大數(shù)據(jù)分析技術(shù)如何改變傳統(tǒng)酒店與保險業(yè)

雖然落后于零售業(yè)和制造業(yè)，但是，酒店業(yè)和保險業(yè)有著令數(shù)據(jù)分析師羨慕的數(shù)據(jù)數(shù)量和種類，大數(shù)據(jù)也正在改變傳統(tǒng)領(lǐng)域的面貌，將每一條數(shù)據(jù)痕跡轉(zhuǎn)變?yōu)榭筛吨T行動的洞察力。

酒店和酒店業(yè)

每天，酒店和酒店業(yè)都為大量游客提供服務(wù)，每家酒店也會檢查入住率是否符合預(yù)期。實現(xiàn)這些預(yù)期的關(guān)鍵在于返客率，越來越多的酒店和休閑場所經(jīng)營方開始求助先進的分析解決方案，找到讓客人感覺滿意的線索。

盡管營銷部門可能會勉強承認這一點，但是，酒店和休閑場所經(jīng)營者并非對所有客人一視同仁。有些客人就是簡單入住，離開。但是，有些客人會大量消費，比如精美的晚餐，娛樂休閑，體育運動和spa。在如今的市場上，識別哪些客人具有更高客戶生命周期價值，對于某個行業(yè)來說，相當(dāng)重要，但問題是，一次光臨并不能從經(jīng)驗上將這類客戶與一般客戶明顯區(qū)分開來，客戶生命周期價值并不明顯。

舉個例子，一個在酒店俱樂部揮金如土的人，可能只是一位退休后過把癮的普通客人，平時他并不會真這么消費。但是，一位看似節(jié)儉，住經(jīng)濟客房并且?guī)缀鯖]有額外消費的出差中的客人，一旦酒店讓他滿意，很有可能成為回頭客，這樣的客人會有更高的生命周期價值。大數(shù)據(jù)能夠幫助我們做出這種區(qū)分。

大數(shù)據(jù)分析在酒店業(yè)的第三個用途與收益管理（yield management）有關(guān)，確保每個房間都能以合理價格提供給客人，這就需要考慮全天需求量的起伏以及其他因素，比如天氣和地點等會影響入住客人類型和數(shù)量的因素。

大數(shù)據(jù)分析可以用于所有這些領(lǐng)域，盡管酒店和酒店業(yè)落在零售業(yè)和制造業(yè)后面，，但是，情況正在改觀。一個非常前衛(wèi)的例子，美國經(jīng)濟型連鎖酒店Red Roof Inn, 2013/14年的冬季，酒店業(yè)績創(chuàng)紀(jì)錄，其原因就在于公司的營銷和分析團隊共同合作，利用誰都可以獲取的數(shù)據(jù)資源，比如天氣情況和航班取消等，有針對性的進行營銷服務(wù)。由于冬天的關(guān)系，航班取消率約為3%，這意味著每天會有9萬多名旅客滯留，大部分客戶會使用網(wǎng)絡(luò)搜索附近住宿情況，因此，營銷團隊針對相關(guān)地理區(qū)域最有可能受到影響的客戶進行營銷，最終，公司機場附近酒店入住率猛增，收益增長了10%。

另一家美國連鎖店Denihan Hospitality也創(chuàng)新性地使用了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，這家集團在美國擁有多家精品酒店，包括James和Affinia 酒店等品牌。Denihan使用IBM分析技術(shù)來匯總連鎖店的交易數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，并與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)合起來，比如客人在TripAdvisor等評價網(wǎng)站上所留的反饋意見和評論，在數(shù)據(jù)驅(qū)動下作出重要戰(zhàn)略決策，重新布置客房已滿足用戶需求。比如，為深受旅行家庭喜愛的客房提供更多的浴室存放架。

這家連鎖店甚至將分析技術(shù)交到酒店一線工作人員的手里，他們的智能手機配備了儀表板，可以預(yù)測某個客人在入住期間可能的需要，比如飯館飲食、禮賓服務(wù)或者瀏覽當(dāng)?shù)鼐包c等方面?？头壳陔s人員可以收到實時信息，了解某間客房的客人是不是需要另添一個枕頭。

當(dāng)然，與大多數(shù)行業(yè)一樣，分析技術(shù)在酒店服務(wù)業(yè)所做的工作大部分側(cè)重于營銷。總的目標(biāo)常常是策劃個性化營銷活動，這就需要分析關(guān)于到訪客人的所有可用信息，為此需要收集客人反饋、交易活動、忠誠度計劃的使用情況以及購買的第三方人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)。然后，這些數(shù)據(jù)可以用來決定提供餐廳吃飯免費還是附近影院免費影票的服務(wù)更有可能吸引終身價值高的客人來預(yù)訂。

在萬豪酒店，大數(shù)據(jù)并不局限于營銷，它已用在這家連鎖酒店的業(yè)務(wù)運營的各個方面。非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集(比如天氣預(yù)報和當(dāng)?shù)鼗顒訒r間表)用來預(yù)測需求，并確定每一間客房在全年的價格。這讓萬豪酒店能夠制定最合理的房價–這在當(dāng)下至關(guān)重要，因為如今客戶習(xí)慣于掃描價格比較服務(wù)、尋找最實惠的酒店，以便省錢。同樣，喜達屋的系統(tǒng)也會分析當(dāng)?shù)匾约笆澜缃?jīng)濟因素、活動和天氣情況，優(yōu)化房價。知道本國天氣如何影響北美核心客戶群在加勒比海度假消費，他們就知道降低房價或開展?fàn)I銷的最佳時機。事實上，這一策略也讓客房收入增長了近5%。

酒店和酒店服務(wù)業(yè)也許剛開始使用大數(shù)據(jù)，但是它有令人羨慕的數(shù)據(jù)數(shù)量和種類可供利用。從訂房那一刻起到退房那一刻，客戶留下的第一條數(shù)據(jù)痕跡，都被分析人員開始認真地轉(zhuǎn)變成可付諸行動的洞察力。

在諸如物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等顛覆性技術(shù)驅(qū)動下的大數(shù)據(jù)，也對保險行業(yè)既有競爭者和新進者帶來巨大影響。Tom Warden從事保險業(yè)研究和創(chuàng)新已經(jīng)25年多了，作為AIG壽險和退休業(yè)務(wù)的首席數(shù)據(jù)官，在最近的一次采訪中，他談到了保險業(yè)大數(shù)據(jù)，以及保險公司如何在大數(shù)據(jù)年代高瞻遠矚，從小事著手，迅速學(xué)習(xí)。

Tom Warden認為，大數(shù)據(jù)是一個生態(tài)系統(tǒng)，由不斷增多的數(shù)據(jù)類型構(gòu)成，需要依靠數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能方法進行海量計算和分析。最激動人心的就是利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造新產(chǎn)品和開拓新市場，顯著改變客戶看待保險的方式。大數(shù)據(jù)為當(dāng)今保險業(yè)商業(yè)模式轉(zhuǎn)變提供了方法和手段。

具體來說，現(xiàn)在的保險產(chǎn)品是被動產(chǎn)品。雖然保險公司說他們是客戶的合作者，但事實并不真的如此。來自汽車、家庭、商業(yè)和政府等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)能夠讓保險公司更好地分析風(fēng)險，在風(fēng)險發(fā)生之前預(yù)測損失情況。比如，保險公司可以從中獲知最易將司機置于危險之中的因素是什么——并敦促客戶改變行為方式，盡可能避免危險。自動在家中采取降低風(fēng)險事故的行為，比如防止結(jié)冰或泄露的管道釀成巨大事故。保險公司可以使用來自商品工廠和設(shè)備性能的流數(shù)據(jù)，預(yù)測并預(yù)防主要事故。保險公司甚至能夠以更加綜合有效的方式幫助跨國公司進行風(fēng)險管理。

通過預(yù)防壞事情發(fā)生在客戶身上，而不是事后亡羊補牢，保險公司就能提供客戶愿意買的產(chǎn)品，而不是客戶不得不買的產(chǎn)品。

Warden還指出，現(xiàn)在保險公司運作是封閉的。保險公司搜集并保留投保人的數(shù)據(jù)和損失。精算師從事數(shù)據(jù)分析。但是，在未來新世界中，許多其他參與者也能搜集和控制最重要的數(shù)據(jù)，僅舉幾個例子，汽車制造商，智能手機生產(chǎn)商，互聯(lián)網(wǎng)公司以及通信公司，工業(yè)設(shè)備制造商。保險公司將會面臨這樣的風(fēng)險：自己價值鏈上最有利可圖的環(huán)節(jié)將面臨來自其他控制數(shù)據(jù)流競爭者的威脅。

高瞻遠矚也需要從小處著手。Warden認為，保險公司首先需要承認，工作之一就是利用數(shù)據(jù)來最佳化公司既有賺錢機器。如今，最好的做法就是將更具預(yù)測性的模式嵌入價值鏈的每一個環(huán)節(jié)。為了實現(xiàn)這些，公司需要聰明的人，嚴謹?shù)姆椒ㄒ约昂献魑幕瘉韺?shù)據(jù)驅(qū)動下的洞見轉(zhuǎn)化為收益。其次，需要關(guān)注大數(shù)據(jù)各個轉(zhuǎn)換方面。將公司最好、最有前途的業(yè)務(wù)功能放到一起。賦予它們足夠的資源進行創(chuàng)新。將它們的工作與日常工作區(qū)分開來。從客戶注重的東西開始著手，通過添加大數(shù)據(jù)功能加以變革。

與此同時，公司也需要從早期采納新分析技術(shù)同行犯的錯誤中吸取教訓(xùn)。通常，這些錯誤有這么幾個。在真空中創(chuàng)新就是最大的錯誤。數(shù)據(jù)分析師并不知道企業(yè)怎么掙錢。因此，需要讓來自相關(guān)業(yè)務(wù)的員工從一開始就參與到創(chuàng)新團隊中。每個人都需要更加開闊的思維，具有創(chuàng)造性和合作精神。另一個大錯誤就是讓個別高層的意見過早的參與進來，扼殺創(chuàng)新?？偟恼f來，高層應(yīng)該盡量推遲他們的不信任，以期對所謂的激進想法有一個公平的評價。第三個錯誤就是沒有對通過數(shù)據(jù)周期合理管理數(shù)據(jù)以確保其有效性這一點給予足夠重視。輸入的是垃圾，產(chǎn)出的也是垃圾這一原則，也適用于大數(shù)據(jù)。

那么，如何在變革中保證公司員工步調(diào)一致？Warden認為，保險公司員工幾乎都在關(guān)注如何最大化公司當(dāng)前利益，幾乎沒人被指派去創(chuàng)造未來。領(lǐng)導(dǎo)的工作就是創(chuàng)造一種未來愿景，保證每位雇員都在今天和未來的成功中扮演一部分角色。他們應(yīng)該相互協(xié)助而不是相互對抗。不斷談及未來愿景、實現(xiàn)這一愿景的各種努力，并不斷隨著新的知識加以調(diào)試，就能保證大家步調(diào)一致。

最后，他也談到了快速學(xué)習(xí)的方法。以使用為基礎(chǔ)的保險定價（usage-based insurance pricing）是最能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)在保險領(lǐng)域巨大潛力的例子。這不僅僅是龐大數(shù)據(jù)量的問題，也有巨大的機會將行車數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)，比如氣候，道路擁堵等情況溶合起來。這會產(chǎn)生更加智能的風(fēng)險評估和定價機制。添加有關(guān)司機個人興趣以及待辦事項等數(shù)據(jù)，能讓任何情況立刻實時化，更加具有適應(yīng)性：從客戶角度來看，你已經(jīng)創(chuàng)造出智能駕駛。

另一個大展拳腳的地方就是識別欺詐索賠以及核保人和銷售人員這類人員的欺詐。欺詐總是那些聰明狡猾的人干的壞事?？焖麄円徊?，就需要篩選大量看似無關(guān)的數(shù)據(jù)，找出內(nèi)在復(fù)雜模式。

風(fēng)險管理另一個潛力巨大的領(lǐng)域。查找、分析和模擬大量的各種因素（天氣模式，社會趨勢，道德走向等），增進對那些影響公司賬目中凈效益因素的理解， 需要非常先進的數(shù)據(jù)技術(shù)以及強大的計算環(huán)境。

大數(shù)據(jù)并不是魔法，但是，當(dāng)靶向正確目標(biāo)時，就是一把有利的武器。從持續(xù)不斷的精細數(shù)據(jù)流中預(yù)測動態(tài)事件，是大數(shù)據(jù)的問題。但是，預(yù)測客戶什么時候?qū)⒁∠妥约旱暮贤?，未必是?strong>數(shù)據(jù)分析的強項?？傮w上，較之信用卡之類的業(yè)務(wù)，保險并不是一種高頻行業(yè)。領(lǐng)導(dǎo)人需要搞清楚的是，他們并不是在資助用玩具槍射擊大象或者兔子。