餐饮与酒店业的客户终身价值

餐饮与酒店业的客户终身价值 Purple Engage 营销简报 运行时间：约 10 分钟 --- 引言 欢迎收听 Purple Engage 营销简报。我是您的主持人。今天我们将讨论客户终身价值 - 它对餐厅和酒店的实际意义、如何正确计算它，以及最重要的是，如何提升它。如果您是酒店餐饮场所的营销总监或 CRM 经理，那么这期内容正是为您量身打造的。 --- 第一部分：为什么它至关重要 - 1 分钟 让我们从一个令人不安的事实开始。大多数酒店餐饮场所将大部分营销预算用于获取新客户，而在挽留现有客户方面几乎毫无投入。这显然是本末倒置的。 原因如下。Bain and Company 的研究表明，将客户流失率降低仅 5%，利润就可以增加 25% 至 95%。而哈佛商学院的研究指出，获取新客户的成本是留住现有客户的 5 到 7 倍。 客户终身价值 - 即 CLV - 是让这一论点变得具体的核心指标。它能精确地告诉您，在一位客户持续光顾的整个生命周期内，他们能为您场所带来多少价值。这不仅仅是今晚的餐位消费，也不仅仅是本周末的房间预订，而是整个客户关系生命周期的总价值。 当您掌握了这个数值，您的每一个营销决策都会发生改变。您不再对所有客户一视同仁。您开始向那些价值更高的客户投入更多资源。并且，您会打造出能让人们反复光顾的营销活动，而不仅仅是吸引他们登门一次。 --- 第二部分：计算方法 - 5 分钟 那么，您究竟该如何计算酒店餐饮场所的 CLV 呢？ 公式非常简单。CLV 等于平均单次消费金额，乘以消费频次，再乘以客户生命周期。让我为您逐一拆解。 平均单次消费金额是指客户每次光顾时的平均消费额。对于餐厅而言，这是包括饮品在内的平均人均消费；对于酒店而言，则是每次入住的平均收入，包括餐饮、水疗及其他辅助性消费。 消费频次是指客户每年光顾的次数。这正是大多数场所的盲区。他们了解自己的总餐位数或入住率，但完全不知道其中有多少是常客，有多少是新客户。 客户生命周期是指客户在流失之前，持续光顾的时间跨度。对于一家社区餐厅来说，忠实常客的生命周期可能是 3 到 5 年；而对于度假型酒店，计算方式可能有所不同 - 比如客户在 10 年内的预订次数。 现在，让我用一些具体的数据来让这个概念更加清晰生动。 以一家休闲餐厅为例。一次性顾客消费45英镑，光顾一次后便再未返回。客户终身价值（CLV）为45英镑。偶尔光顾的顾客每次消费52英镑，一年光顾8次，并持续活跃3年。CLV为1,248英镑。而忠实的常客每次消费68英镑，每月光顾2次，并持续活跃5年。CLV高达8,160英镑。 这位忠实常客的价值是一次性顾客的180倍。整整180倍。然而，大多数场所对这两类人群的营销方式却完全相同。 同样的逻辑也适用于酒店。仅预订过一次休闲旅行的宾客，其价值特征与每年入住12晚的商务旅客截然不同。例如，Premier Inn正是通过理解并针对这一差异采取行动，从而建立了巨大的竞争优势。 现在，有趣的地方来了 - 这也是大多数场所遇到瓶颈的地方。 要准确计算CLV，您需要将单个宾客与他们的光顾历史及消费数据进行关联。这听起来显而易见，但实际上非常困难。收银POS系统记录的是交易，而不是具体的人。预订系统记录的是预订，但不包括直接到店的散客。酒店PMS系统捕捉入住数据，但仅限于直接预订的宾客。 其结果是，大多数场所只能在细分市场层面估算CLV，而不是在个人层面。他们知道自己的平均值，但无法确定哪些特定宾客高于或低于该平均值。这意味着他们无法针对性地采取行动。 而这正是宾客WiFi所解决的问题 - 前提是其配置正确。 当宾客连接到您的WiFi时，他们会完成一个登录页面。该登录会获取他们的姓名、电子邮件地址，以及至关重要的一点 - 符合GDPR要求的接收营销信息的同意。Purple的方法就是我们所说的“自觉选择订阅”（conscious-choice opt-ins）。宾客是主动选择接收信息的。这不是一个预先勾选的框，而是一个经过验证的、刻意的决定。这在法律和商业上都至关重要，因为主动订阅的宾客的互动率明显高于通过其他方式获取的联系人。 但这里是关键所在。每当同一位宾客返回并重新连接您的WiFi时，Purple都会将该次新的光顾与他们现有的个人资料相关联。您现在拥有了该特定个人光顾次数、光顾日期和时间的验证记录。这就是在个人宾客层面自动捕获的光顾频次数据。 结合您的POS或PMS数据，您就可以为真实的个人计算出真实的CLV，而不是虚构细分市场的平均值。 像Mailchimp或Klaviyo这样的工具非常擅长向您已有的列表发送营销活动。但它们无法构建列表。它们无法捕获光顾数据。它们不知道上周二打开您电子邮件的人是否在上周三实际光顾了您的场所。但Purple知道。 - 第3部分：实际步骤与常见误区 - 2分钟 好吧，让我们进入实操阶段。以下是在您的场所实施 CLV 追踪的具体步骤。 第一步：通过您的 WiFi 登录捕获第一方数据。如果您运行的是无需登录的开放网络，那么您就放弃了宾客互动中最有价值的部分。部署一个符合 GDPR 规范的登录页面，至少捕获姓名和电子邮件。 第二步：将您的 WiFi 数据与您的 CRM 进行整合。Purple Engage 会将捕获的联系人连接到一个配置文件中，以追踪其后续的每一次访问。您无需手动执行此操作，它是自动完成的。 第三步：关联您的消费数据。如果您的 POS 或 PMS 系统可以导出交易数据，请将其映射到您的宾客配置文件中。即使只是按访问频次区间细分的每次访问大致平均消费额，也比单一的全局平均值有用得多。 第四步：构建您的细分客群。您至少需要四个细分：访问过一次的新宾客、访问过两到五次的常客、每年访问六次或以上的熟客，以及超过九十天未访问的流失宾客。 第五步：为每个细分客群设置自动化营销活动。给新宾客发送一封欢迎电子邮件。给流失宾客发送一个重新激活优惠。给按 CLV 排名前百分之二十的客户发送专属奖励。这些活动不需要很复杂，但需要及时且相关。 现在来看看陷阱。最常见的错误是将 CLV 视为一次性计算，而不是一个动态指标。您的宾客组合在变化，消费模式在转变。您需要至少每季度重新计算一次 CLV，理想情况下应该在您的 CRM 中实现自动更新。 第二个陷阱是忽视流失宾客。挽回一个访问过六次然后停止光顾的宾客，其价值远高于获取一个您从未见过的全新宾客。他们的 CLV 历史记录告诉您，他们曾经喜欢您的场所。只是有些事情发生了变化。一次时机恰当的重新激活营销活动 - 例如在无活动状态持续六十天时触发 - 可以挽回该群体中相当大比例的客户。 第三个陷阱是本应针对顶尖客群进行优化，却针对平均 CLV 进行优化。按 CLV 计算，您前百分之二十的宾客通常会贡献大约百分之六十的收入。了解他们是谁，并给予相应的对待。 - - - 第四部分：快速问答 - 1 分钟 问题：我们没有忠诚度计划。我们还能计算 CLV 吗？ 可以。您不需要忠诚度计划来追踪访问频次。宾客 WiFi 登录数据可为您提供与个人配置文件相关联的访问时间戳。这足以计算访问频次并估算 CLV，无需任何忠诚度卡基础设施。 问题：如果宾客并非每次访问都连接 WiFi 怎么办？ 这是一个很好的问题。基于 WiFi 的访问追踪捕获的是一部分访问，不一定是全部。关键在于一致性。如果宾客在大多数访问中都会进行连接，那么相对频次数据对于细分目的仍然有效。随着时间的推移，随着 WiFi 采用率的提高 - 目前在大多数休闲餐饮环境中已超过百分之八十 - 数据会变得更加完整。 问题：这与仅使用我们的预订数据相比有什么优势？ 预订数据只能捕获提前预订的宾客。而自然到店、仅光顾酒吧以及即兴到店的顾客则是无法察觉的。WiFi 数据可以捕获所有这些宾客，无论他们是否进行了预订。特别是对于餐厅而言，很大一部分客源都是自然到店，这是一个实质性的区别。 --- 第 5 部分：总结和后续步骤 - 1 分钟 最后总结一下。客户终身价值（CLV）是大多数酒店餐饮业场所未妥善衡量的最重要指标。其公式非常简单：平均单次消费金额乘以到店频率，再乘以宾客生命周期。难点在于获取个人级别的数据以使其变为现实。 通过符合 GDPR 合规要求的登录方式进行设置并与您的 CRM 联接的宾客 WiFi 解决了这一数据难题。它会自动构建您的联系人列表，跟踪回头客，并为您在个人宾客层面计算和应对 CLV 奠定基础。 在这方面做得出色的场所 - 例如 Premier Inn、Pizza Express 和 Whitbread 都是非常重视这一点的运营商 - 与那些将每次光顾仅视为交易的场所相比，每位宾客产生的收入要高得多。 您的下一步行动：审计您当前的 WiFi 设置。它是否在捕获宾客数据？该数据是否正在流入您的 CRM？您的 CRM 是否正在按到店频率进行细分？如果其中任何一个回答是否定的，那么这就是您的切入点。 欲了解更多相关信息，请访问 purple.ai 并探索 Purple Engage 平台。此外，还有一份关于使用停留时间和到店数据进行细分的配套指南，其在分析方面进行了更深入的探讨。 感谢收听。我们很快会为您带来下一期简报。 --- 脚本结束