鄂公网安备 42090202000378号近两年，“无人酒店”在各地陆续开业，在酒店业内引起不小反响。“无人酒店”最为亮眼的科技就是人工智能，人工智能的基础则是数据，对数据的获取、积累、挖掘和利用是互联网科技公司改造甚至颠覆很多传统行业的“法宝”。回顾互联网科技公司与酒店业“爱恨交织”的历史，围绕酒店业数据的争夺大战一直在持续。
早期阶段，伴随着互联网的普及，通过电子商务平台构建预订平台，互联网科技公司获取到了酒店顾客的住前数据、交易数据，这些数据反映了顾客对入住酒店的多方面需求，互联网科技公司近20年的积累已经牢牢掌控了这一“制高点”，它们通过对这些大数据进行加工分析，推出了关于各类旅游者的基本画像、预订行为、交易行为和各类旅游市场的分析报告，甚至可以依靠这些大数据实时形成的“热点图”来判断酒店选址地点、酒店类型，从而实现“精准选址与开发”。
中期阶段，伴随移动互联网普及，大量顾客在入住酒店后通过手机端进行点评，形成了海量的“住后数据”。互联网科技公司抓住“住后数据”，通过资本进行控股或收购一些大数据挖掘公司，或者依靠自身强大的数据能力对数据进行挖掘，推出一系列酒店业发展报告、酒店品牌排名报告，甚至针对某个区域、某家酒店的服务质量、运营管理、收益管理等进行“精准咨询”，提供有针对性的服务。上述两个阶段，互联网科技公司已经对顾客的住前、住后数据拥有了很强的掌控，通过所谓“赋能”“跨界融合”“咨询”“服务”等形式在酒店的价值链前段和后端进行价值占有，使得酒店在价值链上的利润空间逐渐压缩，酒店对住前和住后数据的掌控力越来越小。
进入最新阶段，互联网科技公司开始自己“做酒店”，通过内部创业形式孵化酒店管理团队和酒店品牌，通过资本控股、收购酒店管理公司，通过与著名酒店集团联合开发酒店品牌，甚至亲自设计与开发“无人酒店”。这些做法背后更为长远的考虑还是获取数据——这次重点关注顾客“住中数据”。事实上，“住中数据”一直是个“黑箱”，无论是互联网科技公司还是酒店企业都没有充分开启。而在“无人酒店”中，顾客每次和机器人的服务接触，每次人机交互的情境、过程、结果等，都会产生大量顾客数据，如顾客每一次的人脸识别、顾客在房间对机器人的每个命令和对话、顾客每次个性化要求和投诉等。以往这些住中数据大多会作为隐性知识储存在资深服务员的“大脑中”，然而，当通过人工智能等技术让隐性知识不再隐性后，顾客在酒店内部的行为所产生的这一“黑箱”可能逐渐被打开。特别是，如果“无人酒店”探索效果不错，会更加速复制扩张，“无人管理”模式以及“无人技术”的应用也会快速输出到大量传统酒店，这样对数据的掌控将会加速进行，对数据天然敏感的技术公司们当然希望抓住这一机会。然而，占比81%的大量中小单体酒店(档次在三星级及以下)却可能会失去对数据资源的管理能力，把最宝贵的资源拱手相让，也就很难有在渠道、品牌、营销、收益等多方面的话语权。
基于上述分析，酒店业全行业要意识到数据资源的重要性，提升对数据资源的管理能力。特别是要改变传统上对数据的“偏见”——“数据分析那是计算公司的专长，我们只要与它们合作或外包给它们即可”。事实上，数据是互联网科技公司最重要的资源，数据分析是它们的核心竞争力，但作为传统服务业的酒店企业，核心竞争力是产品和服务，数据和数据分析只是提升酒店产品和服务的一个“加速器”。酒店完全可以积累、分析和利用住中数据，利用这些数据使得自身的服务、经营和管理建立在“数据化”基础之上，形成升级版的服务、经营和管理模式，从而将数据转化为自身的知识、能力和智慧，实现数据化赋能。
具体建议包括：第一，酒店要形成自身独有的数据库。酒店要围绕自己的会员或用户，建立有针对性和独有的数据库，既要考虑“大数据”(即尽可能多地从多个维度搜集顾客信息)，也要考虑“厚数据”(即要考虑长时段、包括顾客深层次情感、心理活动、故事等方面的数据)，特别是顾客在入住期间的各种个性化需求、特殊问题以及由此形成的解决方案，都是酒店非常重要的数据资源。酒店应当将这些数据持续地导入自身的管理信息系统，即使是导入一张简单的EXCEL表，当积累到一定时间、数量后，也会产生独特价值。例如亚朵酒店集团启动的APLUS计划，就是意识到几年积累下来的多方面数据具有独特性，包括每个会员对床品的种类、饮品的数量、夜宵的口味、特殊的要求、遇到的服务问题和解决方法等，进而通过数据“清洗-标签-应用”的处理过程，为其个性化服务体系提供坚实的数据化基础。为自己量身定做的数据库是酒店数据化赋能的基础。
第二，酒店的数据要与日常的业务相结合，不断“用起来”，才会“活起来”。只有在每天日常运营管理中把酒店数据库里的数据利用起来，才能成为资源。例如日本东京的一家提供卓越服务的西餐馆，每天下午三点，总经理都会召开例会，对当天晚上来用餐的老顾客的档案数据进行回顾以及此次来用餐的目的、特殊要求等进行确认，对新顾客的预订数据进行分析，对前一周数据反映出的问题解决方案进行复盘，在此基础上提供的惊喜服务得到了顾客高度赞誉。由此，数据只有结合具体业务“用起来”，才会逐步提升酒店的数据分析能力和应用能力。
第三，酒店要建立数据网络治理体系，强化数据化赋能。新科技时代下酒店需要构建全方位的数据网络治理体系，通过数据化赋能使服务、运营管理水平跃迁到新的高度。酒店既要“自力更生”深入挖掘“住中数据”价值，也要借力互联网科技公司在住前和住后数据的分析方法、分析结果;既要对现有的各类存量数据进行开发和迭代，也要考虑对新增数据的筛选和整合;既要考虑“大数据”，还要考虑“厚数据”;既要考虑技术、机器产生的数据，还要结合人的隐性知识产生的数据;既要考虑管理者对数据的分析和应用，也要考虑基层员工对数据的贡献，让数据的搜集、分析与利用等在全集团、全酒店形成“分布式”结构。总之，当形成了“人+机”共享共治的数据网络治理体系，当数据的搜集、分析和应用成为了酒店和全体成员的“习惯”，才会实现真正的数据化赋能。
“无人酒店”背后其实是人工智能等新兴科技的探索应用，其中，“人工”对应的是机器、机械，“智能”对应的是智慧。“人工智能”应当理解为机器、数据基础上的智能。酒店作为服务企业，提供给顾客的最大价值是顾客入住的美好体验，不管是“人-机服务”还是“人-人服务”，智慧决策和情感表达才是服务的核心，但要实现这一更高层次的服务模式，数据化赋能应当可以作为一个重要的实施路径。
文章来源：中国旅游报