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　　回头客在酒店行业非常重要。建立客户忠诚度通常比获得新客户要便宜，回头客往往会花更多的钱，而且当他们对自己的来访感到高兴时，他们就会四处宣传。这种优势可能会激励你基于客户数据建立推广活动，但产生回头客的关键是把你的客户放在中心，而不是数据。

　　数据是必不可少的，酒店行业的公司通常有大量的信息可以用来创建以客户为中心的活动。但是，许多连锁酒店使用的传统方法并没有它们本可以达到的效果，因为它们更关注的是数据对一大群人的信息，而不是数据对我们个人的信息。一个真正以客户为中心的方法需要:

　　将客户调查信息快速纳入决策过程。

　　使用人工智能技术连接来自各种来源的数据(调查、物业特征、客户行为、本地信息、人口统计等)。

　　采取系统的方法，将客户研究数据添加到组织的机构记忆中，以衡量其价值，而不是将其用于一次性目的。

　　目标是接触客人作为个人，提供高度个性化的促销和津贴，以获得他们的回头客。研究数据可以提供有意义的信息，尤其是当与其他数据集结合时，酒店企业可以利用这些信息来达到这一目的。但是，将服务范围集中在客人而不是数据上，需要另一个步骤:使用人工智能创建一个“数字孪生兄弟”。

　　数字孪生的概念已经存在多年，不仅在市场营销中，而且在临床研究、制造和工程中都得到了广泛的应用。数字双胞胎是一个人的虚拟模型，研究人员可以利用他们拥有的所有数据来创建——在营销和研究领域，数字双胞胎是一种更先进的客户细分方法，它的最终表现形式。

　　从实际意义上讲，这意味着你可以使用人工智能来创建每个客人的数字孪生兄弟，应用研究和其他数据来超越人口统计数据，深入研究激励客人的行动、行为和感受。当研究数据被添加到您收集的其他数据中时，它的功能非常强大，因为它提供了驱动成功个性化的洞察力。

　　在一个基本的层面上，以客人为中心的活动旨在推动回头客，旨在通过在决策过程的正确时刻，用正确的信息吸引过去的客人，从而消除预订另一家酒店时的摩擦。要做到这一点，你需要知道客人知道什么，了解他们的动力，知道公司如何能让他们的生活变得更好。

　　与传统的市场细分模型相比，数字孪生模型可以更精确地识别这些因素，因为它以单个客户(“孪生”)为中心，为更大的群体(例如“25-35岁的商务旅行者”)创建扩展服务，而不是关注数据。人工智能是一个重要的组成部分，因为它有能力分析庞大的数据集。

　　AI-powered数字双策略,你可以把所有的数据从调查、预订、数字键使用,等等,让人工智能和机器学习确定每个客人在他们的客户旅程,预测他们的行为在购买意图,品牌的选择和预算并推荐促销活动能够吸引人。

　　研究数据和客户指标可以告诉酒店行业很多关于客户的信息，比如他们什么时候预订，什么时候入住和退房，他们对房间的满意度，以及未来六个月预订房间的可能性。但人工智能可以考虑所有这些数据以及更多——比如免费获得的天气、周边设施和活动信息——以进一步深入研究。

　　例如，在同一日期入住同一酒店的两名客人的酒店数据可能几乎相同，但客人可能有非常不同的旅行动机，因此对后续报价的响应也会不同。标准的市场细分不能提供足够的信息来创建一个高度个性化的报价来产生回头客，但人工智能可以。

　　AI-powered数字双方法可以考虑入住和退房时间等因素(晚比早期)直觉,其中一个客人是商务出差(入住,退房,健身房,就待在这个房间里所有的晚上),而其他可能已经在那里参加一个音乐节(中午入住,延迟退房,来了又走)。后续的优惠可以满足这些客人的个人需求。

　　酒店管理公司依靠研究来了解他们的客人想要什么，但研究项目往往旨在回答一个单一的商业问题，然后被搁置。这是对宝贵数据的浪费。与其搁置数据，不如考虑将其添加到所有可用的行为信息、本地数据和属性特征等中，从而在整个组织中产生可伸缩的影响。

　　有了人工智能平台和数字双途径，你可以最大限度地利用你的数据，利用它来确定痛点，并进行高度个性化的推广。通过快速将调查信息和其他数据引入决策过程，并使用人工智能生成推荐，您可以将客人置于中心，而不是数据，从而更有效地推动回头客。