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互聯網時代，眾所周知，資訊的海量化、複雜化及即時化現象，最能體現在社交媒體上。上期筆者提及來自點評類（reviews）社交媒體上的數據，其中最為人熟悉的是酒店預訂網站—在線旅遊代理（OTAs，Online Travel Agencies）上顧客對酒店的評分和評價，當中人氣最盛的是TripAdvisor、攜程、Agoda及Booking.com等。
自從互聯網誕生後，酒店房間的銷售便逐步與OTAs形成一個相互依存的共生體。根據康奈爾大學（Cornell University）研究顯示，酒店的在線直接訂房率逐年下降，而來自OTAs的份額則持續上升。越來越多的事實及研究顯示，除了價格決定了銷售成績（銷售高不代表收益好）為主要因素外，線上顧客的評論對酒店的聲譽及顧客的預訂決策具有顯著的影響。
根據市場研究公司益普索（IPSOS）發佈的全球最大的住宿與旅客調查報告–《TripBarometer全球旅遊經濟報告》的結果顯示，有93%的旅客，其酒店預訂決策會受到網上評論影響，同時有96%的受訪酒店表示，網上評論對於顧客的網上預訂行為是重要的，當酒店在OTA網站擁有更高的評分，能夠讓酒店保持入住率不變的情況下，單房價格可額外提升高達11.2％。另外，根據康乃爾大學研究團隊於2012年所發佈的《顧客評論對消費決策的影響》研究報告，具體指出了酒店品牌線上口碑評分如何影響消費者的選擇，其中提到三項指標：
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評分排名：當排名降低1個等級，被顧客選中的機率就降低11.5%；
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評價分數：當顧客評分增加1分，被顧客選中的機率就增加14.2%;
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評論數量：當酒店每增加1條顧客評論，被顧客選中的機率就增加0.2%。
策略調整分秒必爭
近年，消費者對網上信息的真偽判斷變得日益聰明，單靠一個評價分數並不足以構成最終決策的依據，往往通過閱覽眾多的評論文字，並且同時比較不同OTAs上的評論文字才做出最後的選擇。對於酒店來講，行業競爭越趨激烈，來自消費者評價的資訊量暴增，以往以月、季來做營運及市場決策的時代已經一去不復返，而以週、天，甚至每分每秒做出策略調整，以及對住客意見做出即時反饋的需求變得愈來愈大。然而，光靠人工來搜集及掌握眾多OTAs的數據是不切實際的。據統計，絕大部分的評論數據來自約20個OTAs，其他數以百計OTAs的評論並不活躍或多數引用前述OTAs的數據。於是，社交大數據挖掘工具（Social Big Data Analytics）提供了實時收集、分析及提出洞察的可能。
首先，大數據Analytics可以實時收集不同OTAs上的評分和評論文字，通過算法及權重，即時計算出具有指標意義的酒店聲譽價值（hotel reputation value），並且得到酒店在不同時間點於當地行業及同級酒店中的排名（ranking）。酒店利用這些指標，可隨時檢視自身的市場位置、顧客對酒店的觀感及其變化，甚至可追蹤形成這些聲譽價值的原始分數及原因。
追蹤用家喜好 捕捉酒店不足之處
其次，大數據Analytics能快速捕捉到顧客對酒店服務或設施的評價，通過實時的可視化分析，酒店馬上可以辨別出哪些地方做得不足，並需要即時修正或精益求精，哪些做得好但顧客不太在意，哪些是少數顧客提及但卻是酒店平時比較忽略的關鍵地方。
此外，酒店可根據大數據Analytics提煉數據後所呈現的自身及競爭品牌的顧客評論聲量、分類、喜好和批評，及時調整市場策略、改善方案，以及在不同OTAs上作出有效的資源分配，從而提高酒店在顧客心目中的聲譽及預訂收益。
大數據時代，善用大數據工具，將讓企業變得更有競爭力。
張榮顯 博士
亞太區互聯網研究聯盟主席、香港源大數據首席顧問
（原文載於經濟日報，獲准轉載）
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