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內(nèi)容摘要：在日益劇烈的業(yè)內(nèi)競爭壓力下，飯店是否能制定并執(zhí)行切實可行的市場戰(zhàn)略，關(guān)鍵取決于該飯店管理者對其顧客的偏好、以及影響顧客行為的因素了解得是否正確和全面。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正可以為飯店管理者提供這樣一個全面、深刻了解顧客行為的窗口。有效的運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具，并將獲得的信息轉(zhuǎn)化為切實可行的措施，能夠給我們的飯店帶來優(yōu)勢明顯的競爭力。

關(guān)鍵詞：飯店業(yè)

數(shù)據(jù)挖掘

決策樹

數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。從商業(yè)角度，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。

據(jù)統(tǒng)計，數(shù)據(jù)開掘技術(shù)能夠發(fā)現(xiàn)和跟蹤數(shù)據(jù)集合中潛在的模式，因此，有人認(rèn)為，在數(shù)據(jù)庫中，處理隱藏的知識、不可意料的模式和新規(guī)那么的發(fā)現(xiàn)的所有方法中，數(shù)據(jù)挖掘是最有效的。如果沒有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，許多數(shù)據(jù)就很可能停留在未使用的階段。正是數(shù)據(jù)挖掘為飯店管理者提供了全面、深入地分析和了解顧客及其行為特征的重要助臂；也正是由于其創(chuàng)造客戶價值的能力，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被國外一些飯店作為一個重要的競爭工具使用。比方：Hilton

Corporation在它的Beverly

Hills總部使用了E.piphany

E.4軟件，Starwood

Corporation也引進(jìn)了Unica

Corp的Affmium軟件。

數(shù)據(jù)挖掘的研究方法和步驟

飯店生存與否的關(guān)鍵，是它是否有能力為顧客提供令其滿意的效勞和設(shè)施，比方飯店的清潔狀況、登記入住和結(jié)賬是否方便快捷、飯店效勞員是否有禮貌、價格是否合理等等。

但是要把這些對顧客偏好的了解轉(zhuǎn)化為有效的競爭力，飯店就需要挖掘有效的客戶特征信息。而飯店是否能制定并執(zhí)行切實可行的市場戰(zhàn)略正是取決于飯店對客戶偏好和行為特征的了解是否正確和全面。因此，我們首先需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開掘出詳細(xì)有效的客戶特征信息。

定義目標(biāo)

開發(fā)任何數(shù)據(jù)挖掘模型，都應(yīng)該遵守目標(biāo)同樣的規(guī)那么：明確的目標(biāo)，恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)準(zhǔn)備，適宜的工具和技術(shù)，嚴(yán)格的處理和全面的驗證。常常被忽略也最值得強(qiáng)調(diào)的是，數(shù)據(jù)挖掘模型之間最主要的區(qū)別是目標(biāo)的區(qū)別。其處理步驟往往是相同的。所以，我們在具體實施中，不僅要從建模的角度強(qiáng)調(diào)定義目標(biāo)的重要性，還需要從商業(yè)的角度強(qiáng)調(diào)清晰定義目標(biāo)的重要性。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是數(shù)據(jù)挖掘模型開發(fā)過程的第一個步驟，也是最重要的步驟之一。雖然數(shù)據(jù)挖掘的工具也很重要，但是數(shù)據(jù)是框架〔信息庫〕，模型的質(zhì)量與底層的數(shù)據(jù)密切相關(guān)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段包括這幾個局部的工作——數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸約。

首先我們必須收集支持模型的有關(guān)數(shù)據(jù)。只有對目標(biāo)主體和市場有非常透徹的理解，才可能為目標(biāo)模型選擇出最正確的數(shù)據(jù)。在有了建模所需的完整數(shù)據(jù)集以后，下一步需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，即檢查數(shù)據(jù)，找出錯誤、異常值和缺失值。數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程中最花費(fèi)時間、最乏味，但也是最重要的步驟，因為后面挖掘工作的質(zhì)量依賴于數(shù)據(jù)的精確性和正確性。為了使后面的挖掘工作易于進(jìn)行，我們還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，即將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合成一致的數(shù)據(jù)存儲。在擁有明確的目標(biāo)和干凈、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)之后，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換〔將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適于挖掘的形式〕和數(shù)據(jù)歸約，使數(shù)據(jù)能夠發(fā)揮最正確效果。

選擇數(shù)據(jù)挖掘工具和技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘工具有很多，比方：規(guī)那么歸納、聚類、決策樹、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。每個工具都有它的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，不能簡單的說哪種工具好，哪種不好。我們需要針對具體的情況和飯店方案的目標(biāo)來選擇最適合的工具。

這個步驟包括定義模型結(jié)構(gòu)〔是樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、還是規(guī)那么歸納？〕、搜索〔選擇具體的算法〕和驗證〔什么時候算法能夠得到正確的模型并停止計算？〕。

處理、驗證和實現(xiàn)模型

模型開發(fā)的一個重要準(zhǔn)那么是：用模型開發(fā)過程中未使用過的數(shù)據(jù)來驗證模型。這個準(zhǔn)那么可以檢驗?zāi)Ｐ偷慕研浴Ｋ?，在?zhǔn)備好數(shù)據(jù)、選擇好適宜的數(shù)據(jù)挖掘工具后，需要進(jìn)行的是模型處理之前最后一個步驟——將數(shù)據(jù)文件分割成建模數(shù)據(jù)集和驗證數(shù)據(jù)集兩個局部。然后，我們就可以用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘工具處理模型了。而建立的模型是否健壯，就需要在驗證數(shù)據(jù)集上檢驗?zāi)Ｐ汀Ｈ绻Ｐ万炞C的結(jié)果不佳，可能是由于數(shù)據(jù)有問題、變量匹配差或建模使用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不合理等因素造成的，就需要使用適宜的驗證技術(shù)使模型更加嚴(yán)格、有效。在成功地挖掘出有用的信息后，就可以利用這些信息來制定適宜的市場戰(zhàn)略。通過這種方式，我們可以把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘出來的信息轉(zhuǎn)化成為有效的企業(yè)競爭力。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在飯店業(yè)的應(yīng)用

這里引用了一個基于韓國豪華飯店的實例研究，旨在說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在飯店業(yè)的有效性和實用性，并借此案例進(jìn)一步說明在飯店業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體實施過程。這個研究的目標(biāo)是幫助飯店決策者建立飯店顧客的行為模式，并以此作為飯店制定可行市場戰(zhàn)略的重要根底。

為了最大化地獲取并反映飯店顧客的行為模式，研究者選擇了韓國漢城在經(jīng)營價格、地理位置等方面都相似的11家飯店，并在光臨這11家飯店的顧客中精挑細(xì)選出281位顧客，對其進(jìn)行了問卷調(diào)查。為了獲得顧客情況的數(shù)據(jù)資料，研究者在問卷調(diào)查中通過設(shè)定的14個問題，主要考察了與之相關(guān)聯(lián)的十多項數(shù)據(jù)。這十多項數(shù)據(jù)來自以下三個方面：顧客的人口統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)〔年齡、性別、國籍、職業(yè)〕；顧客的行為數(shù)據(jù)〔旅行的目的、過去光臨飯店的頻率、選擇的飯店、樓層類型、房間類型、支付方式……〕；顧客的心理或態(tài)度數(shù)據(jù)〔對飯店效勞員的禮貌、快速/平滑處理顧客投訴、預(yù)訂的便利性、前臺效勞等方面的滿意程度……〕。值得強(qiáng)調(diào)的是，研究者為模型選擇的數(shù)據(jù)是基于對飯店業(yè)本身以及顧客、市場情況等方面透徹理解之上的，比方研究者所考察的顧客對于飯店提供的某些效勞的滿意度數(shù)據(jù)，是從已經(jīng)被證實與飯店效勞質(zhì)量緊密相關(guān)的屬性中挑選出來的。同時應(yīng)指出，由于顧客滿意度數(shù)據(jù)等是無法從飯店數(shù)據(jù)庫得到的，所以研究者使用了問卷調(diào)查這一方式對建模數(shù)據(jù)進(jìn)行了完善。

在獲得了建模所需的數(shù)據(jù)之后，研究者首先對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了清理，即填寫缺失值，平滑噪聲數(shù)據(jù)，識別、刪除孤立點(diǎn)，并糾正數(shù)據(jù)的不一致性。但僅僅有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)是不夠的，還需要對一些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在這個研究實例中，研究者主要是把對一些顧客屬性數(shù)據(jù)〔包括飯店名稱；顧客的性別、國籍、職業(yè)、支付方式、旅行目的、選擇的房間和樓層類型；顧客對飯店預(yù)訂房間的便利性、效勞員的禮貌情況、效勞質(zhì)量、處理顧客投訴情況等方面的滿意程度〕轉(zhuǎn)化為了簡單的、便于處理的數(shù)字。比方：把研究中的11家飯店名稱用數(shù)字1-11表示；飯店把性別屬性轉(zhuǎn)化為0＝男性，1＝女性；把國籍屬性轉(zhuǎn)化為：1＝美國，2＝歐洲，3＝日本，4＝韓國，5＝除了日韓的亞洲；把顧客對各項指標(biāo)的滿意度屬性都轉(zhuǎn)化為：5=非常滿意，4＝比擬滿意，3＝一般，2＝比擬不滿意，1＝完全不滿意；把顧客支付方式轉(zhuǎn)化為1＝旅行支票，2＝現(xiàn)金，3＝信用卡；把顧客旅游目的轉(zhuǎn)化為1＝商務(wù)旅行，2＝旅游。然后，研究者把所有的數(shù)據(jù)都安排到一個Excel文件中，并將其轉(zhuǎn)化為SPSS格式，使后面的工作便于展開。

針對這個研究的目標(biāo)——預(yù)測顧客在飯店選擇、房間類型選擇、支付方式等問題上的顧客行為模式，我們需要挖掘顧客行為模式與其人口統(tǒng)計學(xué)資料〔年齡、性別、國籍、職業(yè)〕、對飯店各項效勞或設(shè)施的滿意度情況之間的相互關(guān)系。而挖掘出的信息的商業(yè)價值在于為飯店經(jīng)理人提供決策依據(jù)。所以，挖掘出的信息必須是飯店經(jīng)理人容易理解的。這樣，信息最終才能轉(zhuǎn)化為飯店的優(yōu)勢競爭力。

正是由于上述各種原因，研究者在諸多數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中選擇了結(jié)構(gòu)和生成規(guī)那么易于理解的決策樹。而在CART、C5.0、CHAID等多種建立決策樹的算法中，研究者選擇了C5.0，是由于其速度快、內(nèi)存占用小、修剪能力和交互驗證的特征能夠使預(yù)測更精確。

為了能在具體實施中僅僅提煉出對飯店管理者設(shè)計有關(guān)戰(zhàn)略有用的信息，而不是產(chǎn)生大量的規(guī)那么集，研究者對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集設(shè)置了一個精確度為50％的閥值，而且只選擇了預(yù)測精確性超過80％的規(guī)那么。研究者最終使用SPSS的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用工具Clementine還是挖掘出了50多條有關(guān)規(guī)那么。這50多條規(guī)那么從顧客的年齡、國籍、職業(yè)、性別、旅行目的、選擇飯店、支付方式、光臨頻率、在飯店的停留時間等各個方面具體剖析了顧客的行為模式，揭示了導(dǎo)致或影響這些顧客行為的各種因素，其中一些能夠為飯店管理者提供決策上的支持。

挖掘出的這50多條規(guī)那么中，有一些規(guī)那么是比擬明顯的，是有經(jīng)驗的飯店管理者在管理工作中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)或是可以發(fā)覺的規(guī)那么；而另一些規(guī)那么卻是潛在的、是飯店管理者不易發(fā)覺或無法發(fā)覺的。同時，挖掘出來的這50多條規(guī)那么并不一定都是有用的或是有意義的，在管理者具體把這些規(guī)那么用于管理實踐中時，不同的戰(zhàn)略目標(biāo)往往需要不同的規(guī)那么作為根底。

比方，研究者挖掘出了如下有關(guān)顧客光臨情況的規(guī)那么：假設(shè)顧客為30多歲的男性或30歲至40多歲的女性，并已經(jīng)光臨過某個飯店四次，那么這位顧客很有可能再光臨這家飯店或與之類似的飯店；而40多歲的男性顧客已經(jīng)光臨過某家飯店四次，那么不太可能再次光臨這家飯店或與之類似的飯店；光臨過某家飯店多于五次的女性顧客很可能再光臨這家飯店或與之類似的飯店十次以上；如果顧客已經(jīng)光臨過某家飯店兩次，而且他住在飯店的標(biāo)準(zhǔn)層，又是直接在飯店預(yù)訂房間的，同時他對于飯店房間的大小比擬滿意，那么這位顧客很可能再光臨這家飯店或與之類似的飯店五到九次。

上述有關(guān)顧客光臨情況說明：這家飯店的管理者在對有價值顧客進(jìn)行定位時，可以首先排除已經(jīng)光臨過本飯店四次的40多歲的男性顧客，并把已經(jīng)光臨過本飯店五次以上的女性顧客定位為最有價值顧客，同時把已經(jīng)光臨過本飯店四次的30多歲的男性和30至40多歲的女性定位為比擬有價值顧客。這樣，管理者就可以通過諸如僅針對有價值顧客進(jìn)行?？酮剟罘桨福员４婧诵念櫩?，培養(yǎng)其忠誠度；同時飯店還可以注意顧客預(yù)訂房間的方式和選擇的房間類型，并使飯店房間的布置更顯寬敞來提高顧客滿意度，著重對直接預(yù)訂標(biāo)準(zhǔn)層房間，且已經(jīng)光臨過飯店兩次的顧客進(jìn)行顧客有效的保存措施。

當(dāng)然，上面所提到的定位有價值顧客和顧客保存只是數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用到飯店管理中的兩個例子；在實際中，這些挖掘出來的規(guī)那么還可以運(yùn)用于飯店市場拓展、市場細(xì)分、顧客需求分析、創(chuàng)立個性化效勞等很多方面。有效的運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具，并將其轉(zhuǎn)化為切實可行的措施，能夠給我們的飯店帶來極具競爭力的優(yōu)勢。特別是在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在飯店業(yè)的應(yīng)用還處于初始階段的今天，早期有效采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能使其在飯店業(yè)中提升地位，更具競爭力。

參考資料：

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2.吳東曉，基于顧客的飯店品牌價值影響因素的實證研究[J]，南開管理評論，2003