从暑期旺季到巴黎奥运会，酒旅商家旅游如何通过数据管理突围？

在过去的几年里，全球旅游业经历了前所未有的波动。从疫情导致的旅行限制到逐步恢复正常，旅游市场的动态变化影响了许多商家的经营策略。随着2024年旅游旺季的临近，酒旅商家面临着新的挑战和机遇。

一、大势向下，消费疲软早在1季度，对市场普遍的判断是“淡季更淡，旺季更旺”。然而，经历了五一和端午小长假后，市场预期有所下调，对旺季也保持谨慎了。

在疫情刚结束的时候，很多人认为经济会迅速反弹。然而，去年这个时候，市场发现情况并非如此。尽管服务业特别是旅游业表现不错，先有淄博，后有哈尔滨，今年又出现了天水，工业方面虽然房地产链条崩塌了，但是新能源汽车行业还是有亮点的，但工业景气度却仍然低迷。到今天，曾表现良好的旅游业和新能源汽车行业还能坚持多久？

二、暑运旺季的市场观察随着酒旅行业的暑期旺季的到来，供需双方都在试探市场热度，第三方数据也提供了一些参考。上周的数据表明，航班票价同比去年下降了3%。本周正式进入暑，价格博弈正式开始落地，预期走向现实。虽然目前尚没有看到第三方的数据更新，但从有限的观察来看，机票价格在6月上涨之后还是下调了，只是这次的下调是缓慢的，不像以往那样临期跳水。

在这样的市场环境下，高性价比的航司和酒店，能否在百业衰退的大环境下保持逆势成长？这值得我们深思。

三、“钱和闲”利润韧性的逻辑如今距离“世界那么大，我想去看看”走红网络已经过去了将近10年，细想旅游就是这么一个奢侈的活动，需要有钱和闲。然而，如果二者不能兼顾，究竟是钱重要还是时间更重要呢？

以前经济好的时候，大家都忙着赚钱，确实没时间去旅游。但每年总归还有一些节假日或年假，在这样的假日虽然扎堆出游，但对价格相对不敏感。然而现在，大学生找不到工作，有些人失业了，从暑期旺季到巴黎奥运会，酒旅商家旅游如何通过数据管理突围？还在工作的人也没以前忙了，收入也降低了。这时候时间有了，但钱却少了，旅游不一定扎堆在旺季了，市场对价格也敏感了。

四、下一个“泼天富贵”在哪儿？2024年巴黎奥运会即将到来，这对于酒旅行业来说是一个巨大的机遇。根据预测，奥运会期间，巴黎的旅游需求将增长500%。这种需求的激增不仅对航空公司有利，对酒店和旅游景点也是一次大考验。

奥运会期间，如何有效地管理价格成为商家面临的主要挑战。机票、酒店和旅游景点的价格都需要找到一个最佳平衡点，以便在需求高峰期最大化收益，同时避免因价格过高而失去客户。

五、除了靠天吃饭还能做什么？在面对如此复杂的市场环境时，数据管理显得尤为重要。无论是航空公司还是酒店，都需要依靠精准的数据来制定价格策略。通过收集和分析市场需求、竞争对手价格、历史数据等信息，商家可以更好地预测市场趋势，制定更有效的收益管理策略。

例如，巴黎奥运会期间，航空公司和酒店需要根据实时数据调整价格，以应对不断变化的市场需求。利用数据分析工具，可以帮助商家更精准地把握市场脉搏，从而在激烈的竞争中脱颖而出。

六、薄利多销的扩张之路面对当前的市场环境，薄利多销成为许多酒旅商家的首选策略。以春秋航空为例，其通过降低单价，吸引更多的消费者，从而实现总体收益的增长。尽管每单的利润较低，但通过扩大市场份额，依然能够获得可观的总利润。

在酒店行业，许多商家也开始采取类似的策略。通过提供高性价比的住宿服务，吸引更多的游客，尤其是在旺季期间。这种策略不仅能够帮助酒店提高入住率，还能在一定程度上缓解价格战的压力。

七、除了“拼夕夕”酒旅行业还能学什么？在旅游业中，无论是航空公司、酒店，还是旅行社，数据管理都是至关重要的。有效的数据管理不仅能提高运营效率，还能为客户提供个性化服务，增加客户满意度和忠诚度。数据管理涉及到三个关键方面：旅客、库存（航班、客房、旅游产品）和内部运营（预订管理、员工、基础设施等）。每个方面不仅需要数据来高效运行，还会生成更多的数据。

例如，为了提供个性化的旅游服务，需要提前了解每位旅客的偏好和需求。通过分析旅客的预订历史、出行偏好和附加服务需求，可以在下次提供更精准的个性化推荐。

数据集成与存储数据集成是自动收集来自不同来源的数据，并将这些数据整合到一个统一的系统中。以一家中型酒店为例，酒店需要整合内部数据（如物业管理系统PMS和渠道管理器）和外部数据（如竞争对手价格、天气预报和城市活动）。通过数据集成，酒店可以更好地预测市场需求，制定最优定价策略。

数据存储也是数据管理的关键组成部分。为了保证数据的一致性和安全性，旅游企业需要将数据存储在一个集中系统中。数据仓库和数据湖是两种主要的存储方式。数据仓库将结构化数据整齐地存储在表格中，方便特定查询。而数据湖则能够存储各种形式的数据（如购买记录和社交媒体评论），并允许企业在需要时对数据进行处理和使用。

数据分析与预测数据分析是将收集到的数据转化为可操作的洞察。数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指令性分析四个层次。描述性分析帮助企业理解过去发生了什么；诊断性分析解释为什么会发生这些变化；预测性分析通过机器学习系统预测未来趋势；指令性分析则使用AI系统根据数据给出建议。

例如，Delta航空公司使用预测性分析来预判航班中断情况，通过分析天气模式、航班运营数据和历史趋势，主动管理航班安排并及时通知乘客。

八、结语如果你想了解更多关于酒旅商家数智化转型的资讯，欢迎关注我。

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