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摘要：近些年來,隨著我國經濟的飛速發展和人民生活水平的顯著提高，我國酒店業得到了蓬勃的發展。酒店行業內的競爭也日益激烈，而自2020年疫情以來，整個酒店業可謂舉步維艱。為了能夠在嚴峻的市場環境下生存，在激烈的市場競爭中取勝，酒店需要更加理解客戶需求和了解市場。數據挖掘技術能夠幫企業從雜亂無章的大數據中提取有價值的信息，幫助企業實現精準營銷。本文介紹幾種經典的數據挖掘技術以及各項技術在酒店營銷中的應用，并討論酒店實現商務智能化和應用數據挖掘的路徑。

關鍵詞：酒店營銷，數據挖掘，大數據

隨著經濟的飛速發展和人民生活水平的顯著提高，如今的酒店已不再只是為“高端人士”服務，而逐漸成為一種大眾化的消費場所。酒店業市場呈現出顧客需求多樣化、個性化、行情變化快等特征。酒店在力求滿足顧客需求的同時，還要兼顧自身的運營成本。為了實現既能滿足客戶多樣化需求，同時又能節省成本的目的，酒店需要充分了解市場、理解客戶需求，實現精準營銷。所幸的是當今世界是一個大數據高速發展的時代，數據已經成為各行各業重要的生產要素。善于利用數據從數據中挖掘出有價值的信息，可以幫助企業提高營銷效率，提升客戶滿意度，同時節省營銷成本。數據挖掘（DataMining）是指從大量的數據中發現對決策有用的知識，這些知識包括概念、規則、模式等多種形式。常見的數據挖掘技術主要包括關聯規則、聚類分析、分類和預測等。本文介紹關聯分析、聚類分析、決策樹和線性回歸等。

一、數據挖掘方法及在酒店營銷中的應用

（一）關聯分析

關聯分析是挖掘關聯規則的過程，關聯規則是指在同一事件中出現不同項目的規律性，關聯并不一定意味著因果關系。比較經典的關聯分析是沃爾瑪公司的啤酒和尿布的故事。沃爾瑪通過關聯分析發現，很多顧客在購買尿布的同時也購買了啤酒。當把尿布和啤酒擺放在一起銷售后，兩者的銷量都增加了。關聯分析最初應用于分析零售行業顧客的購物行為模式，因此關聯分析有時也被稱為購物籃分析。關聯分析通常用于商品貨架布置、購物路線設計、銷售配貨、存貨安排、交叉銷售以及根據購買模式對用戶進行分類等。酒店行業也同樣可以運用關聯分析來分析客戶的購買模式。例如餐飲部門可以對客戶點單的內容進行關聯分析，挖掘出兩種或多種被客戶同時購買的菜品或飲品，據此為以后的客戶推薦相關聯的菜品和飲品，從而促進銷售?？头坎客瑯涌梢詫蛻粼诰频甑钠渌M情況進行關聯分析，例如分析客戶所選房型與其他消費行為的關聯規則，據此對相應房型的客戶推銷其更有可能購買的其他酒店商品。關聯分析中有三個主要的指標：支持度(Support)、置信度(Confidence)和提升度(Lift)。支持度是指兩種商品X和Y同時出現的概率，反映所發現規則的有用性。支持度的計算公式為：置信度是指購買X的人，同時購買Y的概率，反映的是所發現規則的確定性。置信度的計算公式為：提升度反映了關聯規則中的X與Y的相關性，提升度>1且越高，表明正相關性越高，也即Y的購買確實是被X的購買所提升的；提升度<1且越低，表明負相關性越高；提升度=1表明沒有相關性。提升度的計算公式為：酒店在做關聯分析時需要實現設定支持度和置信度的閾值，當挖掘出來的關聯規則的支持度和置信度高于閾值，且提升度大于1，則可以認為該關聯規則有用且可靠，可以根據其實施相應的營銷組合或交叉銷售等。

（二）聚類分析

聚類分析是在沒有給定類別特征的情況下，把數據樣本依據其相似性，劃分成多個子集的過程。每個子集被稱作一個簇（Cluster），簇內的樣本彼此相似，但與其他簇中的樣本不相似。聚類分析在客戶關系管理中有著廣泛且有效的應用。聚類分析有多種算法，其中最經典、最常用的是k-means算法。K-means算法首先需要確定簇的個數K，并隨即選擇K個簇的中心點，將每個數據點指定給其最近中心點的簇，然后根據每個簇的平均值更新每個簇的中心點，重復此步驟直到沒有新的調整。K-means算法相對簡單，適用于比較規則的簇，且收斂速度相對較快。但是需要預先指定K的值，因此需要一定的領域知識。由于K-means算法是基于平均數的一種算法，聚類結果可能容易受到噪聲數據和異常值的影響。在聚類結果的基礎上，酒店還可以進一步使用RFM模型來衡量各個類客戶的價值和貢獻度。RFM中的R（Recency）表示最近一次消費時間，F（Frequency）表示消費頻率，M(Monetary)表示消費金額。酒店可以計算客戶的RFM指標，評判每一類客戶群的價值。可以將客戶劃分為高價值客戶、一般價值客戶和低價值客戶。然后對每一類客戶進行不同的營銷策略，提供個性化服務，從而做到精準營銷。

（三）決策樹

決策樹是一種經典且常見的用來進行預測的分類算法。決策樹是一種有監督的分類算法，也即預先設置某個屬性為分類標簽，如客戶是否流失，則可利用客戶的其他屬性信息對客戶是否流失進行預測。假設某酒店有以下數據：根據以上表格信息，可以構建如下決策樹。也即年齡在40-50歲之間的客戶通常會流失；年齡小于等于40歲帶家庭入住的客戶往往會流失，年齡小于40歲獨自入住的客戶往往還會再次選擇此酒店；年齡大于50歲且來自省內的客戶會流失，年齡大于50歲且來自省外的客戶通常還會再次選擇此酒店。依據此決策樹所展現的信息，酒店需要著重研究流失客戶的流失原因，采取相應措施提高滿意度避免流失。對于不容易流失的客戶則需要采取相應措施保證滿意率。分類算法除決策樹以外，常見的還有：貝葉斯分類、支持向量機、BP神經網絡、邏輯回歸等。

（四）線性回歸

線性回歸也是一種常用的預測方法。與決策樹預測樣本的類別不同，回歸分析可以預測樣本的某個屬性的具體取值。例如可以根據客戶的其他屬性信息，預測客戶的消費金額，即可以分析酒店客戶的消費金額受到哪些因素的影響，如客戶年齡、性別、入住時間、是否為初次客戶、是否帶家庭入住等等酒店可以掌握的客戶信息。建立消費金額與這些客戶信息之間的線性關系，進而分析這些客戶的這些因素如何影響其消費金額，從而可以為鼓勵客戶以后再來酒店消費提供指導。

二、酒店實現商務智能化的路徑

（一）酒店行業實現商務智能化的意義

首先，數據挖掘不僅僅對酒店的客戶關系管理和營銷，起著至關重要的作用，還對酒店員工管理同樣具有現實意義。眾所周知，酒店行業因其待遇低、工作時間長、周末節假日尤其繁忙、社會認可度低等原因，員工流失率一直居高不下，這也是酒店人力資源管理中長期存在的痛點。數據挖掘技術可以幫助酒店分析員工心理，預測員工流失和員工表現，從而為酒店更科學地管理員工提供指導意見。因此數據挖掘和商務智能是酒店行業繼續大力發展并使用的一項工作任務。其次，在當今這個競爭日益激烈，受疫情影響旅游業普遍不景氣的時代，酒店唯有充分了解客戶掌握市場，對客戶和市場進行精準營銷才能在激烈的市場競爭中站穩腳。而精準營銷和個性化的客戶關系管理，離不開數據的指導。

（二）酒店行業實現商務智能化的條件

計算機和物聯網技術的發展和在酒店行業的應用為酒店提供了大量的實時數據，使得酒店行業實現商務智能化、采用數據挖掘精準營銷和管理成為可能。有了數據還不夠，還需要有人會分析和挖掘。因此酒店實現商務智能化的另一個必要條件就是有專門人員和崗位對酒店數據進行分析，為管理層決策提供建議和支持。

（三）酒店行業數據分析師的培養

首先，酒店行業的應屆畢業生基本來自各大中專學校旅游管理和酒店管理等相關專業，目前此類專業培養的重點還集中在技能和外語方面。隨著大數據的興起，高校旅游管理和酒店管理專業，可以相應開設數據挖掘或數據分析課程，為酒店和旅游行業的數據挖掘人才做好人才儲備。其次，酒店可以專設數據分析師崗位，對此崗位招聘計算機、統計、信息管理與信息系統等相關專業的畢業生，并對他們進行酒店業務方面的培訓，使之了解酒店業務，將其所掌握的數據挖掘技能充分應用到酒店行業。再者，酒店還可以對已有員工進行數據挖掘方面的培訓。目前部分酒店已經開展與STR（史密斯旅游研究）的合作，有機會獲取行業大數據為自身提供必要的信息和指導。與此同時，酒店還需要充分利用本酒店內部的數據，并由專門人員負責數據分析。充分掌握內外部數據才能更全面的了解市場和客戶。

三、結束語

本文介紹了幾種常用的數據挖掘方法，在酒店行業的應用，旨在鼓勵酒店行業充分利用內部數據更好地了解客戶和市場。同時還討論了酒店行業實現商務智能化和應用數據挖掘的路徑，以期推動酒店行業商務智能化的進程和數據挖掘的推廣。

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作者:劉娟 許剛 陳穎 朱雪 單位:無錫職業技術學院