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很多酒店经营者设置取消政策时,更多是基于经验和感觉,而不是数据。但事实上,取消政策的效果如何,最终需要通过数据来验证和优化。建立取消数据分析体系,是精细化运营的重要基础。

第一个关键指标:取消率。

取消率=取消订单数/总订单数×100%。这个指标反映了客人的预订稳定性和取消政策的合理性。

正常的取消率因酒店类型、地段、客群而异。一般来说,商务酒店的取消率较低(10%-15%),度假酒店和民宿的取消率较高(20%-30%)。如果取消率远高于行业平均水平,说明取消政策可能过于宽松,需要适当收紧;如果取消率远低于行业平均水平,说明取消政策可能过于严格,可能影响了转化率,需要适当放宽。

需要注意的是,取消率要分时段分析。旺季取消率应该低于淡季,因为旺季客人预订确定性更高;临近入住日期的取消率应该低于提前预订期的取消率,因为越临近入住,客人行程越确定。如果出现反常情况,需要深入分析原因。

第二个关键指标:取消原因。

携程平台会收集客人取消订单的原因,比如行程变化、找到更便宜的酒店、对酒店不满意等。分析这些原因,能帮助你找到运营中的问题。

如果"行程变化"是最主要的取消原因,说明客人的预订不确定性较高,取消政策可能需要调整为限时免费取消或阶梯扣款,给客人更多的灵活性。

如果"找到更便宜的酒店"是最主要的取消原因,说明酒店的价格竞争力不足,需要重新评估定价策略,或者在房型中提供更多增值服务,提升性价比。

如果"对酒店不满意"是最主要的取消原因,说明酒店的图片、文案或房型描述可能存在问题,导致客人预订后发现与预期不符。这时需要优化房型描述,准确展示酒店和房型的实际情况,降低客人的心理落差。

第三个关键指标:取消与入住时间的间隔。

分析取消与入住时间的间隔,能帮你了解客人的预订行为模式。

如果大部分取消发生在入住前1-3天,说明客人的行程变化比较频繁,取消政策可以设置为入住前3-5天内免费取消,这样能吸引更多客人下单。

如果大部分取消发生在入住前7-15天,说明客人的规划周期较长,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。

如果大部分取消发生在入住前30天以上,说明客人的提前预订意愿较强,取消政策可以设置为限时免费取消,比如预订后30天内免费取消,之后采用阶梯扣款政策。

第四个关键指标:不同政策的转化率。

如果酒店针对同一房型设置了不同的取消政策选项,要分析不同选项的转化率。

一般来说,宽松取消政策的转化率更高,但取消率也更高;严格取消政策的转化率更低,但取消率也更低。需要综合考虑,找到收益最优的政策组合。

比如,如果"入住前1天免费取消"的转化率是15%,取消率是20%;"不可取消"的转化率是10%,取消率是5%。看似不可取消政策的转化率更低,但考虑到取消率,实际有效订单数可能更高,需要具体计算。

建立取消数据分析体系后,要根据数据驱动决策,定期调整取消政策。比如,每月初分析上一个月的取消数据,看看哪些政策效果好,哪些需要调整。同时,要对比竞品的取消政策,确保自己的政策在市场上具有竞争力。

数据驱动的本质,不是看一时的高低,而是通过持续的分析和优化,找到最适合自己酒店的取消政策组合,实现长期的收益最大化。