众荟CEO林小俊：智慧直连未来

【环球旅讯】5月13日，环球旅讯在上海举办的“2015中国酒店营销高峰论坛”上，众荟信息 CEO 林小俊针对“智慧直连未来”发表了主题演讲，以下为演讲的速记内容：

主持人 王京：可能在座的大部分嘉宾对于众荟这个名字还不是特别的熟悉，但是慧评已经在酒店点评数据里面耕耘了很久。我记得慧评去年曾经有一个数字让我很震惊，当时是2010年的时候，中国整个在线上能够找到的，关于酒店的点评数量是9万条，不超过10万条。但是到2014年的时候，这个数字已经达到了1200万条。在这些点评内容的背后，其实对于整个行业来说，对于消费者，有更多的去更加智慧的选择酒店的信息，对于酒店来说，也可以及时去了解消费者的心声，从而及时改进。在酒店的设计、规划和定位上面，都可以得到这样一些有意的信息和数据。看点评是一件很有营养的事。我个人的习惯是每一天都有一点时间来看一看点评。

今天有幸请到了众荟信息CEO林小俊博士，来就众荟和他本人在过去一段时间里所耕耘的成果给大家做一些分享。有请林博士。

林小俊：大家好。大家都知道，李超是行业里面最能搞气氛的一个，现在又有王校长的加入。所以经过这一整天，我们气氛都挑逗的很High。因为我个人比较老实，不太会挑逗气氛，所以希望大家能够多一点支持，多一点关注。

我们一起来看一下，关于酒店行业过去一年，在数据层面上我们发生什么事情，尤其在点评为基础的数据层面上发生了什么事情。

其实这个名字起得有点大，智慧直连未来。其实智慧指的是什么？指的是我们人类能够认知这个世界，能够去做出正确的决策的一种能力而已。落实到酒店行业，实际上如何去认知酒店行业经营的现状和实际的情况，依赖于数据。智慧直连未来，在这边主要想跟大家阐述的是如何用数据来推动我们酒店行业的整体智慧提升，帮助酒店的同事们一起去做出更好的决策。

先看一个状态，互联网带来什么？数据总是有来源的，以前也有数据，现在有新的东西，现在有互联网。互联网带来一个最根本的东西，打消或者是取消了消费者和供应商之间的信息不对称，使得消费者能够通过互联网从头到尾参与整个过程，所以归根到底，带来了用户在行为上的一个变化，这是两个基本的行为模型。在传统的行业里面，或者是没有互联网的时候，传统的营销方法上面，用户的行为其实是一个被动的接受式的行为，通过供应商的关注产生兴趣，然后渴望，形成一些脑海中的记忆，等他真正有需求的时候，就形成了购买的决定，仅此而已，是一个相对被动的，是非常接受的信息。在新的互联网时代，用户越来越主动，越来越主动就记录了这个过程，整个用户的行为是以用户主动去获取信息和做出决策的过程。从用户自己的关注和兴趣，进而产生了在互联网上各种搜索行为，然后预定和购买行为。入住完成之后，还有更大规模的分享行为，使得这样的交易能够正向的推动下去，促使下一个交易的形成。这是互联网带来的用户在行为上的最大的变化。

这些变化，给我们带来了酒店业上真正的大数据，酒店业以前有没有数据？有。大部分的数据在了PMS里面，是我们酒店的经营数据。但是当我们把酒店经营这个过程，往前和后延展的时候，往用户在入住之前延展和入住之后在分享层面和传播层面上延展，这个数据在膨胀，而且是指数化膨胀，从传统经营的数据，到了用户，在互联网上的搜索行为、浏览行为乃至预订行为等等的数据，乃至入住之后的各种分享的行为。这些数据，每天的量级可能是几十个G或者是上百个G的规模，跟我们以往传统的PMS能看到的一点点的数据完全不一样，是一种真正意义上的大数据，是一个行业里面，应该说打通了住前、住中、住后的数据。

这些数据有其价值。大数据帮助酒店经营，会形成我们真正意义上的智慧酒店，帮助酒店更好的数字化运营。理论上数据是帮助我们真正提高智慧和认识世界，认识现状，认识未来，预测未来，应该在酒店方方面面都能产生作用。我们可以从酒店最核心的几个经营板块来分析，用数据来帮助酒店一起来做品牌的管理，如何更好的打造自己的形象，去做运营的管理，如何更好打造差异化的产品和服务。去做收益管理，把这么好的形象，这么好的产品，以一个更好的价格卖掉，最后实现营收的提升。当然还有很多其他的方面，因为数据本身是无所不能，所以还可以包括很多的方面，包括利用数据去选址，利用数据去做会员服务、会员预测和会员留存等等都可以去做，这几个只是主要的一些方面。

接下来我们要看一下几个大数据的分享，数据层面上的分享，这里要纠正王校长刚刚的错误，不是1200万，1200万其实没有错，这是我上一次分享的时候2014年没有过去，当时预测是2014年可能产生1200万条点评，但是这一结果远远超出我们当时的预测，当时的预测是不对的。2013年是850万，2014年是2243万，增长率160.3%，到了2015年预测量大概是4640万条。这么大的规模的一个点评，里面涵盖着数亿甚至是数十亿用户的情绪和观点的时候，其实给咱们酒店带来的是一种在品牌也好，在产品设计也好，非常大的保护。这是数据量。

通过打通线上和线下，把互联网整体的住前住中住后数据打通的时候，这个规模，这只一个点评，住后数据的增长。我这里没有列一些住前数据，用户搜索浏览行为相关的数据，这些数据的规模增长是更恐怖，数据的增长是增量化的。

继续看一个数据。这个数据有点关联今天上午大佬们在谈抱谁大腿的问题。这个数据是什么？左边这个饼图指的是用户在互联网上选择酒店的时候，关注品牌的比例11%，不关注品牌的89%。第二个饼图，指的是用户在互联网上选择酒店之前，阅读点评的比例77%，不阅读点评的比例23%。这两个什么概念，这两个数反映了一个现象，反映了这个理论，这是一本书中的理论。就是用户怎么去选择一家酒店，或者是怎么去认可一个酒店的质量，怎么去给到一个酒店足够的信任感和安全感。

在上世纪90年代的时候大家是靠标准来做，那时候正好是咱们中国酒店评星大行其道的时候，三星级、四星级、五星级，靠国家的标准，靠行业的标准，利用标准把酒店做了人为的划分，用户的选择更多是依赖这样的硬性划分结果进行判断，进行自己安全感的选择。

到了2000年不是了，2000年更多的是关注品牌了，光靠一个三星级的划分，并不能界定同等级的三星级酒店之间的差异，服务的差异，产品的差异。那个时候大家开始努力做品牌，那时候恰恰是各大连锁酒店兴起的时候，如家、华住，我们那时候说，讲一个经济型不知道是什么，但是如果讲一个如家或者是汉庭，我们知道，这就是这样一个酒店，我们是靠这样一个品牌来认知或者是选择酒店。

到了2010年之后，刚才王校长说的，9万条点评之后，依赖于口碑，依赖于大众对于一个消费对象，对一个供应商的判断和宣传来决定对这个酒店的认可和信任度，决定他的安全感，这是一个直线上升的过程。说明什么？用户在选择的时候，对品牌的依赖度的黏性是非常低的，而对于这个酒店自身能够经营的一个好坏，和它的口碑状况是高度依赖的。这也回答了上午一个问题，抱大腿的问题，抱品牌的大腿，如果是站在品牌黏性和认知的角度来讲，意义不大。更大的大腿应该是自己，把自己的产品做好，服务做好，这是最根本的大腿，也是酒店最根本的内容。

接下来看，我们的品牌，或者是我们的产品和服务，在通过口碑进行传统，我们首先要想一想，怎么去认知到自己在用户心中的形象，或者是品牌口碑。这个可能是自己认为的自己的形象非常漂亮，但现实不是这样的，现实可能是右边这幅图。这是很有可能，我们自己认为的，我们酒店在用户心中的高大上的形象，但是在用户心里面，用户的真实感官中可能是右边这个情况，这是可能会面对的问题，我们该怎么做？

实际上大数据能够帮我们解决这个问题，大数据能够帮我们把左边这张PS的事情还原掉，我们知道有一个很著名的APP，是专门把PS的照片还原的。大数据能干这件事，把酒店自己心里面所认知的品牌形象，给它重构，给它解析。用用户的数据帮助酒店重新定义自己的品牌，或者是重新刻划自己的品牌。

这里面引入一个品牌力的概念，我们品牌的效率，品牌力会是一个二维的象限，是由两部分组成，一部分是品牌的知名度，另外一部分是品牌的美誉度。品牌知名度是我们品牌在各个渠道上被用户认知、了解的程度，或者是我们的闻名程度。这里面包括在百度、谷歌之类的搜索引擎上，在去哪儿、携程、艺龙之类的OTA上，在各大新闻媒体、报纸媒体和网络媒体上，在微博、微信之类的社交媒体上，当然包括了我们的官网和APP上。通过各个渠道上指数的衡量，最后打造出来的是自己的整个品牌，叫在线认知度。另外是品牌美誉度，这个金牌在用户心目中的好坏，在用户心目中细节的好坏，到底鼻子是挺的，还歪的，到嘴巴是翘的，还是不翘的，耳朵到底是大的还是小的等等。对于酒店来讲，就是硬件、软件，方方面面在用户心目中对于这个品牌的一个认可程度。

下面这张图更有意思，这张图就是用刚刚的品牌力模型，把现在一些著名品牌，做了一个品牌力的二象限分法，给出来了一个形象化的展示。最上面是香格里拉、皇冠假日、喜来登，最右侧的这个是美高美、四季、丽思卡尔顿，文华东方。越往右边靠代表的是它的美誉度越高，越往上面靠代表的是它的认知度更高。大家可以跟自己心目中品牌形象进行对比，看一看它所处的位置，是否满足大家心里面的想法。回头也可以在这里面找到自己的位置，如果朋友们有自己品牌需求的时候，可以自己找自己的位置。这只是一个点，这个点涵盖了知名度，也涵盖了美誉度，但是没有涵盖细节，我们知道它是好的，还是坏的，知道它是胖的还是瘦的，但我还不知道它到底瘦在哪或者是胖在哪。

接下来可以通过数据进一步诊断和细化我们的品牌形象或者是我们的产品体系，产品和服务的，在细节层面上的用户感知的状况。用大数据可以帮助我们在认知品牌之后，进行酒店全方位的体检。这里面分享几个图表，第一张图是豪华型酒店的质量诊断，用了2014年的数据，2014年的数据，对于豪华型酒店质量诊断发现最差的几块点上，用户感知度、认可度最差的几个点，一个是酒店噪音，内部的，一个是异味，还有一个是空调，如果在这三个方面上犯了众怒，或者是有所认知的酒店朋友们可能要关注一下，这些点上该怎么提升。

第二张图，高端酒店，高端酒店做这样的一个分析。在整体好评率上是稍低于五星级酒店的，但是它在最低的点上我们可以看到，噪音、异味、空调是属于千年不变的内容，还是在这里面，属于用户的认可度是最低的点，但是又多了几个，多了电视机，多了电梯，可能高端酒店指的主要是四星尾三星头，大家可以给自己做一个定位，对自己的这些硬件设施，或者是公用的硬件设施的满意度做一次调查。

第三张图是经济型酒店，这个有点特色了，同样也是在噪音和异味上有问题，当然电梯问题可能也更大。另外经济型酒店的排水问题非常严重，这一块是值得我们关心和警惕的，作为一个酒店来讲，最重要的就是洗澡和睡觉，如果排水都搞不定，就是属于最早的90年代的了。刚才讲到的，当然还有更多的细节方面，我们可以继续从方方面面的细节，从几百个维度继续的细化分析和量化，跟大家做体检。

第三大块，大数据还能够用来做市场预测，判断市场需求。这个图是我们在4月份做的，针对今年的五一小长假期间，这五个城市的预订量，做了一次完整的预测。这个预测我们是提前30天，从愚人节那天开始的。预测说像三亚这个城市，今年的入住率跟往年相比，是占了多少？是60%，还是180%？这下面蓝色的线就是三亚，在4月1日的时候我们预测是60%多一点。数据是不断被更新的，这里的预测和传统的收益管理不太一样，我们更希望用实时的数据甚至是未来的数据来预测未来，所以随着每一天的变化和每一小时的变化给到我都是不一样的，用的是用户在互联网上的搜索预订以及浏览的数据来做预测。这时候会发现，到了15天之后，基本上这些城市的预测，都已经接近了它的实际情况。在三天内的预测基本上是非常靠近了，基本接近真实，在这个城市下面真正的订单量和我们在提前三天或者是十天推断的时候，是基本吻合的。

这是一个非常Low的模型，作为一个科学家的审美角度来讲，我认为那个模型很差，但是数据很棒。用了一些最原始，或者是最实时的数据，用最简单的模型做了一个最直观的结果。可以看到，在这种利用互联网大众所能够生成的数据，而且是非常及时的，分分钟都在更新的数据，来预测未来的时候，这样的一个价值，实际上是无与伦比的。可以说给我们酒店带来了一个经营上的指导，将会是一个极其巨大的东西。我们每一家酒店可能都需要进一步加强对于这种互联网上的用户数据，不只是UGC数据，包括用户的主观行为的数据进行判断和使用。

刚刚介绍了几个数据，这些数据其实都是智慧，都是酒店行业能够用的智慧。我们如何去收集这些数据，如何去使用这些数据，最后如何把这些数据注入酒店行业，帮助酒店行业产生经营智慧，这是我们要面对的问题。这是一个比较新的课题，比较难的课题，刚刚在茶歇之前那几位大佬们坐在这谈PMS，其实PMS是注入智慧生态圈中的一个很重要的，很基础的环节，不可缺少。

在这里面，其实对于大数据来讲，我们如果想要去使用或者是用好这些数据的时候，现有的生态圈是不够支持的。为什么？现有的PMS还不是在一代PMS的基础上做的，都是在CRS架构的，在每一家酒店的电脑服务器上的时候，这些数据被传递、分析、使用、反馈的成本和代价是不太能够接受的。而且这些数据被这样一次传递和扭转的时间开销，也是不太能接受的，这样一个底层基础建设还是需要加强的。

另外一方面，对于渠道来讲，渠道去分享和开放这些数据；现在随着我们刚才讲的要有情怀和格调，大家都在讲开放和共享，思路上也是OK的，都在往这个方面走。但是真开放的时候，大家可以想象一下，任何一个大点的渠道，每天给你推10个G的数据的时候怎么办？可能没有电脑存，存了也没有办法用，读都读不懂。整个的这些渠道，不管是分销还是直销渠道接口的开放，以及在PMS之上，在渠道之上大数据平台的建设，帮助大家在这么大规模的数据基础之上做存储、分析、挖掘和应用，把最有价值的那一部分的结果反馈给我们的酒店，帮助大家做一个最直接的决策支持，是生态圈需要被建构，或者是需要被建设的内容。所以在这里面，云PMS，对于直连通道，对于渠道的开放，对于大数据平台的建设，都是有它的要求，或者是有它的技术需要被克服和攻关的内容。

大数据平台的生态圈的重构，绝对不是一家的事，站在这里我代表是众荟，但是坦白说，这件事不是众荟能干的事，因为这是一个行业上的提升。整个行业格局的提升，是需要一个让行业一起来分享和开放的平台。所以在这个重构过程中，一个很关键的点，需要能够对接整个行业里面的所有资源方，或者是大部分的资源方，大部分的服务商，大部分数据的拥有者，以及数据的加工者一起来创造这个平台。携程的孙茂华也提到，数据在互联网下最好的一个状态是，不是因为复制一份就减少了，它的复制只会1+1变成2，而不是说复制给你了就没有了，在这里面是有分享和开放的基础。

当我们用这样的一个大数据的平台去联合所有的PMS的供应商，联合智能硬件的供应商，联合各种直销渠道，联合分销渠道，联合各大数据的拥有者和生产者，联合数据的使用者和加工者，大家一起来玩这个事情的时候，可能给咱们这个行业带来的是一种生态上的变革，真正意义上行业格局的提升。

这种行业格局的提升，最后是什么结果？这个格局的提升最后是什么？就是我们今天到晚在说的互联网+，为什么要引到这个概念？因为互联网+我们听到耳朵都快结茧了，但是怎么落地？有谁知道吗？刚刚上午的万豪给了大家比较大的震撼，实际上就是一个绝对的，在我看来是一个非常领先的互联网+的逻辑，真正是在互联网上开酒店了，因为我们酒店每一个操作，每一个环节，都可以通过互联网、移动互联网进行第一时间的使用，是在互联网上开酒店，不仅传播在互联网上以外，其他也都在互联网上。但是它只在万豪，或者是集团内部的一个品牌。万豪有这么大的数据酒店基础，有这么大的能力去做一个针对自己品牌的尝试和应用。但还有那么多的中小型集团和单体酒店，他们怎么去享受或者是怎么去参与介入互联网+这样一个大的形势，实际上就是靠刚才这样一个大数据平台的整合，实现行业的变革，最终目的是形成大范围上的，在互联网上提升自己非互联网的业务能力。

这样的一个结果会产生三方面的东西，第一个服务的前置化。刚才看到的所有酒店在线的选房，自助的操作，以及在线的沟通客服、支付等等，都是可以搬到互联网上的，让用户跟酒店不需要面对面就可以去解决的问题。管理的云端化，包括数据直连、中央管控、渠道直连等等都可以在这一块上完成。运营数据化，不管是做品牌、运营、收益都可以通过数据改善以往基于经验的方法。

环球旅讯允许有一页广告页，这是最后一个广告页，就是众荟。众荟是什么？前身是慧评和中软好泰，形成了众荟这样一个新的品牌，老酒换了新包装，实际上是用原来的业务和团队，做了一件新的事情，我们试图用技术提升这个行业，尽我们绵薄之力来提升这个行业的事情，我们希望给酒店注入智慧，希望用这个智慧帮助酒店创造未来。

我们众荟下面包括从云PMS基础软件的建设，通过慧通直连通道的建设，乃至于通过数据平台的建设，来服务酒店，帮助酒店提供一整套的解决方案，从基础软件开始，一直到最后的数据化运营的整套方案。

谢谢大家！

王京：林博士请留下，下面有没有提问？

提问：你好，我也是来自一个瑞典的咨询公司，我想问一下，你前面的那些图表的数据来源，它会不会单一？如果单一的话，会不会有点片面？

第二个问题，如果是线上的消费者的数据，你是怎么处理水军？

林小俊：这两个问题分别说一下，第一个问题关于数据来源的问题。对于互联网来讲很多的数据是开放的，开放的数据一定是不单一的，因为任何一个渠道，任何一个平台上都会有，包括点评的数据，包括价格的数据，其实我们都可以通过各种技术手段获取和使用。另外一块是非开放的，比如说用户的行为数据和浏览数据，甚至于更进一步的预订数据，指的是非隐私的，把用户隐私信息过滤掉的这些数据。这些数据是通过互联网上的抓取手段是做不到的，这一块需要数据的拥有者们一起来分享。

我在这个图表里面用的数据，都是携程基于它上亿的会员或者是用户产生的用户点击，用户的搜索和用户的浏览数据。相对单一，但是从整个数据价值和数据规模上来讲，我们反推一下，当携程占有市场上50%以上的预订量的时候，整个用户的行为数据的价值，我认为也占了市场50%以上的用户行为数据，而且是相对有价值的行为数据。从统计学的角度应该是足够用了。也欢迎更多的数据的拥有者从其他的渠道一起来玩这个事情，分享这个行业的变化。

第二个网络水军，对于用户的点击或者是浏览行为来讲，不存在水军不水军，因为那是用户真实的需求，最后产生的行为。有一个水军存在就是点评，点评是有水军的，不否认。点评的水军通过技术手段可以排除掉一大部分，比如说通过他的IP地址，通过他的语言逻辑，因为水军和普通的写点评是不一样的，通过语言的形式，通过用户的ID等等可以排除掉绝大部分，但不能排除掉100%。我们也认为排除掉100%这个事情的本身是不一定需要的，因为我们最终也不是要给到酒店一个case  by  case的点评分析，我们给到的是在大规模的点评基础之上的一个统计，一个数据化的统计，因为我们有我们的分析技术，把原本的点评转化到刚刚看到的方方面面的数据报表。在2000多万条的点评规模之下，少量不可被排除的水军的点评是不会影响我们任何的统计结果的。谢谢！

提问：今天的主题是营销的主题，从营销来问一个问题。现在的酒店管理公司大中小都有，但是每一个销售部的销售人员出去签的每一份协议，到了管理公司，比如说管理公司有很多家酒店，但是每个酒店都配搭一个销售部，每个销售部都有销售员，他们出去每签一份协议回来，但是针对管理公司而言有很多，销售人员签了一份协议回来，但是还没有实现共享到整个管理公司都能够让客户享受这个协议价。那你的大数据和你所说的云端技术，能否为酒店解决困扰我们的问题？我也知道有的管理公司已经实现了，我就想看看你们有没有什么解决方案？

林小俊：这一块还是我们刚刚说到的，传统的酒店基础软件，基于CRS架构的基础软件，它的数据不能，或者是不方便去实现店与店之间，店与中央系统之间的对接和互联。当这种云PMS的系统被普及，以及这种直连通道，直连通道不只是这两者的渠道，包括PMS跟中央系统的直连对接，这些技术逐渐被认可和普及的时候，你刚刚说到的问题，只是数据的一个部分而已，或者是一个种类而已，所以是很容易或者是比较轻松的实现他们的一个数据对策。