准。在这样一个新形势下,用户行为在发生变化,管理标准也在发生变化的时候,对于酒店业来讲如何去提升自己的服务管理品质,来提升自己的客户满意度呢,这是大家都需要去面临的一个问题。针对这样的问题,要解答起来很简单,把质量提高就好了,如果我们可以不计成本去做这样的工作,这样的问题是很好解决的,我们不计成本,不计代价,花大量的资金把硬件质量、服务体系在培训层面上,在硬件设施层面上做完善,做完美,肯定能够把质量做上去。但是这可能对于大部分的酒店来讲并不是一个最佳的解决方案,任何质量的提升一定带来的是成本上的上升,国内外有很多研究结论,在这里提出一个最佳质量成本模型,酒店业考虑的不是不计成本的质量提升,而是做到在可控成本下的最佳质量,如何使得在质量管理上的每一个投入都得到最佳性价比和得到最好的用户体验上的提升。针对质量提升的要求,成本可控的质量提升要求,慧评网也提出了自己的模型,我们称之为顾客体验敏感度模型,这是我们最近在一些研究层面上的结论,对于一个酒店来讲,其实不同的酒店哪怕他们都是同样的星级,对于不同的酒店的客人对其硬件和软件的敏感程度是不一样的,敏感点也是不一样的,每一个酒店都有自己的对于客人来讲非常敏感的地方,看右侧的蜘蛛图,我们可以从数据分析出来两个酒店,酒店A和酒店B,通过客人对它的评价和描述的深度分析可以看到,对于酒店A来讲,顾客对于它的敏感度主要集中在装修风格,在服务程度上,对于酒店B可能更多是敏感度集中在价格和客房层面上。对于不同的酒店,当我们如果能够去关注到客人真正对其敏感点的表述的时候,我们去把这种顾客的敏感点进行量化,我们就有机会帮酒店做到最可控成本下的最优质量体系,因为我们这个时候只需要把自己最优势的资源把好钢用到刀刃上,用到酒店最敏感的点上做服务提升和品质提升,给我们带来更大的效果。基于顾客敏感度模型,我们进一步提出来一个创新性的解决方法,基于大数据的全面质检方法,尤其是在座每家酒店都在做质检工作,做自己质量体系的监督和检查,质检有很多方法,传统的问卷调查方法,神秘客调查方法,随着慧评网和酒店的合作不断深入,有很多酒店在使用我们的产品做用户点评的质量分析。但是存在一个问题,当我讲的三个方法都在实施的时候,对于一个酒店来讲摆在面前的是三份报告:一份问卷调查报告,一份神秘客调查报告,还有慧评网的点评报告。如果三个报告的观点是一致的,酒店顶多是多花点成本得到一个一致性的结论,但是如果三份报告的结论不一致怎么办?一个说好一个说坏的情况下问题就来了,酒店该怎么做,该怎么从不同的角度和不同的客源程度上实现自己全面的质量评估。针对酒店的核心问题,我们实施了酒店数据统一化,帮助酒店在不同层面上和不同来源上的数据实现底层统一,最终让酒店在整个全覆盖顾客的数据上实施质量检查,我们通过不同来源的数据类比得到差异性分析,发现在某一种单一报告下仅仅看一个数据的好坏还不能够发现问题,这个时候我们有对比性的差异分析。对于大数据而言,其核心是能够以非常低成本的方式带来数据好处,我们也额外带来以低成本方式得到竞争对手数据对比,这是一个全新的解决方案。

在这样的解决方案中所涉及到的相关数据,其实并不是什么新的东西,酒店都有,都在自己的案头上摆着,只是他们不能够统一起来,因为统一起来的成本可能实在太高了。通过分析可以发现所有数据都有各自的特色,各自的侧重,如果我们直接把他们做一个简单的加合,这个事情基本不太靠谱,我们加不起来,每一个数据来源都有自己的来源,我们设计问卷,设计报告大纲,一定有自己的侧重点,简单的加合不太现实,但是它们有一个核心点,它们都是在关注客人的体验,在底层它们是有一个内部的统一性,如果我们能够建立起一个内在的指标体系,通过完整的内在指标体系把所有数据;不管是问卷数据,还是神秘客数据,还是点评数据,全部映射到这样一个统一指标体系下的时候就有机会实现一个完整的报告,而这个报告可以去反映不同数据来源的差异性以及他们的共性,最终帮助酒店实现更好的质量管理体系,实现以客人体验为中心的解决方案。如果这样的指标体系框架被建立起来的时候,后面的层面就好办了,简单的加合就完了,这样的公式不是重点,重点在于如何把不同数据的指标框架建立在一起,我们现在在和很多国内一线的酒店品牌和酒店管理公司做相应的方案,正在帮助他们做这样的工作,我们现在接下来可以举一个例子,以一个具体某一家酒店的真实数据来看一下其统一性的质量评估报告,这是上海的一家高星级酒店,主要是以商务客人为主,也是非常著名的酒店,它贡献出来很多数据,把14年上半年整个问卷调查的数据拿出来,大家基本可以做一些调查分析,因为是问卷调查,所以有自己的问卷问题和自己的标准,比如左侧关于前厅态度和效率等等,这是在问卷层面上需要考虑的问题和需要得到的反馈,通过问卷调查在这家酒店来看得到了很直接的信息,早餐和正餐层面上用户的满意度较低,在60%左右,前厅服务得到了100%的好评率,这个酒店的前厅服务肯定是顾客最满意的,如果酒店拿这个报告提升自己的早餐和正餐肯定没有问题,但是有可能会漏掉一些东西,我们可以看下面一份报告,神秘客人报告,这也是一份这家酒店在14年上半年做了神秘顾客调查之后形成的报告结果,因为是神秘客,所以有与酒店商量好的调查大纲,关于预订,关于接听服务,关于前厅,关于房务,他们有差异,在早餐和正餐层面上虽然不至于特别差,但是也不是特别好,在整个得分体系是中等偏下,出问题的是前厅部,通过神秘客人调查这家酒店的前厅部的满意度只有46.4%,低于50%,一个很恐怖的数据,碰到这样的数字总经理肯定要发脾气,直接把前厅部找过来骂一顿,但是把这两份报告放在一起是什么结论,问卷调查前厅的服务态度是100%,神秘客调查前厅部的满意度是46%,出问题了。另外,因为有了慧评网,所以我们有了关于如何用点评做报告,利用点评进行量化分析,可以把点评解析成观点和用户的兴趣进行量化分析,当我们用这家酒店上半年的844条点评,2000多个观点来做分析的时候,我们也形成了一份报告,这份报告是基于慧评网对于酒店的软硬件设施400多个维度的拆分和分析之后形成的一份报告,也对于前厅部、房务部、早餐、正餐等等都有相应的调查指标。我们看这个数据,问题又来了,在线点评的反馈结果告诉我们酒店前厅部做得还是不错的。各种差异,怎么办,不同的数据来源,因为大家都是在做以顾客的体验为核心的质量分析,他们的内在统一性和内在关联性是一定存在的,我们把这种内在的统一性建立成了一个完整的质量框架和指标体系的时候,我们就可以把所有的量化数据拿到一起来做对比分析,就是这样一张表,当我们把在线点评、神秘客以及问卷调查放在一起的时候,我们得到一个综合性的结果,在这个综合性的结果下面告诉我们至少这三个报告有一点大家比较欣慰,他们的数据在早餐和正餐层面上基本上一致,不管是哪一份报告基本是普遍偏弱的结果,酒店看到这个报告之后没有任何疑问,自己的早餐和正餐的问题拿出来开始做提升,但是这三份报告有差异和冲突的地方,就是在前厅,通过点评和调查问卷有92%甚至100%的满意度,但是神秘客调查满意度只有46.4%,但是通过数据可以找到问题出在哪里,当我们把这个数据往下做拆分的时候,做表的推延的时候发现了一个真实的问题,为什么神秘客调查得到的数据会这么差?是因为神秘客在定房间的时候碰到一个事情,他与前台说帮我查一下某客人的房间号,前台没有任何疑虑,也没有任何顾忌,就直接把电话打到该客人的房间去了,神秘客认为这不安全,酒店的安全防范意识不高,所以他给了非常低的分值。虽然神秘客所关注的安全意识问题确实是非常重要的,但对于顾客体验来讲绝大多数的客人只要不是像神秘客这样的专家其实是体验不到这样的细节的,而这家酒店的前厅部门人员在前厅接待服务的时候,不管是从礼貌程度,从热情、效率,接待的速度以及措词等等,都非常漂亮,非常完美,所以现在才会有这么高的在线点评和问卷调查满意度,可以看到侧重不一样,这样分析下来我们会发现前厅真实的问题是安全意识上的问题,而不是服务态度和服务品质上的问题。

酒店如果在这个结果上做一个成本可控的质量管理的时候,要做的事情就简单了,这个时候对前厅部的所有培训工作其实可以不用花太大力气强调前厅部服务的质量,服务礼貌程度、服务专业性,更多是前厅部和房务部门加强安全意识方面的培训,这个时候可以看到这一份成本真是花在刀刃上,我们对于酒店整个数据的整合,我们对于酒店的理解和认知也将是全方位的结果。

这是一个真实的案例,我们帮助一个酒店集团下属的某一家酒店做的完整的评估报告,确实带来一些新的东西,对于酒店来讲通过这种方法去做完整的质量评估的时候可以带来成本的下降,同时也带来对于客人的真正的理解和产品的有针对性的提升。

对于这样的统一质检来讲,核心的任务是要建立起一套完整的质量指标体系,这个指标体系我相信在座的所有酒店或者是高星级酒店有通用性的,在很大程度上这种指标体系可以适用到所有酒店上,特别是每一家集团和每一家管理公司一定都有自己的指标体系和差异性,我们的核心任务就是想要与酒店一起建立一套完整的指标体系,以这个指标体系为基础实现不同层面数据的对应关系,进而实现统一的质检体系。多层级的数据架构、数据结果,可能到最后能够告诉我们的不仅仅这个例子中所说的解决方案、执行策略,可以利用数据告诉我们每一件事,每一个人、每一个对象的具体需求。

慧评网是在互联网和社交媒体大发展的环境下应运而生的、专门针对酒店行业做大数据挖掘的服务商,我们也同时帮酒店做用户画像乃至于收益管理层方面的需求和服务,目前我们有4000多家左右的客户在使用我们的服务,很高兴很荣幸目前国内的一线品牌大部分都已经与我们开展深度合作,大量渠道和平台数据也接入了我们的数据中心。我们的核心任务是试图帮助酒店打通整个产业链条中的所有数据,来为酒店提供全方位数据服务。慧评网独有的客户观点数据库,我们以这个为支点撬动起了整个上下游的所有数据,形成一个完整的数据分析。我们目前的产品体系主要集中在帮助酒店去做品牌管理,质量管理和价格管理等,更具体的需求也欢迎各位酒店的同仁跟我们一起探讨和分享。谢谢大家。

 

 

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