酒店客户反馈总结 第1篇

客户体验管理是指：规划整个客户体验旅程，在旅程的各个关键环节为客户提供良好的体验。

如何才能做好客户体验管理这件事？IHG、Four Seasons、Hiltion、Best Western等诸多国际知名酒店已经探索出一套行之有效的方法——通过NPS调研+OTA平台在线评价分析，帮助酒店管理并提升客户体验。

因有幸与国内某知名酒店品牌方合作，我们对NPS调研+OTA在线评价分析都有所了解，积累了一些实操经验，本文将与大家分享。

NPS（Net Promoter Score），中文名为净推荐值，是客户对品牌/产品的忠诚度得分。

NPS调研是基于内部问卷数据做客户体验管理，能够基于酒店的具体业务和关键环节进行个性化设置，操作非常灵活。

酒店客户反馈总结 第2篇

在走完整体流程或者某个关键环节后，很多品牌酒店会以邮件/短信/微信/弹窗/二维码等方式，主动向客户推送NPS调研问卷。

NPS问卷通常包含2个问题，1个邀请给出NPS得分，一个询问得分原因。NPS问卷示例：

NPS调研问卷一般是基于具体业务流程或问题进行个性化设置的。

举个简单的例子，A酒店在深圳有200+门店，它想要了解整个品牌的NPS和各家门店的NPS，并深入挖掘分数差异化背后的原因。则此品牌可以：按门店细分客户群体，分开搜集不同门店的NPS得分和得分原因。

酒店客户反馈总结 第3篇

得分原因则是文本型的数据，使用NLP对其进行深入的文本分析，才能获得有效见解。

当回收的NPS问卷较少时，可以人工一条条地分析NPS得分原因。但品牌门店众多，每天回收的NPS问卷可能成千上万，中文语义又十分复杂，这时候人工分析的效率和准确度就跟不上了，需要使用基于深度学习的自然语言处理技术（NLP）全自动地进行文本分析。

NLP：基于深度学习的自然语言处理技术，赋予机器理解和分析人类语言的能力。它是人工智能（AI）领域的一部分，与语言学有很大的重叠。如果想了解更多NLP技术细节，可与我们深入交流。

NLP可以从海量的得分原因文本中，自动识别每条原因反馈中客户提到的酒店指标、分析提到此指标时的情感倾向（正向or负向）、并进行典型意见提取（支持从整体/单项指标/指标正负向等各个维度查看典型意见）。

回到A酒店的问题，使用NLP对门店1和门店2的NPS得分原因进行分析后，我们发现：

原来那段时间里，门店2附近有个新楼盘正在建设中，由于施工时间安排不合理，机器日夜轰鸣噪音很大，对酒店客户的休息造成非常大的影响，故而关于噪音的负面反馈非常多，大大拉低了门店2的NPS评分。

基于这个分析结果，门店2就能采取一些行动，有效减少噪音对客户的影响，提升体验。

在采取行动后，在上线体验优化策略后，酒店还需定期追踪各项体验的提升效果，并形成周/月/季度报告汇报给上级。

国内OTA平台客户活跃，积累了体量巨大的在线评价，是非常重要的酒店客户体验反馈数据源。

酒店客户反馈总结 第4篇

国内主流的OTA平台包括：大众点评、美团、携程、去哪儿、飞猪、艺龙、马蜂窝、途牛、猫头鹰等。

在线评价字段包括：评价评分（以星级或者评分展示）、评价内容、评价时间等。

同样的，我们带着问题去进行在线评价分析。

举个简单的例子，B酒店想要了解自身与主要竞品品牌在客户体验方面的表现，以取长补短，抢占更多市场份额。则此品牌可以将自己和竞品在OTA平台上的在线评价采集下来，再对其进行深入分析。