航空公司、酒店和租车品牌在利用技术来了解其最好的客户方面曾经是消费行业的佼佼者。

比如他们的忠诚度计划就曾获得成功。美国航空是常旅客计划理念的先行者，现在忠诚度计划是各类旅游企业的主要盈利来源。

然而近年来，旅游企业在利用客户关系管理数据方面渐渐落后于零售企业，其主要原因就在于过时的分析模型。

美国咨询机构Booz Allen Hamilton的交通及酒店业务首席科学家Alex Cosmas表达了上述观点。

Booz Allen Hamilton完成了两个案例研究，以分析旅行者在数字化购物过程中的“细节”。

研究的目的是希望推动业务增长，旅游品牌聘请该咨询机构为他们的实时系统创造个性化的算法。

他认为旅游品牌的高管应该思考，他们是否对于其最有价值的客户问出了恰当的问题。

忠诚度计划

忠诚度计划曾经非常有前景，但现在变得停滞不前，无法吸引最有价值的客户。

现在忠诚度计划只是一种收入模式，你在一个品牌上花的钱越多，获得的回报也就越多。这种模式能够带来额外的收入，提升利润，并维持市场份额。

但假如旅游企业对拉动回头客和市场份额增长的因素了解得更为深入，忠诚度计划能够创造更大的价值。Cosmas说道：

“忠诚度最终应该是要拉动一种额外的意愿，帮助消费者做出在严格的成本效益分析中被认为是不合理的购买决策。”

“问题在于：客户何时会表现得忠诚，而不是为了方便和低价而预订？作为一家旅游企业，我只想对出于忠诚而进行的预订进行回馈。

“航空公司、连锁酒店和租车公司现有的分析模型无法辨别旅行者是在何种情况下预订的。

“但是新的模型能够有效辨别旅行者的购买驱动因素：方便、价格、粘性或是对于品牌的喜爱。

“一般来说，高消费者事实上都会消费更多，他们在你的竞争对手那里的花费一样多，甚至更多。那么你还愿意进行等价回报吗？

“你需要吸引那些消费最高的旅行者，也许他们在你的品牌上只花了50%的旅行费用，而那些在你的品牌上花了全部旅行费用的旅行者才是你的目标客户。“

假设有一个旅行者叫Alice，她从Avis上租了一台面包车，Avis发现她并不经常租车，而且只租面包车。

Avis可以将Alice的预订记录和竞争者的库存数据库进行比对，假如他们发现Alice只会在Hertz的面包车租完了的时候才来Avis预订，他们应该怎么做呢？

忠诚度计划展示了数据库中的交集，机会变得更难得。

关注细节之后怎么做

Cosmas称旅游企业需要采用下一代分析模型，帮助他们分析旅行者预订的动机，而不只是分析预订发生了而已。

“零售企业吸收了信息理论，但旅游企业没有。这不是许多旅游业高管在大学里面学的《统计学101》课程，而是计算机科学家的领域。

“在传统的统计学中，我们一般通过加权方式生成有统计意义的样本来设计模型。但信息理论认为每一个增量的现实数据都能够提升个性化水平。

“客户每一次预订行为都应该适应或是强化我为其设计的模型。但旅游企业并没有收集和分析此类信息。

“美国的主要航空公司都没有建立客户层面的网络或日程，他们分析的仍是历史数据，对产品分销比对个人的购买决策的关注更多。”

降低期望值

Cosmas称，根据长期观察，他发现酒店和航空公司在利用数据科学方面常常掉入的一个陷阱就是野心太大。

一些旅游企业为了紧跟潮流花费了几百万美元，但是他们的努力却失败了。

对于这些企业来说，更有效的方法应该是推出一些时间短、投资小的项目，先解决小问题。

问题在于旅游企业的高管们可能会设立远大的目标，对他们的数据设置、技术和内部决策过程进行重大调整。这需要大笔投资，并且可能一年过去了还看不到成效。

假如他们能有硅谷的创业精神就很可能成功。Cosmas说道：

“先进行立竿见影的项目，进行一些小测试，以获得可持续的，并且运营方面可行的效率提升。采用敏捷开发模式，即尝试12周的概念证明，结束时决定是否再投入12周的时间和资源。”

供应商

这似乎是理所应当的办法。那么为什么旅游企业没有这样做呢？因为有一些诱惑影响了他们的决策。

“每个人对于大数据如何改变世界都有很多想法。然而听起来最蛊惑人心的想法却来自于从未有过实践经验的战略家，他们从来没有处理过旅游企业的数据。

“我很难相信这些想法，或是根据这些想法进行大笔投资。问题就出在航空公司、连锁酒店、租车公司和邮轮公司利用大数据的细节上。

“这有点像猫捉老鼠。通常是公司管理层决定如何进行数据分析的变革，但他们却和战略家们进行讨论，而不是和数据科学专家们讨论。”

假如Cosmas说的没错，那么旅游行业正在进入一个新时代，他们可以辨别出旅行者的购买决策是出于真正的喜爱还是出于方便考虑。这种分析能力无疑将对旅游企业开展业务产生巨大影响。

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