• 酒店用机器学习,预测哪些客人会放鸽子

    2021-03-30 16:54:53 | 热度:

  •  用大数据帮酒店及时止损

    编者按:本文来自微信公众号“HyperAI超神经”(ID:HyperAI),作者:神经小兮;

    内容提要:

    如今,大数据已经被各行各业所应用,酒店行业也不例外。充分利用大数据,使得酒店能够预测市场需求变化,进行智能化决策分析,改善经营状况。

    如今, 各大 OTA(Online Travel Agency)平台极大地方便了人们的出行,酒店住宿、景点门票等,只需要动动手指就可以轻松完成预订。

    国内外酒店民宿预订平台,多达数十种

    为了吸引更多用户预订,这些平台会鼓励商家设定较为宽松的取消预订政策,比如可随时免费取消,或限时免费取消等。

    全球客房销售量最大的网上酒店预订网站 Booking(缤客网),就凭借可免费取消的优势,深受广大驴友喜爱。

    不过,对于用户来说,「免费取消」非常 nice,但对酒店来说,就很头大了。订单临时被取消,通常会给酒店带来以下损失:

    • 被取消房间无法及时出售,酒店损失收入;

    • 酒店降低价格出售被取消房间,减少了利润

    • 为了尽快订出这些房间,酒店需要增加额外的宣传、分销渠道的费用;

    在用户可以随时放酒店鸽子的情况下,酒店有没有什么办法,尽可能减少损失呢?

    一位葡萄牙业务分析师(Business Analyst,简称 BA,这一职位相当于 IT 公司的产品经理) Manuel Banza,有超过 5 年的酒店管理从业经验。他利用公开的欧洲酒店预订平台数据,发现了更容易取消订单的用户特点,以帮助酒店及时进行止损。

     从近 12 万条酒店预订数据中,发现规律

    作为一名数据科学爱好者,Manuel Banza 从数据科学和机器学习入手。

    他首先对一个「酒店预订需求数据集」(Hotel booking demand)进行了全面分析。该数据集包含了普通酒店和度假酒店共 32 个维度的数据,具体包括:

    用户国籍、预订时间、住宿时间、成人和儿童或婴儿的数量、订单最终是否取消、用户在此次订单之前共取消订单次数等信息。

    Hotel Booking Demand 

    酒店预订需求数据集

    发布机构:葡萄牙里斯本大学

    包含数量:共 119390 条数据,32 个维度

    数据格式:csv

    数据大小:16.9 MB(压缩文件 1.3 MB)

    地址:https://hyper.ai/datasets/14866

    【分享】

  • 联系方式

    中国 - 深圳

    深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室

    商务联系:Business@joway.com

    All Posts
    ×