酒店是一种提供特殊服务的企业，它出售的商品可以概括为“空间”、“时间”和服务。客房是酒店为客户提供服务的主要场所，酒店客房的管理是酒店服务的一个重要环节。随着酒店市场竞争不断的加剧，客房部的竞争能力直接决定着酒店在激烈的市场竞争中的作为。

客房产品是个性化消费品，不同的年龄段，不同的住宿动机，不同的阶层对客房的要求是有所差别的。酒店的客户多为个体客户，酒店应该针对不同的目标客户群体提供不同的服务。在客房服务个性化管理的信息化管理方面，是大多数酒店经营管理比较薄弱的环节，目前，客户管理部分主要是对客户资料的整理与统计，面对着大量客房客户的信息，采用的工具也主要是传统的统计分析工具，注重的是对历史数据的分析总结，缺乏对未来情况的预测。笔者以酒店行业为应用背景，通过对现行大量客房客户信息的研究，提出基于数据挖掘技术的SVM模型，以期得到更多有效的信息，为决策者提供决策支持。

1数据挖掘技术

数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。从商业角度来看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据数据挖掘的基础就是数据的收集，只有存在海量的数据才能充分的发挥数据挖掘的真正作用。而酒店客房部通过长时间的积累，已经具备了拥有海量的用户的基本信息能力。所以能够利用数据挖掘技术为客房部管理提供决策支持。

2 SVM模型

虽然客房部具备使用和实施数据挖掘技术的条件，但是具体如何有效地使用数据挖掘技术一直是应用的难点。本文根据客房部自身的特点提出了SVM（SmarValidity Model）模型。该模型的特点是，将科学算法和实际经验相结合，得到适合实际情况的客房服务的规则。首先，将客房的客户信息收集到信息库中，利用数据挖掘的工具得到具有初步的专家库。其次，利用特殊的数据挖掘算法和实际经验筛选出一些规则，并将这些规则转化为实际服务的准则，在实际运用过程中应不断地检验这些准则，如果遇到不合适的规则，则应及时加以修正，同时采集更多的原始数据和实际经验作为信息支持也是相当重要的。如此循环来健壮模型系统，使其在应用中发挥更大的作用。

3 SVM模型在客房管理中的应用

3．1原始数据的采集

客房部SVM原始数据采集的制度化。客房部需要采集的数据并不只是在客人入住时登记的客户基本信息，更重要的是客户的习惯行为和为其提供的服务的反应。这些信息不能等着客户主动的来告诉酒店，必须有酒店的员工通过细心地观察和与顾客之间的沟通来采集这些信息。因此，要将客户的行为分为普通行为和特殊行为。普通行为要由酒店制定出，要求服务员工注意客户在入住期间这些行为是否发生过。特殊行为则需要服务人员做出正确的判断和记录。

3．2模型验证

不能通过验证的模型是没有任何商业意义的。模型开发的一个重要准则是：用模型开发过程中未使用过的数据来验证模型。这个准则可以检验模型的健壮性。如果模型验证的结果不佳，可能是由于数据有问题、变量匹配差或建模使用的数据挖掘技术不合理等因素造成的，就必须使用合适的验证技术使模型更加严格、有效。在成功地挖掘出有用的信息后，就可以利用这些信息来制定合适的服务规则。通过这种方式，就可以把数据挖掘技术挖掘出来的信息转化成为有效的企业竞争力。

3．3服务规则的获取

利用原始数据和数据挖掘工具得到专家信息库，专家库中存放客户行为的规则，但这些规则数据往往是非常庞大的而且可信度不高的，这时通过自订制的数据挖掘算法和实际经验的运用进行二次挖掘，最后获得服务规则。这样的服务规则的可信度和可行性是相当高的。

3．4服务规则的实施和验证

为了充分利用模型挖掘的服务规则，它的实施要制定成规章制度要求每位服务人员按照执行。如果规则与实际发生冲突，应立刻将这些情况反映给专家库，重新获得服务规则。通过严格的实施和验证，会不断地完善SVM模型的专家库和服务规则。

4实例

利用该模型对某饭店进行了应用研究。在专家库中有一条服务规则“客户喜欢带有6和8的房间号，因此优先向安排客人入住带6和带8的房间”。对于这条规则，当服务人员行使时，大多数客户都很满意。但是当将这一规则应用到杭州客人时，这条规则不仅没有得到预期的效果，而且甚至得到了相反的作用，因为杭州人对“6”这个数字并不像其他地方的人一样给予很高的偏好，反而很讨厌这个数字。因此专家库的资料立即做出相应的更改，并更改相应的服务规则，这样专家库和服务规则都得到了很好地完善，也同样使酒店的服务更加周到，提高企业的竞争力。

此外，管理者还可以通过诸如仅针对有价值顾客进行常客奖励计划，以保留核心顾客，培养其忠诚度；同时饭店还可以注意顾客预订房间的方式和选择的房间类型，并使饭店房间的布置更显宽敞来提高顾客满意度，着重对直接预订标准层房间，且已经光顾过饭店两次的顾客进行顾客有效的保留措施。

5结语

数据挖掘技术对于希望了解和预测顾客行为的酒店来说，是十分有用的工具。但是，数据挖掘仅仅是酒店管理决策支持的许多方法中的一种，也必然有它的局限性；同时也不能说数据挖掘就是酒店成功营销的保证。在实际中运作中，有饭店业建模经验的数据挖掘工作者是十分必要的，还常常需要把数据挖掘技术和其他一些方法结合起来使用，以便酒店能够根据挖掘出来的信息，做出相对较优的营销决策，比如酒店应和哪些顾客保持最密切的联系，对能够给饭店带来利润的顾客进行目标定位并提供相应的奖励等。挖掘出来的信息还可以运用于饭店进行市场细分、开拓新的市场、创建个性化服务、有效提供直邮服务等。有效地运用数据挖掘工具，并将看似无规律可言的数据或资料转化为切实可行的措施，必然能够增强酒店的竞争力。