床垫这件小事

客户的体验是由无数细节组成的。如何找到一个高效、可靠、低成本的方式与酒店和供应商一起提升旅行者的每一次出行体验，是我们一直以来思考的问题。

在酒店的设施里，如果说有一种东西极其重要又非常容易被忽略，那就是床垫了，因为它被遮盖在布草下，肉眼不可见，但床垫直接影响住客的睡眠体验。

途说——关心你的每一次入住体验，自然不会放过每一个细节。这个八月，我们选出了杭州地区90家酒店作为样本，对住客关于“床垫”这一件小事较较真。

我们是怎么做的？

这次的调查里，我们先选取了杭州地区30家豪华型酒店与60家经济型酒店，把这些酒店在11家OTAs上提到“床垫”这一关键的点评进行汇总，再使用自然语言处理技术（NLP）,对提到床垫的观点进行量化的“情感判断”与“分类判断”，进而测算酒店客户对“床垫”的“净推荐度”（NPS），达到量化体验的效果。

必须提出，这次选取的酒店样本有限不能代表杭州地区的所有酒店。下面的排行榜也并不是为了批评某家酒店。调查的目的是为了客观地反映出住客对床垫的体验是怎样的。

杭州地区哪家豪华型酒店的床最舒服？

影响住客对酒店床垫体验的因素有很多，除了床垫品牌、折旧程度与床垫维护情况这种酒店内部因素外，住客本身对酒店床垫的期待与住客对床垫质量的敏感程度也会影响体验。一般来说，住客对豪华型酒店的床垫期待是非常高的。这个时候，如果酒店的床垫可以完美的满足住客对豪华酒店床垫的所有想象，客户有很大几率在网络点评里对酒店赞不绝口。

途说语： 

Top1酒店这样的“专家型”点评在豪华型酒店的评论区里并不少见。这样的“专家型”住客在酒店OTAs点评区的影响力是很大的，他们品牌忠诚度高，多为某个酒店品牌的常住客，精于评估与对比酒店的各项服务设施的质量，写评论还会查找各种资料，所以他们的体验很有参考价值。

另外，通过深入调查我们发现第二名酒店使用的床垫品牌和第一名是一样的，感受的差异可能出现在折旧程度与客户的期待上。但从第二名的评论可以看出，床垫的舒适度在一定程度上能抵消客户对其他其他环节的不满。

我们同样也发现了一些住客对酒店床垫的不满，其中杭州萧山宝盛宾馆、浙江国际大酒店与杭州黄龙饭店，为床垫体验的倒数三家酒店。

途说论：

很多人认为酒店的设施是“物”的问题，与“人”无关。其实不然，例如杭州萧山宝盛宾馆的评论里，摸到钢丝可能是床垫折旧“物”的问题，但大床房的床垫是两张床垫合并的就能侧面看出酒店的设备管理与客户体验意识的不足了，这属于“人”的问题了。

另外，设施的折旧可以说是老酒店的通病。但为了实现收益最大化，酒店会在设备的更新上作取舍，这是非常合理的。可是设施更新的决策需要有依据，有些酒店更新设施时容易偏向于满足“眼”的需求，只更新肉眼可见的设施。但其实，那些肉眼看不出好坏的设备，例如床垫，也会影响客户体验。

比较科学的方法是，通过一个较低成本、高效、简单的方法获取客户体验的量化数据。再根据这些数据进行抉择。【途说口碑管理系统】的“改善方向”功能，可以随时随地查看酒店住客最关注的环节，让酒店人可以轻松了解被科学量化的体验数据，从而作出更科学的决策。

小结

给酒店人的启示：

• 豪华型酒店的住客里会有一些对床垫极其挑剔的“专家型住客”，他们知识丰富，善于写干货密集的专业长评，在OTAs上很有影响力。“专家型住客”的关系维护，是酒店的社群运营的关键。

• 顾客对床垫的良好体验一定程度上可以消解其对酒店其他设施服务的不满。

• 老酒店设备更新要有取舍，但应该科学地根据客户的体验数据来作出决策。

给供应商的启示：

• 床垫供应商应该多留意“专家型住客”在目标客户酒店OTAs上的评论，从而改善自己的产品。

• 与老酒店进行商业洽谈可以适当提供客户使用床垫产品的体验数据。

哪种客人对床垫最挑剔？

“家庭休闲”人群对“床垫”最挑剔。

 “情侣出游”人群对豪华型酒店的床垫最满意。

 “商务出行”人群对经济型酒店的床垫最满意。

从上述图表可以看出，家庭休闲人群无论是对豪华型酒店还是经济型酒店的净推荐度都较低，说明他们对床垫比较挑剔。另外，经济型酒店的商务出游人群净推荐度最高。豪华型酒店里情侣出游净推荐度最高。

给供应商的启示：

• 对于众多的酒店用品供应商，只有在了解到酒店有什么类型的客人，这些客人需要什么，才可以更好地制定销售策略与设计产品方向。如上述例子，床垫供应商可以去留意市内有没有一些开业比较长的家庭度假酒店，他们可能是重要的潜在客户。

给酒店人的启示：

• 无论豪华型还是经济型的酒店，如果发现来客是家庭休闲人群比较多，在设备更新的时候要留意把床垫的优先级提高。

• 【途说口碑管理系统】的“客流结构”功能与“客流关注”功能，更能够清晰地告诉你酒店在一段时间里哪种人群最多，并告诉你这种人群最关注酒店的那一项设施，或者服务的哪一个环节，让你更快速、高效、低成本地了解可以帮助决策的客户需求数据。