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    基于大數(shù)據(jù)背景下高端酒店客戶關(guān)系管理分析

    2018-12-06 05:44:44張玉錕西北大學(xué)
    消費(fèi)導(dǎo)刊 2018年24期
    關(guān)鍵詞:客戶關(guān)系星級高端

    張玉錕 西北大學(xué)

    引言:網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也帶動著酒店經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)變,誰能掌握網(wǎng)絡(luò)平臺就能率先掌控大數(shù)據(jù),誰能快速轉(zhuǎn)變營銷策略就能提高酒店的市場競爭力,讓自身在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟,獲得一席之地。然而,我國酒店業(yè)的現(xiàn)狀是多數(shù)的酒店只是在經(jīng)濟(jì)交流等方面使用大數(shù)據(jù),還沒有將其應(yīng)用到客戶數(shù)據(jù)分析方面。雖然有少部分的高端酒店使用人力資源管理系統(tǒng)將客戶進(jìn)行分類,但是也只是基于客戶當(dāng)前存在的價(jià)值進(jìn)行分類的,忽略了客戶的潛在價(jià)值。

    一、理論基礎(chǔ)

    (一)高端酒店的定義

    《中華人民共和國星級酒店評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》將酒店按照星級進(jìn)行等級劃分,共分為一到五星級。星級的標(biāo)志是鍍金的五角星,一顆五角星代表一星級,兩顆五角星代表二星級,三顆五角星代表三星級,以此類推,四顆代表四星級,五顆代表五星級,一星級為最低等級,五星級為最高等級,星數(shù)越多,等級越高,也就表示酒店的等級越高。通常來講,一星到三星級的酒店是有限服務(wù)酒店;四星級的酒店是高檔酒店;五星級的酒店是豪華酒店。這種星級制的酒店評級標(biāo)準(zhǔn)在歐洲最為普遍,我國也跟隨國際的腳步,使用此種方法。星級的劃分與評定標(biāo)準(zhǔn)是十分嚴(yán)格的,酒店必須根據(jù)相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)提供設(shè)計(jì)的產(chǎn)品及服務(wù)才能達(dá)到標(biāo)準(zhǔn),獲得星級。

    (二)客戶關(guān)系管理

    隨著市場營銷理論的逐漸深入,就出現(xiàn)了客戶關(guān)系管理。Michael & Gordon C (1999)指出,進(jìn)行客戶關(guān)系管理的目的就是推進(jìn)市場營銷進(jìn)程,同時(shí)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量保證及服務(wù)客戶方面的自動化。Chris &Todman(2000)認(rèn)為客戶關(guān)系管理的核心應(yīng)該是客戶本身,通過提升產(chǎn)品質(zhì)量和完善服務(wù)細(xì)節(jié),充分滿足客戶的需求,讓客戶享受到更高水平的服務(wù)。從這方面來看的話,客戶關(guān)系管理也就是營銷價(jià)值,通過掌握顧客的需求,進(jìn)行精準(zhǔn)、個(gè)性的銷售。

    然而,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛使用將客戶關(guān)系管理的本質(zhì)變成了一種技術(shù)手段,憑借現(xiàn)代化信息技術(shù)把傳統(tǒng)的管理理念和營銷手法進(jìn)行合理的融合,對客戶信息進(jìn)行更深層次的分析研究。IBM公司通過對客戶關(guān)系管理理論的研究創(chuàng)建了系統(tǒng)完整的商業(yè)流程,其中包括識別客戶、選取客戶、獲得客戶、發(fā)展客戶、維持客戶的全部流程及步驟,通過將客戶進(jìn)行分類,進(jìn)而對客戶信息進(jìn)行高效的管理。

    二、高端酒店客戶價(jià)值模型的實(shí)證研究

    (一)模型建立

    1.RFM模型

    根據(jù)美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所阿瑟休斯教授研究,客戶數(shù)據(jù)庫中最核心的三個(gè)要素就是最近一次消費(fèi)(Recency)、消費(fèi)頻率(Frequency)、消費(fèi)金額(Monetary),這些指標(biāo)是分析客戶數(shù)據(jù)的最佳選擇。

    傳統(tǒng)的RFM模型中,R值是指客戶最后一次購買產(chǎn)品距離現(xiàn)在的時(shí)間間隔,間隔越短,則R值越大,客戶越有可能再次購買企業(yè)的產(chǎn)品;F值是指在某一段期間內(nèi)購買產(chǎn)品的次數(shù)F值越大,客戶短期內(nèi)也會有極大的可能再次購買企業(yè)的產(chǎn)品;M是指在某一段期間內(nèi)購買的產(chǎn)品的價(jià)值,M值越大,同樣可以更加容易接受企業(yè)的服務(wù)和產(chǎn)品。

    (二)數(shù)據(jù)選擇

    S酒店是地處廈門市中心地帶的一所五星級高端酒店,于2006年開業(yè),客房總數(shù)300余間。S酒店擁有十多年的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),管理體系較為完善,服務(wù)水平比較高,是高端酒店的典型代表,所以選取的樣本數(shù)據(jù)具有行業(yè)代表性。

    本研究選取了S酒店從2017-01-01到2018-01-01四個(gè)月的客戶消費(fèi)明細(xì)數(shù)據(jù),總計(jì)12907條,包含客戶9336名。

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    (三)實(shí)證分析

    1.模型預(yù)測的準(zhǔn)確率分析

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    Ps:AUC值代表了位于ROC曲線下方部分的面積大小。通常,AUC的值介于0.5到1.0之間,越高的AUC值表示越好的效果,低于0.5則表示不符合實(shí)際,模型預(yù)測沒有準(zhǔn)確度。

    (1)基礎(chǔ)模型MQFD(即平均消費(fèi)金額、購買量、到店次數(shù)和住店天數(shù))對客戶價(jià)值評估的準(zhǔn)確率達(dá)到74.21%,意味著根據(jù)這四項(xiàng)基本指標(biāo)對客戶等級分類的結(jié)果與酒店實(shí)際分類的情況之間一致性達(dá)到了74.21,平均絕對誤差率0.1835,這表示本研究建構(gòu)的高端酒店價(jià)值評估指標(biāo)體系對于客戶價(jià)值等級高低的預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確性和有效性。

    (2)在基礎(chǔ)模型MQFD之上我們依次分別加入了T,C,L,R四個(gè)指標(biāo),得到了結(jié)果2,3,4,5??v向?qū)Ρ确治龊罂芍?,T代表的客戶類型和C代表的訂房渠道兩項(xiàng)新指標(biāo)對于酒店客戶等級分類的效果并沒有產(chǎn)生積極作用,反而使模型的準(zhǔn)確度降低了約2個(gè)百分點(diǎn)。反觀客戶保有期L和最近一次消費(fèi)時(shí)間,這兩項(xiàng)新指標(biāo)的加入不但使客戶價(jià)值評估模型的準(zhǔn)確度提升,并且伴隨著誤差率的降低和AUC值的提高,說明客戶保有期和最近一次消費(fèi)對有效評估客戶價(jià)值具有顯著作用。

    (3)在了解保有期和最近一次消費(fèi)時(shí)間的影響之后,我們將二者同時(shí)加入基礎(chǔ)模型的體系,得到了實(shí)驗(yàn)結(jié)果6,此時(shí)模型評估的準(zhǔn)確率達(dá)到了76.98%,提升近3%.同時(shí)誤差率下降到。AUC值增加至0.751,這意味著本研究建構(gòu)的客戶價(jià)值評估基礎(chǔ)模型得到了良好的優(yōu)化,不僅具有較高的準(zhǔn)確性,還具有較強(qiáng)的實(shí)用性和有效性。

    2.模型分類結(jié)果

    在這筆者以MQFD+L+F模型為示范,分類結(jié)果如下所示。

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    在了解保有期和最近一次消費(fèi)時(shí)間的影響之后,我們將二者同時(shí)加入基礎(chǔ)模型的體系,得到了實(shí)驗(yàn)結(jié)果6,此時(shí)模型評估的準(zhǔn)確率達(dá)到了76.98%,提升近3%.同時(shí)誤差率下降到。.1569 AUC值增加至0.751,這意味著本研究建構(gòu)的客戶價(jià)值評估基礎(chǔ)模型得到了良好的優(yōu)化,不僅具有較高的準(zhǔn)確性,還具有較強(qiáng)的實(shí)用性和有效性。

    從上表已知客戶分類的真正元比率為0.964,參加本次活動的普通客戶有583人,所以,本次系統(tǒng)分類的普通客戶人數(shù)為583*0.964,562人。具體分類情況如下圖所示。

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    從混淆矩陣表明,參與測試集分類的普通客戶樣本有583人,其中562人分類正確,9人被分成初級客戶,12人被分成中級客戶,以此類推。所以斜對角線上的數(shù)值代表各等級分類正確的客戶樣本量,初級客戶樣本為181人中只有26人分類正確,中級客戶31人,21人分類正確,高級客戶9人,3人分類正確。從分類的情況來看,本模型對于中級和普通客戶的分類效果最好,但是對于高級客戶和初級客戶的分類效果有待進(jìn)一步的改進(jìn)。

    三、結(jié)論

    本文研究建構(gòu)了適用于高端酒店行業(yè)的客戶價(jià)值評估模型,然后采用高端酒店S提供的795名客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)作為實(shí)證研究的樣本,將客戶價(jià)值評估結(jié)果分為4個(gè)等級:普通、初級、中級和高級客戶,與酒店提供的客戶實(shí)際等級分類進(jìn)行對比得到模型預(yù)測的準(zhǔn)確率,證明模型的有效性和實(shí)用性。經(jīng)研究我們發(fā)現(xiàn),由MQFD+L+R組成的客戶價(jià)值評估基礎(chǔ)模型對客戶分類的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到76.98%,平均絕對誤差率0.1569,AUC值0.751,具有較高的準(zhǔn)確性和有效性,尤其是對普通客戶和中級客戶的識別度比較高。

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