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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在飯店營銷中的運用
摘 要 飯店是否能制定并執(zhí)行切實可行的營銷戰(zhàn)略正是取決于飯店對客戶偏好和行為特征的了解是否正確和全面，因此，我們首先需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘出詳細有效的客戶行為特征信息。關(guān)鍵詞 飯店業(yè) 數(shù)據(jù)挖掘 決策樹
隨著加入ＷＴＯ以及全球一體化進程的加快,當大量國外資本紛紛進入飯店業(yè)以后,飯店市場的競爭可能會進一步激化。作為飯店，它當然清楚顧客希望飯店能提供舒適清潔的環(huán)境、快捷的登記入住和結(jié)賬手續(xù)、價格合理、服務(wù)員有禮貌、設(shè)施齊全……但是哪些才是顧客認為最關(guān)鍵、最重要的呢？他們和顧客光顧行為等方面有怎樣的聯(lián)系呢？特別是在資源有限的情況下，飯店當然無法面面俱到。所以飯店管理者必須尋找對顧客行為最大的因素，并把這些信息轉(zhuǎn)化為有競爭力的營銷戰(zhàn)略從某種程度上，我們可以說飯店是否能制定并執(zhí)行切實可行的市場戰(zhàn)略正是取決于飯店對客戶偏好和行為特征的了解是否正確和全面。因此，飯店需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來發(fā)掘有效的客戶特征信息。
1 數(shù)據(jù)挖掘概述
數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。從商業(yè)角度來看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。
正是數(shù)據(jù)挖掘能夠為飯店管理者提供了全面、深入地分析和了解顧客及其行為特征的重要助臂；也正是由于其創(chuàng)造客戶價值的能力，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被國外一些飯店作為一個重要的競爭工具使用。比如：Hilton Corporation在它的 Beverly Hills總部使用了E.piphany E.4 軟件，Starwood Corporation也引進了U?鄄nica Corp的Affmium 軟件。
2 有效使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于希望了解和預(yù)測顧客行為的飯店來說是十分有用的工具，如果使用不當，它是無法給我們提供幫助的。有效使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就必須注意以下幾點。
2.1 定義明確的商業(yè)目標
開發(fā)任何數(shù)據(jù)挖掘模型，都應(yīng)該遵守目標同樣的規(guī)則：明確的目標，恰當?shù)臄?shù)據(jù)準備，合適的工具和技術(shù)，嚴格的處理和全面的驗證。常常被忽略也最值得強調(diào)的是，數(shù)據(jù)挖掘模型之間最主要的區(qū)別是目標的區(qū)別。其處理步驟往往是相同的。所以，我們在具體實施中，不僅要從建模的角度強調(diào)定義目標的重要性，還需要從商業(yè)的角度強調(diào)清晰定義目標的重要性。
2.2 收集支持模型的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)準備是數(shù)據(jù)挖掘模型開發(fā)過程的第一個步驟，也最重要的步驟之一。雖然數(shù)據(jù)挖掘的工具也很重要，但是數(shù)據(jù)是框架（信息庫），模型的質(zhì)量與底層的數(shù)據(jù)密切相關(guān)。數(shù)據(jù)準備階段包括這幾個部分的工作———數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸約。
首先，我們必須收集支持模型的有關(guān)數(shù)據(jù)。只有對目標主體和市場有非常透徹的理解，才可能為目標模型選擇出最佳的數(shù)據(jù)。在有了建模所需的完整數(shù)據(jù)集以后，下一步需要對數(shù)據(jù)進行清理。其次，為了使后面的挖掘工作易于進行，我們還需要進行數(shù)據(jù)集成，即將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合成一致的數(shù)據(jù)存儲。第三，在擁有明確的目標和干凈、準確的數(shù)據(jù)之后，還需要進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適于挖掘的形式）和數(shù)據(jù)歸約，使數(shù)據(jù)能夠發(fā)揮最佳效果。
2.3 選擇適合的數(shù)據(jù)挖掘工具
數(shù)據(jù)挖掘工具有很多，比如：規(guī)則歸納、聚類、決策樹、遺傳算法、神經(jīng)等。每個工具都有它的優(yōu)點和缺點，不能簡單的說哪種工具好，哪種不好。我們需要針對具體的情況和飯店計劃的目標來選擇最適合的工具。
2.4 驗證模型的重要性
模型的驗證工作是十分重要的，不能通過驗證的模型是沒有任何商業(yè)意義的。模型開發(fā)的一個就是重要準則是：用模型開發(fā)過程中未使用過的數(shù)據(jù)來驗證模型。這個準則可以檢驗?zāi)Ｐ偷慕研浴Ｈ绻Ｐ万炞C的結(jié)果不佳，可能是由于數(shù)據(jù)有、變量匹配差或建模使用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不合理等因素造成的，就必須使用合適的驗證技術(shù)使模型更加嚴格、有效。在成功地挖掘出有用的信息后，就可以利用這些信息來制定合適的營銷戰(zhàn)略。通過這種方式，我們就可以把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘出來的信息轉(zhuǎn)化成為有效的競爭力。
3 飯店使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的一個實例
下面這個例子是基于韓國豪華飯店的一個實例，旨在說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在飯店業(yè)的有效性和實用性，并借此案例進一步簡要闡明在飯店業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體實施過程。
這個研究的目標是幫助飯店決策者建立飯店顧客的行為模式，并以此作為飯店制定可行營銷戰(zhàn)略的重要基礎(chǔ)。
為了獲取飯店顧客的行為模式，研究者選擇了韓國漢城的11家飯店，并在光顧這11家飯店的顧客中精心挑選出281位顧客，對其進行了相關(guān)的問卷調(diào)查。問卷主要考察了顧客個人資料數(shù)據(jù)（年齡、性別、國籍、職業(yè)）；顧客的行為數(shù)據(jù)（旅行的目的、過去光顧飯店的頻率、選擇的飯店、樓層類型、房間類型、支付方式……）；顧客的心理或態(tài)度數(shù)據(jù)（對飯店服務(wù)員的禮貌、快速/平滑處理顧客投訴、預(yù)訂的便利性、前臺服務(wù)等方面的滿意程度……）這三方面１０多項數(shù)據(jù)。值得強調(diào)的是，研究者為模型選擇的數(shù)據(jù)是基于對飯店業(yè)本身以及顧客、市場情況等方面透徹理解之上的，比如研究者所考察的顧客對于飯店提供的某些服務(wù)的滿意度數(shù)據(jù)，是從已經(jīng)被證實與飯店服務(wù)質(zhì)量緊密相關(guān)的屬性中挑選出來的。同時應(yīng)指出，由于顧客滿意度數(shù)據(jù)等是無法從飯店數(shù)據(jù)庫得到的，所以研究者使用了問卷調(diào)查這一方式對建模數(shù)據(jù)進行了確認和完善。
在獲得了建模所需的數(shù)據(jù)之后，研究者首先對收集的數(shù)據(jù)進行了清理，因為數(shù)據(jù)可能不準確必然導致數(shù)據(jù)挖掘模型實施的失敗。同時還對一些機難以識別的數(shù)據(jù)進行處理，研究者主要是把對一些顧客屬性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為了簡單的、便于處理的數(shù)字。比如：把顧客對各項指標的滿意度屬性都轉(zhuǎn)化為：5=非常滿意，4＝比較滿意，3＝一般，2＝比較不滿意，1＝完全不滿意；飯店把性別屬性轉(zhuǎn)化為0＝男性，1＝女性；把顧客目的轉(zhuǎn)化為1＝商務(wù)旅行，2＝旅游。
針對這個研究的目標———預(yù)測顧客在飯店選擇、房間類型選擇、支付方式等上的顧客行為模式，我們需要挖掘顧客行為模式與其個人信息、對飯店各項服務(wù)或設(shè)施的滿意度情況之間的相互關(guān)系。而挖掘出的信息的商業(yè)價值在于為飯店經(jīng)理人提供決策依據(jù)。所以，挖掘出的信息必須是飯店經(jīng)理人容易理解的。這樣，信息最終才能轉(zhuǎn)化為飯店的優(yōu)勢競爭力。
正是由于上述各種原因，研究者在諸多數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中選擇了結(jié)構(gòu)和生成規(guī)則易于理解的決策樹。生成決策樹的過程如圖所示。研究者最終使用SPSS的數(shù)據(jù)挖掘工具Clementine還是挖掘出了50多條有關(guān)規(guī)則。
挖掘出的這50多條規(guī)則中，有一些規(guī)則是比較明顯的，是有經(jīng)驗的飯店管理者在管理工作中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)或是可以察覺的規(guī)則；而另一些規(guī)則卻是潛在的、是飯店管理者不易察覺或無法察覺的。同時，挖掘出來的這50多條規(guī)則并不一定都是有用的或是有意義的，在管理者具體把這些規(guī)則用于實踐中時，不同的商業(yè)目標往往需要不同的規(guī)則作為基礎(chǔ)。
比如，研究者挖掘出了如下有關(guān)顧客光顧情況的規(guī)則：若顧客為３０多歲的男性或３０～４０多歲的女性，并已經(jīng)光顧過某個飯店４次，那么這位顧客很有可能再光顧這家飯店或與之類似的飯店；而４０多歲的男性顧客已經(jīng)光顧過某家飯店４次，則不太可能再次光顧這家飯店或與之類似的飯店；光顧過某家飯店多于５次的女性顧客很可能再光顧這家飯店或與之類似的飯店１０次以上；如果顧客已經(jīng)光顧過某家飯店２次，而且他住在飯店的標準層，又是直接在飯店預(yù)訂房間的，同時他對于飯店房間的大小比較滿意，那么這位顧客很可能再光顧這家飯店或與之類似的飯店５～９次。
上述有關(guān)顧客光顧情況表明：這家飯店的管理者在對有價值顧客進行定位時，可以首先排除已經(jīng)光顧過本飯店４次的４０多歲的男性顧客，并把已經(jīng)光顧過本飯店５次以上的女性顧客定位為最有價值顧客，同時把已經(jīng)光顧過本飯店４次的３０多歲的男性和３０～４０多歲的女性定位為比較有價值顧客。這樣，管理者就可以通過諸如僅針對有價值顧客進行�？酮剟钣媱潱员Ａ艉诵念櫩�，培養(yǎng)其忠誠度；同時飯店還可以注意顧客預(yù)訂房間的方式和選擇的房間類型，并使飯店房間的布置更顯寬敞來提高顧客滿意度，著重對直接預(yù)訂標準層房間，且已經(jīng)光顧過飯店兩次的顧客進行顧客有效的保留措施。
4 結(jié)語
上面所提到的只是數(shù)據(jù)挖掘運用到飯店營銷中的一個例子。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于希望了解和預(yù)測顧客行為的飯店來說，是十分有用的工具。但是，數(shù)據(jù)挖掘僅僅是許多幫助飯店尋求決策支持的許多中的一種，也必然有它的局限；我們也不能說數(shù)據(jù)挖掘就是飯店成功營銷的保證。在實際中運作中，有飯店業(yè)建模經(jīng)驗的數(shù)據(jù)挖掘工作者是十分必要的；我們還常常需要把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和其他一些方法結(jié)合起來使用，以便飯店能夠根據(jù)挖掘出來的信息，能夠做出相對最優(yōu)的營銷決策，比如飯店應(yīng)和哪些顧客保持最密切的聯(lián)系，對能夠給飯店帶來利潤的顧客進行目標定位并提供相應(yīng)的激勵。挖掘出來的信息還可以運用于飯店進行市場細分、開拓新的市場、創(chuàng)建個性化服務(wù)、有效提供直郵服務(wù)等很多方面。有效的運用數(shù)據(jù)挖掘工具，并將看似無可言的數(shù)據(jù)或資料轉(zhuǎn)化為切實可行的措施，必然能夠給我國的飯店業(yè)帶來優(yōu)勢明顯的競爭力。
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