通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在酒店行業(yè)提升客戶關(guān)系管理(編輯修改稿)
2025-05-16 00:49 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 CRM任務(wù)相關(guān)聯(lián)。表1給出了一些這些聯(lián)系。數(shù)據(jù)挖掘在酒店行業(yè)中的應(yīng)用信息技術(shù)最初是由酒店業(yè)視為一個后臺辦公功能，支持金融和會計(jì)領(lǐng)域。在過去的十年中行業(yè)的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了這一觀點(diǎn)。在國際飯店與餐館協(xié)會（IH＆RA），一個在新加坡，1997年，第二次在法國尼斯，1998年發(fā)起的兩會上，酒店業(yè)領(lǐng)袖沉吟技術(shù)的作用。其中得出的結(jié)論是：“展望未來，科技將成為最有競爭力的武器，對任何的酒店管理公司?！比绻徒M織要在競爭中取勝，就必須使用技術(shù)來推動價值客戶和對公司這樣做的。[7]在酒店業(yè)知道客人他們來自哪里，他們花了多少錢，而當(dāng)和他們度過它可以幫助企業(yè)制定營銷策略和實(shí)現(xiàn)利潤最大化。由于技術(shù)發(fā)展的酒店企業(yè)已經(jīng)積累了大量的客戶數(shù)據(jù)，這可以組織并集成在可使用規(guī)定來指導(dǎo)營銷決策數(shù)據(jù)庫。由于識別重要的變量，位于這些消費(fèi)信息系統(tǒng)的關(guān)系可以是一個艱巨的任務(wù)，一些酒店企業(yè)都試圖利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對消費(fèi)者利用這些數(shù)據(jù)提高信息的力量。這樣的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以讓酒店公司預(yù)測消費(fèi)者行為的發(fā)展趨勢，這是市場營銷的應(yīng)用可能有用。例如，最佳西方營銷人員可以運(yùn)行報告和分析存儲在所有公司性質(zhì)結(jié)合客戶和交易信息的數(shù)據(jù)倉庫和客戶數(shù)據(jù)的占用。這些信息顯示在那里住誰訪問特定酒店的客戶。如果數(shù)據(jù)表明，最佳西方inGura洛伊在四月份經(jīng)歷了從雅西游客豐富，比如，酒店?duì)I銷人員可以提高雅西促銷力度在晚冬月。相關(guān)酒店業(yè)通過數(shù)據(jù)挖掘所執(zhí)行的任務(wù)可被分成以下五類。? 分類整理客戶到預(yù)先定義的段，允許大小和要監(jiān)視市場組的結(jié)構(gòu)。此外，預(yù)測性模型可以建立分類活動。分類使用載于集預(yù)測器的信息變量，如人口和生活方式數(shù)據(jù)，為客戶分配給段。? 基于領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)庫集群的客戶群體，但不依賴于預(yù)定的組定義。此功能是有益的，因?yàn)樗兄谡l是他們的客戶在酒店業(yè)的認(rèn)識。例如，聚類可以揭示的預(yù)定段與可以有效地通過特定的廣告活動的范圍，該子組的成員將增加他們的數(shù)目來靶向均勻的購買行為（假日購物者的瞬時分段內(nèi)的子組）內(nèi)的一個亞組撐桿或變得更加忠誠。另一方面，聚類可以指示先前確定的段是不簡約和應(yīng)合并以增加廣告的效率。信息，例如人口特征，生活方式描述符，和實(shí)際產(chǎn)品的購買通常用于聚類。? 偏差檢測揭示數(shù)據(jù)異常，如在突然增加購買由客戶。這種類型的信息可以，如果酒店公司要感謝客人對她或他最近增加支出或提供促銷在欣賞證明是有用的。營銷經(jīng)理也可能嘗試?yán)L制浪涌之間的相關(guān)性的偏差與未在數(shù)據(jù)庫中代表不可控的經(jīng)營環(huán)境因素。? 連接即是指檢測記錄之間的連接，由協(xié)會和順序檢測驅(qū)動。例如，一種可能的檢測到的關(guān)聯(lián)可以是逗留增加特定后的特定段的平均長度廣告攻勢。另一個關(guān)聯(lián)的任務(wù)，可以在其他地方使用的，以努力確定為什么特定促銷成功在一個市場，但是效果不佳。以客戶購買歷史的具體信息是要制定有關(guān)后續(xù)購買概率規(guī)則。? 預(yù)測預(yù)測連續(xù)變量的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)中的模式和趨勢的未來價值。例如，該預(yù)測函數(shù)可以用來預(yù)測細(xì)分市場的未來大小。與預(yù)測人們也可以使用數(shù)據(jù)趨勢項(xiàng)目，該項(xiàng)目的酒店設(shè)施也日益重視和消費(fèi)者的將是消費(fèi)者的價值感知未來的關(guān)鍵驅(qū)動因素。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的CRM的重要任務(wù)是建立適當(dāng)?shù)募?xì)分和預(yù)測模型。為了獲得良好的結(jié)果必需要有廣泛的的酒店業(yè)務(wù)知識。 [8]有人提出了客戶細(xì)分的方法。這指的是像人口統(tǒng)計(jì)方面：年齡，生命周期階段，性別，收入，或者消費(fèi)心理方面的，如：社會階層，生活方式，個性，行為，用戶狀態(tài)（潛在的，之前的，第一次的）或忠誠度的狀態(tài)。不同的種類（瞬時酒店，會議酒店長住酒店）顧客細(xì)分是不同的。此外，客人細(xì)分是與眾不同的大多數(shù)酒店物業(yè)。舉例來說，最佳西方或假日酒店物業(yè)管理系統(tǒng)領(lǐng)域和代碼市場在物業(yè)水平，因?yàn)槊總€位置都有自己特定的領(lǐng)域。一個給定的屬性可能成為一組客戶，一組為政府客戶和社會客戶（婚禮或聚會）。上面討論的段的類別可以被鏈接至一大組的組合。此外，客人可能適合幾類，這是對當(dāng)前的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的挑戰(zhàn)一旦一個數(shù)據(jù)挖掘模型建成，它必須進(jìn)行測試，以評估其預(yù)測精度。例如，旨在預(yù)測誰將會為響應(yīng)促銷活動的模式，應(yīng)根據(jù)事先提供其所知道是誰做了或沒有回應(yīng)。后的模型構(gòu)造，從以前的促銷樣品基可以被分析以驗(yàn)證可靠性。如果樣品的預(yù)測不復(fù)制過去推動的結(jié)果，那么模型可能不顯著的預(yù)測。為了進(jìn)一步提高精度，分?jǐn)?shù)可被分配給基于所述樣品組和整個組之間的協(xié)議層次模型。準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)收集是成功的數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)的問題導(dǎo)致的任何數(shù)據(jù)倉庫
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