数言Digitale想用大数据,为酒店做预测分析

 

根据国家政策,2017年将扶持旅游产业。其中,酒店行业2016年的市场规模在5万亿,2017预计会保持10%的增长。但酒店在自身的经营上,还存在很多原始的人工化管理,例如渠道管理、价格管理大多是根据人工经验。随着人力成本的上涨,利润将会被压缩。拿2015年上海地区的数据举例,酒店入住率、已售客房平均房价和每间可售房收入有小幅提升(<3%),市场供应量增加4.7%,需求量增加5.4%,但与此同时人力资源成本同比增加26%。 

因此,数言科技的定位是做一家酒店大数据分析公司。之所以选择酒店业,是考虑到酒店系统化比较早,积累了大量过往数据,并且市场还在增长。

通常企业服务都会从增加营收和减少成本两方面入手,数言CEO陶青告知,他们还增加了提升服务的功能。

具体在酒店行业,增加营收就是提升入住率。入住酒店的人都有过经验,前后两天的订价可能不一样,但是这个调价基本靠人工感觉,没有一套系统化的算法。假设北京机场突然因为大雪延误起飞,这时候机场附近的酒店其实是可以有合理调价来吸引顾客的。数言的主打产品叫“渠道地图”,就是会根据酒店当前的环境、位置、气候、以及是否有大型会议,同时加上竞争对手的价格情况,预测酒店明天、后天在某个渠道定价多少钱合理,会有多少入住顾客。其中,行业里的其他竞争对手的价格是通过外部公共数据爬取,而历史价格会由服务的酒店方提供。

而成本相关,就是体现在人和物资上。数言在预测完住房率之后,就可以对酒店的人员进行排班,即便在人员不够的情况,也可以灵活用工。同时,对酒店来说,水、电等消费品或者能源,一年累积下来也是很大的一笔支出,提前预测就可以控制库存,节约现金流。

此外,数言还做了客户画像追踪,主要是为了吸引企业客户,对企业做营销。 在这些的基础上,数言还给酒店管理层提供管理信息展示。

整体来说,目前数言是处于2.0阶段,可以沉淀单个酒店的自身数据,包括酒店积累的订单数据、系统消费数据,以及爬虫抓取的外部公共数据。按照陶青的设想,当数据积累够多,就可以到3.0版本——全渠道住宿平台。彼时商业化的途径也会更多,例如,可以像美国priceline公司一样反向定价,就是顾客出价,看有没有酒店让他住。亦或者是,由于数言积累了较多数据,可以知道周围人的出行状况、行为模式、消费能力等,对酒店确定选址、建筑规模、类型等都有帮助。

至于盈利,数言现阶段是项目制,客单价在几十万元的级别。同时,也提供轻量级的SaaS产品,主要是将已有的算法模型用来统计平均价格,简单追踪竞争对手的情况等。 再有就是酒店对数据的使用不够充分,数言也会提供一些培训服务。

据悉,数言科技的目标客户主要定位房价在500以上、客房数600间以上的中大型酒店,目前已服务了1家客户,该客户在全国拥有10多家连锁店,服务费在几十万级别。而创始人陶青曾任Uber中国社区运营经理,曾建立Intel首个封装测试工厂生产线智能管理系统,公司于2016年9月份注册完成,目前团队在10人左右,已启动pre-a轮融资。

根据国家政策,2017年将扶持旅游产业。其中,酒店行业2016年的市场规模在5万亿,2017预计会保持10%的增长。但酒店在自身的经营上,还存在很多原始的人工化管理,例如渠道管理、价格管理大多是根据人工经验。随着人力成本的上涨,利润将会被压缩。拿2015年上海地区的数据举例,酒店入住率、已售客房平均房价和每间可售房收入有小幅提升(<3%),市场供应量增加4.7%,需求量增加5.4%,但与此同时人力资源成本同比增加26%。

因此,数言科技的定位是做一家酒店大数据分析公司。之所以选择酒店业,是考虑到酒店系统化比较早,积累了大量过往数据,并且市场还在增长。

通常企业服务都会从增加营收和减少成本两方面入手,数言CEO陶青告知,他们还增加了提升服务的功能。

具体在酒店行业,增加营收就是提升入住率。入住酒店的人都有过经验,前后两天的订价可能不一样,但是这个调价基本靠人工感觉,没有一套系统化的算法。假设北京机场突然因为大雪延误起飞,这时候机场附近的酒店其实是可以有合理调价来吸引顾客的。数言的主打产品叫“渠道地图”,就是会根据酒店当前的环境、位置、气候、以及是否有大型会议,同时加上竞争对手的价格情况,预测酒店明天、后天在某个渠道定价多少钱合理,会有多少入住顾客。其中,行业里的其他竞争对手的价格是通过外部公共数据爬取,而历史价格会由服务的酒店方提供。

而成本相关,就是体现在人和物资上。数言在预测完住房率之后,就可以对酒店的人员进行排班,即便在人员不够的情况,也可以灵活用工。同时,对酒店来说,水、电等消费品或者能源,一年累积下来也是很大的一笔支出,提前预测就可以控制库存,节约现金流。

此外,数言还做了客户画像追踪,主要是为了吸引企业客户,对企业做营销。 在这些的基础上,数言还给酒店管理层提供管理信息展示。

整体来说,目前数言是处于2.0阶段,可以沉淀单个酒店的自身数据,包括酒店积累的订单数据、系统消费数据,以及爬虫抓取的外部公共数据。按照陶青的设想,当数据积累够多,就可以到3.0版本——全渠道住宿平台。彼时商业化的途径也会更多,例如,可以像美国priceline公司一样反向定价,就是顾客出价,看有没有酒店让他住。亦或者是,由于数言积累了较多数据,可以知道周围人的出行状况、行为模式、消费能力等,对酒店确定选址、建筑规模、类型等都有帮助。

至于盈利,数言现阶段是项目制,客单价在几十万元的级别。同时,也提供轻量级的SaaS产品,主要是将已有的算法模型用来统计平均价格,简单追踪竞争对手的情况等。 再有就是酒店对数据的使用不够充分,数言也会提供一些培训服务。

据悉,数言科技的目标客户主要定位房价在500以上、客房数600间以上的中大型酒店,目前已服务了1家客户,该客户在全国拥有10多家连锁店,服务费在几十万级别。而创始人陶青曾任Uber中国社区运营经理,曾建立Intel首个封装测试工厂生产线智能管理系统,公司于2016年9月份注册完成,目前团队在10人左右,已启动pre-a轮融资。 

  

本文转自d1net(转载)

时间: 2025-01-18 19:12:57

数言Digitale想用大数据,为酒店做预测分析的相关文章

大数据让商业智能和预测分析如虎添翼

本文讲的是大数据让商业智能和预测分析如虎添翼,我们都知道,预测分析一直是"象牙塔里"统计学家和数据科学家的"特权",他们远离日常业务决策者.大数据将改变这种状况. 随着越来越多的数据流被放到网上,并整合到现有的BI.CRM.ERP和其他关键业务系统,预测分析最终将成为关注的焦点.虽然大多数客户服务代表和现场销售代表还没有感受到这种影响,IBM和MicroStrategy等公司已经开始行动. 大数据:预测分析不再是统计学家的特权 想象一下这样的世界,客户服务代表可以独

大数据让BI和预测分析如虎添翼

我们都知道,预测分析一直是"象牙塔里"统计学家和数据科学家的"特权",他们远离日常业务决策者.大数据将改变这种状况. 随着越来越多的数据流被放到网上,并整合到现有的BI.CRM.ERP和其他关键业务系统,预测分析最终将成为关注的焦点.虽然大多数客户服务代表和现场销售代表还没有感受到这种影响,IBM和MicroStrategy等公司已经开始行动. 大数据:预测分析不再是统计学家的特权 想象一下这样的世界,客户服务代表可以独立决定一个问题客户是否值得保留或者升级,又或者

企业应该在大数据营销中使用预测分析

如今,大数据已成为营销行业的重大改变者.其最新的应用之一是预测分析. 预测分析是使用历史数据来预测未来事件的科学.在理论上,它对于市场营销非常有用.如果企业可以预测客户的未来行为,就可以进行更有效的营销活动.预测分析的模型如何在现实世界中实际工作? 预测分析实际上有利于营销吗? 其答案是肯定的.预测分析可以帮助企业预测未来的客户行为.以下有几个案例研究: Cardinal Path公司使用店内和交易数据创建预测分析模型,以更好地了解购买行为并提高收入.使用预测分析对他们来说很好. "通过使用预测

51offer想用大数据的留学申请方式

摘要: 时光荏苒,白驹过隙,95后都开始准备出国留学,而00后则已经在留学申请的道路上积极准备了.作为一直享受着互联网带来便利的新兴一代,他们眼中的留学申请无可避免地打上了浓浓 时光荏苒,白驹过隙,95后都开始准备出国留学,而00后则已经在留学申请的道路上积极准备了.作为一直享受着互联网带来便利的新兴一代,他们眼中的留学申请无可避免地打上了浓浓的互联网那个思维.越来越庞大的留学市场,以及越来越年轻化的用户群体让传统的手工作坊式的留学中介和DIY策略似乎成为了"昨日黄花",留学领域正在呼

口碑计划年内接入1000家商业综合体 用大数据帮商场做生意

9月20日,支付宝口碑在上海发布了首个商业综合体解决方案,计划在2016年内接入1000家购物中心,通过会员累积.交叉营销等手段,结合支付宝丰富的会员标签,刺激顾客的活跃度,提升商场的联销率. 2015年全国的购物中心或大型商场超过了4000家,预计到2017年会超过5000家,竞争非常激烈. 引流难.运营难.营销难是如今商场运营者最头痛的三大问题.     针对综合体普遍面临的困境,支付宝口碑围绕"支付即会员,内容即流量"的战略,推出了覆盖会员.营销.运营.拉新的整体解决方案,这也是

使用大数据能源情报创建预测性维护计划

如下图所示的FMLink图表中,我们可以看到:图表上的每个竖条代表了站点基于其总平方英尺因素(factored gross square-foot,FGSF)基础上的年度维护成本.平均成本是1.23美元每FGSF.75%的站点报告其维护成本大约介于0.70每美元FGSF到2.00美元每FGSF之间.综合考虑1.23美元每FGSF的平均成本,以及不同制造商.零售商和其他设施均需要占据巨大的空间倍增,我们开始理解该问题的范畴和的寻求到相应有针对性的解决方案机会的大小.   通常情况下会预算紧缩会导致

阿里云数加平台对物联网数据的实时流式分析实践--设备监控应用

前言   阿里云在物联网提供整体的解决方案,包括IoT套件.大数据分析两个场景,解决了数据上云和数据分析的各种问题,如设备入网安全.数据转发.实时分析.离线分析模型等一整套链路贯通的智能方案.   本文以一个设备的监控的例子选择一个链路的实践,目的是演示联物网在阿里云的最上手的实践. 总体框架  通用的物联网解决方案,分为两个大的方面:设备数据上云.云上数据分析.大数据的部分可以通过MaxCompute建立和训练数据模型,应用用于实时数据,比如设备故障预测.          图中较为全面的抽象

eBay的秘密武器:用大数据激发购买欲

eBay上活跃着180万买家和卖家,网站每天要产生大量的数据.在任何给定的时间点,会有大约350万件商品上市销售,通过eBay的拍卖搜索引擎每天有超过250万次查询.eBay搜索平台副总裁Hugh Williams说,eBay的Hadoop集群和Teradata设备中通常保存有10PB的原始数据.在线拍卖网站eBay使用大数据的诸多功能,例如衡量网站性能和检测欺诈.但他们收集大量数据的更有趣的用途之一,是促使用户在网站上购买更多的商品. 虽然eBay无法强制用户购买他们遇到的每一款产品,但eBa

资产管理大佬讲述:如何用大数据及人工智能挑选基金?

以往的市场充满低风险套利机会,比如过去二十年的房地产.过去10年的债券.过去8年的信托.过去7年的理财等等,在这些不复杂的市场环境下,普通投资者不需要投资顾问也很容易赚到钱.然而到了当下,简单套利的时代已经结束,市场环境越来越复杂.那么在这种情况下,用户应该如何进行投资呢? 而与此同时,无论是传统理财行业还是依托数字技术进行的金融科技事业,对基金管理者来说,如何有效识别风险.识别出正确的投资者才是当今理财行为的核心. 日前举行的第三届北外滩对冲基金峰会分论坛"大数据时代的投资管理"上,