一、建立酒店大數據模型分析體系與指標

目前，國內的酒店大都沒有成熟的大數據模型可用。我們可以自行探索建立起來。這里要引入一個戰略管理工具——平衡計分卡。這是源自哈佛大學教授卡普蘭與諾朗頓研究院的執行長諾頓于二十世紀九十年代所從事的一種績效評價體系研究。經過近20年的發展，平衡計分卡已經發展為集團戰略管理的工具，在集團戰略規劃與執行管理方面發揮著非常重要的作用。

平衡計分卡需要設定四個維度的指標：財務、客戶、內部運營、學習與成長。結合酒店經營管理的實際，我們不妨建立這樣的指標：第一，財務指標，酒店gop;第二，客戶指標：客戶滿意率、老客戶留存率、新客戶拓展率、網絡好評率等；第三，內部運營指標，每家酒店都可以根據自身實際設定各個運營部門的指標，比如房務部可以有revpar、餐飲部可以有餐飲毛利率、菜品出新率，工程部可以有能耗比率等；第四，學習與成長指標，如員工滿意率、員工離職率、員工技能提升率等。所有的指標確定以后，整個大數據模型分析的體系框架就出來了。

二、采集指標數據，進行酒店大數據模型測試

這個步驟需要酒店用一到兩年的時間進行大規模的指標數據采集，然后運用一定的數據分析軟件進行指標數據間關系的測算。比如，客戶滿意率數據與酒店gop數據有何關系，是否符合邏輯，當客戶滿意率上升一個百分點時，酒店gop上升多少百分點；當客戶滿意率下降一個百分點時，酒店gop又如何變化

具體操作中，需要關注兩個問題：第一，酒店的信息技術平臺能否給予強有力的支撐？如果不能，首先要做的是提升酒店的信息技術平臺，使之具備大規模的數據采集能力和分析能力。第二，特殊因素影響。比如酒店經營淡旺季的行業特征因素對數據的影響，以及特殊事件造成的數據變動異常。這些在做數據分析時，都是屬于要剔除的非正常影響因素。

三、構建酒店大數據原生模型

我們積累了大量經過測試且符合邏輯的數據后，就可以用來進行建模了。構建酒店大數據原生模型，需要用到線性回歸分析、方差分析、主成份分析、典型相關分析和聚類分析等方法，從而對應地建立起線性回歸模型等。比如，酒店gop數據與客戶滿意率數據之間如果存在線性回歸關系，就可構建一個酒店gop——客戶滿意率線性回歸模型。

這里我們必須明確六種關系：即財務指標與客戶指標的關系、財務指標與內部運營指標的關系、財務指標與學習和成長指標的關系、客戶指標與內部運營指標的關系、客戶指標與學習和成長指標的關系、內部運營指標與學習和成長指標的關系。每種關系都可構建一種關系模型。就是說，六種不同的關系模型共同構成了酒店大數據原生模型。我們知道，使用酒店大數據原生模型的最終目的就是服務于酒店的經營管理決策。有了這些模型，我們可以預測未來不同時間段的經營情況，以便采取措施對經營管理施加有利的影響。

四、再驗證、再完善，形成穩定模型

原生模型的適用性是有待檢驗的。酒店需要再用兩到三年的時間對原生模型進行再驗證、再完善。如何實施呢？我們假定以酒店gop——客戶滿意率線性回歸模型為例。首先，采集一個季度的客戶滿意率數據，然后放入模型去計算酒店gop的季度理想值，再將酒店gop的季度理想值與酒店gop的季度實際值進行對比，以驗證該模型的準確度。如果準確度不高，就要分析原因，并對模型做進一步完善。如此連續做幾個季度的測算、分析、調整、完善，即可形成一個比較可靠、有適用性的穩定模型。

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