蓝豆云：2023年酒店体验运营大数据分析报告（27页）.pdf

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1、酒店体验运营大数据分析报告蓝豆研究院蓝豆研究院20232023年年3 3月出品月出品前言过去10年，数字化的浪潮席卷了各个行业，蓝豆云OMS（OperationmanagementSystem）专注于帮助酒店实现SOP运营数字化，把酒店前厅、客房、工程等运营部门的日常工作全面在线化，通过更高效的后台管理能力，以更低的成本为客人提供更好的体验。经过10年的产品迭代打磨，与超过1000家酒店的合作，我们成为越来越多头部酒店品牌的品牌标准，酒店也不仅仅满足于运营在线化，越来越关注在运营在线化过程中自然形成的大量数据的价值，我们也和一些酒店共同探讨建立了运营的数据指标体系，这个过程中我们发现数据要发挥

2、价值，必须要解决以下两个问题：1.要有数据标杆，酒店希望知道自己的运营做得如何，特别是和同行比处于什么水平2.如何形成以数据为中心的运营闭环2022年，我们为此做了大量工作，本次报告，我们以体验运营领域为例，给出了部分关键指标的行业参考值，以及如何通过数据改善运营的逻辑框架和案例。我们希望抛砖引玉，以此为起点，和更多酒店一起探索数据的价值，帮助更多酒店实现以数据为中心的运营管理闭环。2023年，我们也会陆续发布关于酒店房务管理、工程管理的专题研究报告，希望大家多给我们反馈，让我们和酒店一起进步！蓝豆研究院数据来源华北华北 15.9%15.9%东北东北 5.1%5.1%华东华东 20.1%20.

3、1%华南华南 33.2%33.2%西南西南 7.8%7.8%西北西北 6.6%6.6%华中华中 11.3%11.3%2022年蓝豆云超过超过10001000家家酒店用户，超过超过80008000万万条工单数据4OMS体验运营数据的价值4OTA点评空调坏了根本没有风，洗澡的水压还不足.1条差评背后可能有30个客人存在同样问题客房服务非常糟糕，叫了瓶矿泉水，打了三次电话，花了50多分钟才送到！VS0.1OTA评分亲子房的设施，非常差！整体非常不满意！匿名评价无法定位房间和问题1OTA预订并写点评的客人占比不足3%2事后管理时已经对酒店口碑产生了不良影响3点评指向不明确，难以落实到运营改善OMS体验

4、运营数据全量工单时刻监控在住客人体验风险1投诉上报，及时采取措施挽救服务失败2过程数据回溯分析，精准落实改善问题35指标解释服务输送住中报修赶房清洁客人体验指标客人体验指标 住中报修住中报修：客人在住期间所产生的关于该房间的报修 住中报修率住中报修率：在住期间的报修单数/开房数*100%单项住中报修比例单项住中报修比例：单个报修对象的报修单/所有报修单*100%住中报修完成耗时住中报修完成耗时：报修到完成维修的平均耗时 服务需求服务需求：客人入住酒店期间提出的物品或服务需求 服务需求率服务需求率：物品&服务下单数/开房数*100%服务耗时服务耗时：下单到完成服务的时间，即客人等待的时间(各时段

5、各时段)服务需求率服务需求率：各时段服务需求量/总需求量*100%(各时段各时段)平均服务耗时平均服务耗时：各时段服务工单完成的平均耗时 催服务催服务：客人在向酒店提出需求后酒店未及时提供，所产生的二次或多次催促 催服务率催服务率：催服务单数/服务单数*100%催服务项目比例催服务项目比例：催服务项目单数/所有催服务单数*100%催服务发生时间催服务发生时间：普通物品服务下发到催服务下发的间隔时间 赶房（抢房）赶房（抢房）：客人到达酒店或者预抵酒店时没有空余的合适房间，需要客房进行优先清洁 赶房率赶房率：赶房下单数/（当天9点后）入住房间数*100%赶房耗时赶房耗时：由接单、等待清洁、清洁和检

6、查耗时组成 赶房无需等待清洁赶房无需等待清洁：下单时选择了“清洁中”或者“已完成清洁”的房间，节省了接单-等待清洁-清洁这部分的时间 赶房等待清洁耗时赶房等待清洁耗时：接单到开始清洁的等待时间酒店是服务性行业，因此服务是核心，客人在入住酒店后会提出各类服务需求，酒店是否能提供快速、完美优质和超出期待的服务，是获得忠诚顾客的关键客房是客人最高频的酒店场景，任何设施设备的故障都会造成客人体验失败，但由于房内设施设备有一定使用期限和损耗，除了定期维护，降低在住时故障的可能性，是否能迅速地响应、安抚客人和及时维修，也是影响客人在住体验的重要因素之一赶房主要是发生在客人到店后没有合适的干净房间提供入住所