多酒店经营者每天处理大量订单,但很少对这些数据进行系统分析。订单数据是酒店运营的"晴雨表",隐藏着客群特点、市场需求、运营效率等关键信息。做好订单数据分析,是数据化运营的基础,也是提升收益的重要手段。

维度一:订单来源分析,了解渠道贡献。

携程平台上的订单来源不止携程官网,还包括去哪儿、艺龙等多个子平台。EBK后台支持查询OTA、商旅协议订单以及官方订单,点击后展示对应渠道订单。

通过订单来源分析,可以了解各个渠道的订单量和收益贡献。比如,如果携程官网订单占比70%,去哪儿占比20%,艺龙占比10%,说明携程官网是主要渠道,资源投入应该向这个渠道倾斜。

更重要的是,要分析不同渠道的客群特点和利润率。比如,如果商旅协议订单的平均房价高于散客订单,但取消率也更高,需要权衡利润和风险;如果去哪儿平台的订单价格较低,但订单量大,可以通过降低单位服务成本来提升整体利润。

订单来源分析的价值,不是简单地看谁多谁少,而是通过渠道差异化的策略,实现整体收益最大化。

维度二:订单状态分析,优化接单流程。

EBK后台支持通过订单状态、预订网站、确认方式、标签、自动接单等条件进行筛选查询。通过订单状态分析,可以了解订单的生命周期和各个环节的表现。

比如,如果"待确认"订单占比过高,说明前台处理效率有问题,需要优化接单流程;如果"已取消"订单占比过高,说明取消政策可能过于宽松或过于严格,需要重新评估;如果"已完成"订单的平均房价持续下降,说明定价策略可能需要调整。

更重要的是,要分析不同房型的订单状态。比如,如果标准间的"待确认"订单占比很高,但套房的"待确认"订单占比很低,说明标准间的处理效率有问题,可能需要针对标准间优化接单规则。

订单状态分析的价值,是通过数据的反馈,发现运营中的问题,及时调整策略。

维度三:时间维度分析,掌握预订规律。

订单数据中包含了预订日期、入住日期、离店日期等时间信息,通过时间维度分析,可以掌握客人的预订规律,优化运营决策。

比如,如果发现大部分客人是提前7-14天预订,说明客人的规划周期是这个范围,取消政策可以设置为入住前7天内免费取消,或限时免费取消政策,给客人足够的考虑时间。

再比如,如果发现周末的订单量明显高于工作日,说明酒店以休闲客为主,周末的定价可以适当提高,工作日的定价可以适当降低,通过价格差异引导需求,实现收益最大化。

更重要的是,要分析不同时段的取消率。如果发现临近入住日期的取消率明显低于提前预订期的取消率,说明客人的行程越确定,取消的可能性越低,可以针对不同时段设置不同的取消政策。

时间维度分析的价值,是通过掌握客人的预订规律,制定精准的运营策略,实现资源的最优配置。

维度四:订单批量下载分析,支持深度决策。

EBK后台支持按订单预订、入住、离店日期等条件筛选,点击"下载订单列表"导出,用于日常数据分析。这个功能看似简单,但价值巨大——导出的数据可以导入Excel或其他分析工具,进行更深入的挖掘。

比如,可以分析不同房型的转化率和取消率,看看哪些房型最受欢迎,哪些房型问题最多;可以分析不同客群的下单时间,看看商务客和休闲客的预订习惯是否有差异;可以分析不同节假日的订单表现,看看哪些时段是旺季,哪些时段是淡季。

更重要的是,可以建立数据分析的常态化机制。建议每月导出一次订单数据,进行系统分析,形成运营报告。比如,9月份可以分析暑期订单数据,为国庆假期的运营决策提供依据;1月份可以分析全年订单数据,为新一年的经营计划提供支持。

数据化运营的本质,不是看一时的高低,而是通过持续的数据分析,建立科学的决策机制,实现长期的收益最大化。