成为数据科学专家需要多年的学习和多个学位——这是酒店业专业人士所没有的时间。但是，了解数据科学的基础知识可以在您只需要很少学习的情况下增加您的财产的利润。最新的酒店技术，如智能收益管理系统，无论您的专业水平如何，都可以让酒店业主和收益经理轻松访问数据科学。
本指南将带您了解适用于更有利地经营您的财产的数据科学元素，首先快速概述数据科学的实际含义。我们将向您展示收入管理工具如何利用机器学习为您的经理简化数据科学的更多技术方面。继续阅读以了解如何使用数据科学来利用客户数据、定价趋势和行业数据来增加利润。
什么是数据科学？
数据科学是从数据中提取信息的实践。数据科学涉及通过编程和数据挖掘分析大量数据，以发现对组织有用的见解和情报。
数据科学生命周期有五个普遍接受的阶段。他们是：
捕获：获取或提取数据（例如，谷歌分析记录您酒店网站的唯一访问者数量）；
维护：数据被清理并存储在数据仓库中（谷歌分析存储五年内唯一访问者的数量）；
流程：对数据进行分类、建模、聚类和/或汇总（Google Analytics 可以按一天中的时间、地理位置和推荐来源重新组织唯一访问者）；
分析：通过预测分析、回归、定性分析或其他方式（Google Analytics 可以告诉您跳出率可能导致您失去唯一身份访问者的位置）；
沟通：报告洞察力并将其用于商业智能和决策（谷歌分析报告可以告诉您营销活动是否正在向您的网站添加唯一访问者）
由于大数据的兴起，数据科学成为一个越来越受欢迎的领域。大数据描述了企业每天收集的大量结构化和非结构化数据。数据科学家分析大数据，以便为酒店提供洞察力以击败竞争对手、了解他们的客户并开展有针对性的营销和定价活动。
数据科学家做什么的？
如果对数据科学的描述听起来很宽泛，那是因为它是。数据科学家执行广泛的与数据相关的任务，从“优化 Google 搜索排名和 LinkedIn 推荐到影响 Buzzfeed 编辑运行的头条新闻”，哈佛商业评论写道。
一般来说，数据科学家通过这个过程来分析大数据：
“首先，数据科学家为执行稳健的分析奠定了坚实的数据基础。然后他们使用在线实验等方法来实现可持续增长。最后，他们构建机器学习管道和个性化数据产品，以更好地了解他们的业务和客户并做出更好的决策。换句话说，在科技领域，数据科学是关于基础设施、测试、用于决策的机器学习和数据产品。”
数据科学家的需求量很大。 LinkedIn 将数据科学家评为“2019 年最有前途的工作”。数据科学家在 Glassdoor 评选的美国十大最佳工作中名列前茅。 Indeed 职位空缺的数据显示，数据科学家的年薪在 86,000 至 123,000 美元之间。
通常，术语“数据科学家”和“数据分析师”可以互换使用，但这些角色略有不同。数据科学家专注于提出问题；数据分析师专注于回答现有的一组问题。例如，数据科学家试图用统计模型和预测分析来估计未知数。他们从酒店的 CMS、PMS、营销活动等中挖掘现有数据点，以阐明客户行为、运营效率、定价和需求预测等领域。另一方面，数据分析师可能会深入研究大数据来回答特定问题，例如“为什么我的 RevPAR 在第三季度下降？”分析师比数据科学家更专注于解决问题。
数据科学与机器学习和数据分析有何不同？
当您将机器学习领域添加到组合中时，事情会变得更加复杂。机器学习部署算法来提取数据并预测未来趋势。机器学习是数据科学的一个子集；大数据的兴起意味着数据科学家无法再有效地手动操作数据集。机器学习自动处理数据集，以便数据科学家可以专注于更大的图景。
机器学习在日常生活中随处可见； Netflix使用机器学习根据您的观看历史推荐新节目和电影。 Facebook 使用机器学习来预测兴趣、推荐朋友，并根据用户行为数据通知您可能关注的页面。亚马逊使用机器学习根据您的浏览和购买历史推荐产品。
机器学习在酒店业也发挥着重要作用，特别是在先进的收入管理系统中。像 IDeaS G3 这样的 RMS 利用机器学习和统计方法来产生尖端的预测和决策优化。 IDeaS 的算法会考虑来自竞争对手率、搜索渗透率、预订趋势和优化分数的数据，以支持连续定价模型。该工具可以自动执行数据科学家必须手动执行的许多任务；定价模型提取信息以根据最新信息不断更新定价决策。
酒店集团如何利用数据科学？
智能定价只是数据科学可以对您的利润率产生重大影响的一个例子。产量管理是一个类似的过程，涉及使用动态定价来控制围绕固定库存供应的盈利能力。产量管理很棘手：将费率设置得太高，需求就会下降。将费率设置得太高，就会牺牲收入来换取数量。 IDeAS' 可以通过使用机器学习来预测需求。该工具查看您的物业和整个市场的历史数据模式。然后，它预测对更智能的费率建议的需求，这些建议可以实时自动应用，以保持最佳的库存定价。一位评论家写道：“IDeaS 收入管理系统不仅可以确定最佳价格，还可以为酒店提供按房间类型进行收益和分析价格的能力，并确定要接受的最有利可图的团体业务。”
数据科学还可以推动更智能的客户细分和营销自动化。像 Mailchimp 这样的典型营销工具无法自动进行细分——这意味着平台无法决定何时是向特定客户类别发送电子邮件的最佳时间。只有使用数据科学的平台才能将现有数据点（例如新近度、频率、货币价值和停留时间）考虑在内，从而将正确的信息完美地传递给正确的受众。 “例如，如果一家酒店的目标客户是可能会利用水疗服务、高尔夫和餐厅的客人，而不是只提供房晚的客人，那么他们可以显着增加收入和盈利能力。不幸的是，钱经常花在不针对个别客人或细分市场的一揽子活动上，而这些活动并不针对他们最有可能回应的优惠，”写道一位行业分析师。
通过数据科学更有针对性地帮助喜达屋酒店确定如何从全球酒店网站的翻译服务中获得最大价值。喜达屋求助于数据科学家，以确定是否值得花时间和资源将他们的一些品牌网站翻译成特定语言。他们使用了一个模型来衡量两年内的收入与市场层面的全部持续翻译成本。据Skift称，该公式带来了巨大的业务成果——收入增加了 97%。
从您的网站挖掘的数据可用于通过对一系列用户体验变量进行试验来提高转化率，正如 Skift 的示例最终证明的那样。数据科学方法可以成功地提高转化率优化。通过实验，经理可以了解要影响哪些指标来测试不同的着陆页配置、分析数据并重复。测试您网站体验的各个方面，从标题到“立即预订”按钮的大小，以确保每个设计细节都为转换做好准备。
最后，市场情报数据（从竞争对手的 RevPAR、入住率和 STR 的平均每日房价到事件数据和价格平价数据）对于优化您的客房定价方式至关重要。价格平价是酒店品牌网站上的报价与 OTA 报价之间的差异。该数据集经常被非签约 OTA 和其他第三方掩盖。价格购物工具通过显示您的直接竞争对手如何定价他们的房间来缓解这个问题。
您无需成为数据科学家即可在酒店接受数据科学
成为一名数据科学家需要多年的培训。相反，IDeaS 收入解决方案可以为您提供即时战略建议和技术工具，以改善您的收入管理。向他们的数据科学家团队学习，并使用他们的软件进行分析，否则这些分析需要获得博士学位。去完成。这里只是其中的几个收入管理软件可以提供的功能：
按房型按需求定价：当对套房的需求增加时，会自动提高套房的价格，而不会同时提高双人间的价格。
虚拟收入管理服务：让指定的行业收入专家直接与您的员工合作，以加快您的收入战略
持续定价：该工具挖掘搜索渗透率、竞争对手率、预订趋势和声誉分数，以预测需求，并随着新数据的出现不断更新
费率发布：跨渠道一致且准确地更新费率，以最低的购置成本实现最高的预订价值，无需手动更新
使用有限的数据：如果您的数据集有限，IDeaS 可以从现有酒店克隆数据，为需求提供基线并预测客人行为。
作为酒店经营者，了解数据科学的基础知识很重要。将实际的数据科学留给 IDeaS 这样的公司，该公司拥有专门的数据科学团队，可以为您的所有数据需求提供解决方案。
