营销支出中，最大一部分往往用于获客营销和客户营销。行业中有很多文章探讨酒店如何获客，今天我们想从最根本的角度上，与大家分享广义层面上如何衡量营销投入的ROI以及不同归因模型优缺点，以帮忙酒店更好优化营销策略和资源分配。同时本文也将分享关于酒店在客户营销方面的一些思考。
站在最高的层面，可将营销投资分为三大类：
- 品牌营销 (Brand Marketing)：经典的品牌营销策略,目的是树立品牌认知度，塑造受众观念。
- 获客营销 (Acquisition Marketing)：一切为了获得新客户。挖掘销售线索和需求，提升营销表现，吸引和带来新客户。
- 客户营销 (Customer Marketing)：获得新客户后，营销目的变为保持互动、巩固关系，不断鼓励客户续约。此外，客户营销的目的还在于赢回流失的客户。
如何衡量营销投入中的ROI及归因模型
营销人员说的 ROI，往往指的是广告支出回报。计算广告投资通常是将付费媒体渠道支出与广告创意等其他支出相加。首先，计算推广活动的制作成本。然后，计算通过付费媒体渠道开展推广活动的推广成本。最后，将这些成本相加，得到广告支出回报计算公式的支出侧。我们这里也仅讨论广告支出回报计算所涉及的关键指标和归因模型。
您不得不了解的ROI相关衡量指标定义：
CPC - COST PER CLICK (单次点击成本)
广告支出 / 点击次数。为每次点击实际支付的价格。
CTR - CLICK- THROUGH RATE (点击率)
点击次数 / 展示次数。推广活动中的点击次 数除以展示次数或发送次数。
CPL - COSTPER LEAD (单个销售线索成本)
广告支出 / 销售线索数。获得一个销售线索所需的支出。
MQL - MARKETING QUALIFIED LEAD (营销团队确认的销售线索)
这种销售线索满足由营销和销售团队共同认可的标准，属于很有希望的潜在客户。通常是经过数据分析和/或销售线索评分体系确认的。
LEAD SCORE (销售线索评分)
营销团队用于评估 MQL 的一套方法。
SQL - SALES QUALIFIED LEAD (销售团队确认的销售线索)
经销售团队审核并确认为潜在客户的销售线索。
CVR - CONVERSION RATE (转化率)
转化量 / 点击次数。采取目标行动的用户百分比。
CPA - COST PER ACTION ORACQUISITION (单次行动或获客成本)
广告支出 / 转化量。让一个人填写表单或成为销售线索所需的平均成本。可在不同推广活动之间进行对比，也可在不同平台之间进行对比。
ROI - RETURN ON INVESTMENT (投资回报率)
(营收 - 广告支出) / 广告支出
MARKETING AUTOMATION SYSTEM (营销自动化系统)
借助这一技术，可实现营销行动的自动化,有助于提升参与度和效率。
CRM - CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (客户关系管理)
借助这一技术，可对整个客户生命周期内的各种互动和数据加以管理和分析（现在还有近两年大火的DMP－Data Management Platform和CDP－Customer Data Platform）。
ATTRIBUTION (归因)
准确地将一个结果归功于某一具体策略。营销归因有五种模型：最初触点归因、最后触点归因、多个触点归因、规则归因、算法归因。
营销影响力衡量的最大挑战之一在于：如何将营销成效准确归因于某一策略。归因对于营销团队树立可信度，对于未来预算分配的知情选择，都是关键一环。值得庆幸的是，借助数据驱动的技术，我们可以更准确地将营收表现归因于具体的营销策略。
在此，让我们一同探讨三种基本归因模型——1. 最初触点；2. 最后触点；3. 多触点。以及为何最后触点归因往往适得其反，而算法归因则是大势所趋。
1. 最初触点归因：在最初触点归因模型中，潜客购买产品或服务的结果被100%归因于促成其转化之前最初一次互动的营销策略。由于这一模型将结果完全归因于首个触点，自然会过于重视营销漏斗中的一个部分。往往，促成最初一次互动的营销策略是针对漏斗上部的。
2.最后触点归因：在最后触点归因模型中，潜客转化或实现销售的结果被100%归因于促成其转化之前最后一次互动的营销策略。往往，促成最后一次互动的营销策略是针对漏斗下部的，如电邮或付费搜索。我们知道品牌与潜在客户／客户是通过多触点实现互动的，因此最后触点归因也难免有以篇概全之嫌。
3.多触点归因：多触点(也称多渠道)归因模型能更准确地衡量营销策略的整体影响力。多触点归因模型有两种基本类型，借助这两种类型，营销人员可以突破最后触点归因模型的限制。这两种类型分别是规则归因和算法归因。
A. 规则归因：在规则归因模型中，根据预先设计的规则，如互动的发生频率、时间远近和主观价值，给特定的营销策略分配特定的数值。例如，可以规定最近发生的互动得分更高，已经进行了预订但却在途中中止的得分比仅仅在网站上进行了浏览更高。如果一位潜客在成为客户之前经历了搜索营销、电邮营销和优惠券下载，甚至可以给这三种互动同等的得分。在这种情况下，可将这位客户带来的营收三等份，每一种营销策略各得一份功劳。但是，由于规则归因所遵循的规则不一定是数据驱动的，因而效果往往并不理想。
B. 算法归因：算法归因更复杂，但也更准确，其前提假设是，潜客在成为客户之前，已经接触了多种内容资产，采取了多个行动。算法归因与规则归因类似，但依靠软件对各种互动分配权重数值，并持续优化权重分配方法。这种方法可用于分析来自数字化工具和平台(如SEO工具和营销自动化)的数据以及来自线下策略(如印刷广告和电台广告)的数据。
算法归因模型运用 Cookie 或其他技术辨别和跟踪网站匿名访客，同时也衡量营销自动化或 CRM等系统中跟踪的已知潜客的互动。营销人员还需要研究历史数据，在营销活动与销售成果之间建立关联，调节算法归因模型，使那些促成转化和营收提升的营销策略得到更多权重。仅仅衡量最后触点当然更简单，但要更清晰地透视整个购买过程，就应该逐步转而采用多触点归因模型。关于各种潜客培育策略的有效性，您获得的洞察越多，优化就能做得越好。
需要指出的是，广告推广活动的 ROI 一开始往往是负数，而这也是可以允许的。你应该接下来研究数据，进行 A/B 测试，不断优化并将侧重点转向 ROI 更高的广告。
还有必要指出，不应孤立地开展广告推广活动。切忌只看某一场广告推广，而应全盘考虑您的营销推广活动和全局目标。全面看待电邮、内容等多渠道推广活动，从销售团队的角度思考问题，多想一想他们如何才能最好地借力于推广活动。
那么酒店如何提升用户活跃度？
从会员管理的角度上来说，酒店首先面临的第一挑战是如何管理更为庞大的数据量。
首先酒店要将关注点从会员变为用户。当此概念延展出来，就意味着酒店管理集团所需要管理的数据量将发生质的变化。从原来的几十万、几百万到上亿的信息量处理，这对系统也提出了更高要求，数据量更大，对系统稳定性和安全性要求也更高，且这一数据量每天在不断累积。
为什么酒店诉求发生了变化？主要在于大数据使得捕捉客人画像数据变为一种可能，移动互联网的发展，正在发挥以点及面的波纹效应。一切数据都有根源可以追溯。另外，数据收集通道也更为顺畅。
还有一个很重要的变化，以前酒店的关注点主要在会员或者级别比较高的会员，会为他们提供更为专属的服务。而今天，酒店的关注点应该放在如何为更多客人提供个性化服务。在此背景下，酒店无法再以传统一对一的方式提供白金专属服务，就需要技术的介入以驱动这种变革。
我们比较相信在未来3-5年，整个行业都会在针对客人的数据分析方面发力并逐渐落地到位。这将会是各大酒店化形成差异化竞争优势的关键。
用户营销之用户活跃度的三大要点
在讨论活跃度之前，我们先要明白，什么是活跃度，如何测量，以及这一指标能够说明什么问题？
如前文提到的Lead Score，我们也需要设定不同的参数、维度和权重为用户进行归类和评定。如通过以下维度：
维度一、按照购买次数/平均消费金额，来定义不同等级的活跃度。
由于酒店产品是低频消费产品，我们无法对不同程度的活跃度进行那么严密的细分。但至少能够通过购买次数来定义高活跃度，中活跃度和低活跃度。或可根据平均消费金额来进行同等划分。这样，举个例子，一旦锁定这些人群，酒店和集团都需要给予格外的关注和重视并进行差异化营销，这部分人群占比未必高，但却贡献了最多的收入占比，需要进行重点关注。
维度二、不同渠道过来的消费者，活跃度可能也不同。
如果说以上解决了酒店的两个问题，一个是我的客人是谁，喜欢什么的话，那么这个问题解决是“我的客人在哪里”的问题。不同渠道预订进来的客人，其预订习惯也是不一样的。同样以高活跃度用户为例，我们需要进一步搞明白，这些人喜欢通过什么样的渠道进行预订，这样才能更有的放矢的对直销渠道加强建设，才能知道抵达潜在高质量客户的通路到底是哪一条。
关于活跃度的分析，还有很多不同的维度，也欢迎大家一起探讨。提升用户活跃度，我们认为需要把握这几个要点：
1. 找对平台和渠道
这一点与上面提到的一致，即我们需要去看每个渠道的流量占比，收入占比，间夜占比等数字，来判断哪一个或者哪几个渠道是需要重点建设和投入的高品质渠道。有人说，微信红利在这个阶段已经消失，但就我们与各个酒店管理公司沟通下来的情况看，微信依然是主战场。微信依然有充足的流量和极高的用户粘性，比起其他的渠道，或许还能够覆盖到更广的区域。当然，这并不是说，对于每一家酒店或集团，微信都是最主要的直销获客渠道。各家还是要根据自家数据的情况和不断尝试来确定你的主战场；
2. 加大促销频次，优化促销产品设计
营销需要解决的最大的三个问题，我的客人是谁？在哪？通过什么方式触及和转化？ 酒店行业正在经历这样一个转型的过程，要尽量清楚的搞明白这三个问题。传统方式的酒店营销手法陈旧且粗犷，我们很难通过增加促销频次的方式打动消费者，且促销广告过多也容易引起用户的反感。基于用户画像的精准营销能够一定程度上解决这一问题。我们不是针对某一固定人群再不同时间增加频次，而是针对不同人群再同一时间增加频次。这也意味着我们需要对不同人群发送内容不同的促销产品。我们至少可以把用户分为两类，一类是价格导向型的，一类是价值导向型。要针对这两类人群进行不同的产品设计，也意味着酒店或集团需要进行大量的A／B test 才能更好了解客人的偏好和特点，逐渐优化用户画像。这是一个逐渐优化的循环过程。
这几年我们看到很多酒店管理公司非常重视对营销流程的管理，并愿意为此进行更多的投资。 营销流程优化确实需要更好技术支持作为依托，来将产品进行落地并支持数据分析。
3. 优化用户预订流程
这是提升用户转化率极其重要的一步，引导潜在用户到达预定界面已经经过了层层关卡，即将下沉到获客漏斗的最下方，形成交易。在这一阶段损失客户是非常可惜的，我们可以通过测算直销平台转化率对这一指标进行量化。尤其重要的是，通过埋点或无埋点的方式，客人在预订平台上的行为进行全程追踪，锁定客户流失最高的那些预订点，进而有针对性的进行优化。这也是一个数据驱动的完整过程。
很多酒店管理公司已经在践行通过更为详细和精准的用户数据洞察，为用户提供更为个性化的服务。只是说，今后我们用以记录用户行为和偏好的工具和途径可能对比今天会发生很大的改变，会变得更为高效。这就是技术推动行业发展和进步。
