互联网在酒店客房产品销售中的作用

网络信息技术广泛的应用在各行各业,旅游酒店行业也不例外,如何有效利用与管理这些网络信息交流平台,宣传与推广酒店的产品与服务,使酒店达到经济效益和社会效益的双丰收。这是摆在当前酒店行业管理者的一大任务。     

现代酒店客房服务管理对策

客房服务管理所谓客房服务管理,是指酒店客房服务与管理工作,一般分为两个阶段,即顾客入住阶段和顾客退房后阶段.入住阶段主要包括满足顾客在入住过程中的各种需求的工作;顾客退房后阶段则指顾客退房以后再次回头,成为回头客,甚至提供客源的情形,因此,顾客退房并不等于酒店与顾客之间联系就此结束.因此,客房服务质量的高与低,直接影响着顾客在入住过程中的全体验.只有对顾客提供高质量的客房服务,才能带给顾客美好的回忆和愉快的体验,最终,给酒店带来可观的经济效益和可持续的宣传效应.     

现代酒店客房员工的人性化管理探究

人性化管理是在对酒店客房人员进行统一管理的时候把他们的心理想法作为管理依据的过程。进入21世纪后,中国社会快速发展,酒店服务领域也越发受到人们关注。随着竞争的加剧,众多酒店集团都对整个团队的运营管理做了调整。在进行人员管理时,遵从以员工的心理为本,将每个员工的特长施展出来,尊重他们的想法,相信他们的工作水平,为他们创造展示自己才华的机会,使他们对公司有一个全面的认识,有了家一样的温馨氛围,全身心投入到工作中去。通过此管理方式可以促进他们的工作激情,以崭新的面貌全身心工作,从而创造更高的经济效益。     

酒店客房智能控制系统设计研究

智能客房的控制系统是集合了计算机、通讯设备、现代管理技术为一体的综合管控体系。它的运行依赖于客房内专用网络，通过使用客房智能控制器，来实现对客房内的各种电器设备的管理控制．并且它可以及时的记录并反映客房内的各种状况数据，以满足顾客的全方位需求。     

数据挖掘在客户流失分析中的应用

数据挖掘技术为商业企业辨析客户价值提供了重要支撑,本文通过对商业企业中数据挖掘的价值分析,探讨了如何保持客户资源,减少客户流失的问题。     

高校酒店客房服务管理中存在的问题及对策研究

面对当前不断发展的高校市场,改善高校酒店管理中存在的薄弱环节,提升房客房服务水平和管理水平是重中之重。分析当前我国高校酒店客房服务管理中存在的突出问题,从现代服务管理的理论视角出发,提出不断强化客房服务培训管理,为客户提供更优质的服务;重视加强客房现场监督管理,及时纠正偏差以确保完成既定目标;善于根据市场实际,提升服务模式,提供标准化服务和定制化服务等完善对策。     

风险预警模型在房地产企业资金管理中的应用分析

随着中国经济的快速发展,房地产市场也迅速发展,国民经济地位越来越重要。房地产产业的循环变动与国家的宏观经济变动密切相关,因此开发动向的激烈变动和过热对国民经济产生恶劣影响。在这一点上,建立房地产行业风险预警模式具有理论性和实用性的重要性。根据相关文献的调查,总结了现有的国内预警理论,比较了几个早期预警模型,选择支持向量机作为房地产风险预警模型,利用青岛房地产市场的数据进行了应用研究。首先,基于对影响房地产循环波动的因素的分析,确定房地产发展相关指标的五个类别,建立房地产风险预警指数制度。阐述了SVM模型的概念,提出了基于SVM的房地产风险预警模型的建立过程。     

BP神经网络、SVM在个人收入预测中的应用

改革开放以来,中国居民收入稳步上涨,但收入差距却越来越大。对于个人收入的分析也成了研究的重点。本文利用matlab R2012a建立了BP神经网络和支持向量机算法模型,得到了两个模型在研究个人收入预测应用中总体预测准确率、均方误差MSE和决定系数R2的值。结果表明,相比于BP神经网络,支持向量机预测准确率更高,模型拟合度更好,具有更好的预测效能。     

SVM算法改进及在网络安全审计中的应用

基于SVM的网络安全审计技术研究主要是针对网络中的文本内容进行安全审计，在网络安全审计过程中采用改进的SVM算法。     

数据挖掘在客户细分中的应用

随着客户群体的逐步壮大和日趋成熟,客户关系管理在各个领域广泛应用,开展客户关系管理和进行客户细分的意识在企业中逐步增强。基于此,将数据挖掘工具应用于客户关系管理中的客户细分理论和方法的研究,成为每个企业都必须面对和迫切需要解决的一项重要课题。本文运用数据挖掘工具对企业中已有客户群体按照特征不同进行细分,从而帮助企业采取一对一的营销策略,提升企业的综合竞争能力。     

Logistic在客户管理中的应用

目前很多商店、公司、企业为了加强顾客资源的管理,纷纷建立会员制度,而在会员的筛选与管理方面有各种各样的方式方法,但是基本都还是根据客户的消费额度进行客户分类。这种方法虽然简便易行,但是存在很大的误差,由于信息考虑不全而导致会员管理出错。本文主要是采用logistic回归预测方法,根据多个属性对研究对象进行二分类,从而对商店顾客进行筛选,进而得出最为合适的会员人选,预测潜在顾客的忠诚度,这样可以减少不必要的商店资本支出,使其更好的达到预期效果。     

基于企业客户管理的知识管理模型分析

客户知识管理越来越成为企业知识管理的重要内容，加强企业客户知识管理，有助于更好的感知客户需求，并通过对客户知识的把握，识别潜在客户与潜在市场。本文围绕客户知识管理知识的模型构建展开讨论，为企业相关实践提供有益指导。     

素质模型在企业人力资源管理中的应用

本文从招聘甄选、培训,绩效管理,人员配置、绩效管理与薪酬管理、员工职业发展管理、战略人力资源规划等几个角度分析了如何构建以素质模型为核心和起点的人力资源管理体系,以期对企业人力资源管理实践有所借鉴。     

数据挖掘在交叉销售中的应用过程模型研究

本文针对交叉销售过程的阶段特点,提出了数据挖掘在交叉销售中的应用过程模型。     

数据挖掘在交叉销售中的应用过程模型研究

本文针对交叉销售过程的阶段特点，提出了数据挖掘在交叉销售中的应用过程模型。     

数据仓库在客户关系管理中的应用研究

本文重点研究了构建基于数据仓库的客户关系管理体系结构,研究分析数据仓库在CRM中实现客户行为分析、重点客户发现和市场性能评估等功能。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

国内市场环境竞争日益加剧,更为强调以客户为中心的完善的客户关系管理,客户数据的爆炸性的增长需要数据挖掘技术的支持。本文介绍了客户关系管理及数据挖掘的内涵,分析了客户关系管理应用数据挖掘的必要性,并研究了数据挖掘在客户关系管理应用中的领域及应用的步骤。     

数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用研究

在信息技术迅速发展的今天,以"客户至上"为经营理念的酒店行业竞争越来越激烈,企业也越来越重视客户关系管理,利用数据挖掘技术从大量的客户资料中提取有效信息来为酒店的经营管理提供决策,帮助决策者挖掘潜在客户,保留有价值客户,提高客户的忠诚度.将客户资源最大限度的利用,为企业创造更大的价值,越来越引起学者和商界的关注,成为研究热点,本文阐述了数据挖掘和客户关系管理的基本理论,分析了数据挖掘在酒店客户关系管理中的应用价值.     

利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户保持

随着信息技术的不断发展,电子商务正在改变企业、家庭以及个人的管理和生活方式。在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,通过对粗糙集实现客户保持的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

大客户管理在化工企业客户中的应用

科学地客户管理是维持企业生命力的重要手段,从帕累托20／80法则中创造80％销售业绩和利润的20％客户又是我们管理的重中之重,这些大客户关系到企业营销战略的成败。而作为国家物资丰富渠道的化工行业,其除了具有特殊的行业性质也对自身产品及服务的需求有更多规范性,如何通过大客户管理的模型,从战略规划管理,销售流程管理,团队合作管理及客户关系管理等方面为大客户赢得最大化客户的收益率,从而带动自身企业的利润的增长是本文分享的重点。