点评-酒店集团为何要开发独立的顾客点评系统.docx

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1、酒店集团为何要开发独立的顾客点评系统？2014-08-01 来源：环球旅讯酒店可以通过自身会员所分享的点评信息，获得第一手资料以便改善服务。此外，更可以深入挖掘评论及评论周边数据而形成顾客画像。　　【环球旅讯】（特约评论员王颜）对于那些拥有忠诚会员的酒店集团来说，使用独立的评论系统除了显得更专业以外，更大的价值体现在能更便捷的获取会员相关数据信息并从中发现更多的“秘密”。　　独立的会员点评系统　　互联网上从来不会缺乏酒店顾客点评，无论使用何种语言，在哪个城市，住什么酒店。无论是携程、去哪儿还是TripAdvisor的国

2、内版到到网，都为顾客选择酒店并最终完成预定提供了极大的帮助。对于酒店来说，关注这些网站并管理好自己酒店的在线声誉显得尤为重要。　　在此之外，极个别的酒店集团，已经开始建立并运营属于自己的会员点评系统，并且获取了大量基础信息之外的数据。洲际酒店集团独立会员点评系统喜达屋酒店集团独立会员点评系统  　　独立的会员点评系统：区别于OTA网站和其他点评网站，由酒店或酒店集团独自建立并运营的点评系统。该系统可供通过官方渠道预订的顾客和会员直接发表住宿及体验评论，不引用和展示任何来自第三方渠道的评论。酒店可通过该系统直接获取关于顾

3、客的第一手资讯。　　我们通过相关调研获知，洲际酒店集团和喜达屋酒店集团已经使用并运营自己的独立点评系统。而其他酒店集团，如雅高、希尔顿则使用TripAdvisor的评论系统，而像凯悦、万豪等酒店集团既没有自己独立的点评系统，也没有在官方网站中引入并使用任何第三方的评论系统。　　是什么原因促使酒店集团运营独立的点评系统呢？这样做的优势又在哪里？接下来，让我们通过数据告诉大家。　　获取更完整的会员信息　　各大集团都会关注不同OTA、点评网站甚至社交平台的顾客在线评论，某些酒店仅一天就可以获取几十条不同来源的点评，并得到一些

4、有价值的信息。但这些似乎还远远不够，因为我们无法从评论和这些网站中直接获取这位顾客的身份信息、个人喜好、旅行频率以及消费习惯等更深入的信息。　　更深层次的问题还包括，当一名顾客在OTA或点评网站中发布差评或投诉时，酒店方除了在第三方网站的评论下方回复以外，并没有更直接的方式对顾客道歉；而在顾客看来，酒店似乎对自己的投诉并不在意，因为没有接到任何来自酒店的直接反馈。　　因为OTA和点评网站中的种种限制，酒店集团开始考虑使用独立的会员点评系统来完善并丰富自己的在线声誉体系。　　在我们对洲际酒店集团会员评论体系的研究中发现，

5、不管是好评差评，每一条会员点评中，至少包含了15个以上的有价值数据。比如：会员年龄、所在地区、旅行理由、是否推荐给其他顾客以及对酒店设施的个人偏好等。　　聆听更真实的顾客体验　　通过对酒店集团官网、OTA网站和点评网站用户评论的观察我们发现，来自于酒店集团独立运营的点评系统中的评论质量远远高于其他渠道的评论。　　我们选取了同一家酒店在不同来源中的评论进行对比：数据模型为北京国际艺苑皇冠假日酒店，数据截止至2014年6月30日　　从图中不难发现，由于酒店集团的独立评论系统运行时间较晚，OTA和点评网站的评论数量要明显多于

6、官方网站，但是官方网站在评论回复数量和时间上则远远领先于其他所有网站。　　我们看到官方网站的回复比例达到了94.3%，平均回复时间控制在了5天以内，这对于酒店集团来说难能可贵，而对于会员以及通过官方网站预定的顾客来说更是一种态度上的尊重。　　在点评的字数上同样可以看出两者间的区别。来自官方网站的会员点评字数平均为80个字，酒店平均回复102个字，而其他网站的平均评论字数仅有32个字，如果排除去哪儿网的测评文章，这一数字还会更低。顾客愿意花更多的时间撰写并发布更多内容的住宿点评，这对于酒店来说是求之不得的，而80个字和3

7、2个字的区别就是酒店可以更清楚的了解自己在顾客心目中的形象。　　挖掘更精准的会员需求　　现在，我们都知道免费WIFI已经逐渐成为绝大多数酒店顾客的必要需求了，但我们是否知道不同地区、年龄的会员们有哪些不同的旅行习惯呢？而不同的旅行习惯所衍生的需求又有什么不同呢？欧洲会员和亚洲会员对酒店需求有何不同了？如果再深入下去，一位来自美国的60岁精英会员和一位来自中国的35岁精英会员，他们的需求又有什么区别？也许这一类问题酒店无法深入考究，只能凭借互联网上现有的“统一型调研数据”（统一型调研数据：不区分酒店品牌、定位、区域及目标

8、客户而进行的数据统计）去了解。数据来自洲际酒店集团官方网站用户点评　　从上图对比我们可以看出，白金级别会员比其他级别会员更看重酒店对会员的识别、睡眠质量和礼遇，而普通会员则比精英会员更关心客房整洁度、位置和设施。对于酒店来说，面对不同属性的会员和顾客时，应该首先满足他们最关心的需求，并且提供个性化的服务。　　从数据中发现更多秘密