酒店行业体验运营17项关键指标：2024体验运营大数据解读

由蓝豆研究院发布了《酒店行业体验运营17项关键指标：2024体验运营大数据解读》这篇报告。以下是对该报告的简单概括，更多内容请前往原报告进行下载查看。本报告基于蓝皮书内容，以客人体验为出发点，结合蓝豆云OMS系统，按照对客服务、工程维修和客房清洁三个方面，提炼了17项数据指标，希望对相关从业者有所助益。

1.指标体系

以客人体验为出发点，结合蓝豆云OMS系统，按照对客服务、工程维修和客房清洁三个方面，共设置了17个数据指标。同时为了用户能更好地对标行业水平，从而发现自身酒店的优缺点，我们根据酒店的服务类型和客群类型，将酒店划分为四大类型：全服务、有限服务、商务和旅游度假型。

2.对客服务

在酒店产品差异越来越不明显的今天，消费者对服务的要求也越来越高，服务已经从附加项变成了酒店客人体验中必不可少的重要内容。同时好的服务不但可以弥补产品上的不足，还可以起到锦上添花的作用，甚至成为核心卖点。 以对客服务为核心的OMS体验运营相关指标包括物品服务需求率、服务耗时、高频物品服务项、催服务率和高频催服务项等。

物品服务需求率反映了酒店客人在住期间对各类客房服务和用 品的需求情况，若需求率过高，可能存在房内提供的客用品种 类或者数量不满足客人需求的情况，且频繁呼叫服务，会增加 客房员工的工作压力，导致服务超时情况增多，若是在白天的 早班时段，服务量过大还会导致清洁节奏紊乱，出房速度下降， 最后为了缓和服务带来的压力，只能安排更多的人手上班，造 成人力成本的上升。

2023年全服务和有限服务酒店的服务需求率分别为32.5%和19.5%，全服务是有限服务酒店的1.7倍，而旅游度假和商务酒店分别为49.0%和27.5%，旅游度假是商务酒店的1.8倍。

2023年全服务酒店和有限服务在平均服务耗时上较为相近，而 旅游度假酒店每次服务需要比商务酒店多耗费1分钟。全服务酒店在公众假期由于入住率的飙升，以及其客源更多地转变为旅游度假客人，服务压力有所增大。

有限服务在0-6时期间，可能存在部分酒店没有安排专门的客房 服务员工，而是由前台或安保人员兼顾服务工作，导致平均服务 耗时明显高于全服务酒店，且波动较大。 而全服务酒店则在白天11—15时——“大进大出”期间，服务效率 明显下降，该时段的平均服务耗时需要12—13分钟。在晚上20 时以后，全服务和有限服务的平均耗时都缩短至6—8分钟，服务 效率有明显增长。

旅游度假和商务酒店的各时段服务耗时对比，两者趋势走向相似，旅游度假酒店各时段的平均服务耗时略高于商务酒店，且波动性较大。旅游度假酒店在9—19时，以及商务酒店在11—18时，都出现了服务效率下降的问题，平均服务耗时超过了10分钟。

3.工程维修

酒店的设施设备也是影响客人体验的重要组成部分，客人对设施设备的品质会有基本的预期，酒店为满足客人的基本预期，需要保障各区域和各部门的设施设备外观完整且可正常使用，一旦出现破损或者故障，很容易引发客人不满甚至投诉。 以工程维修为核心的OMS体验运营相关指标包括维修工单池未完成单数、未完成维修高频项、报修高频项、客房月均报修频次和住中报修率等。

全服务酒店每百房未完成维修单是有限服务酒店的3.8倍，而旅 游度假酒店是商务酒店的2.6倍。从同比增长率来看，仅有限服 务酒店呈现负增长，旅游度假酒店同比增长率最高，为20.4%。

有限服务酒店由于其公区面积较小，每百房的未完成单数远低于全服务酒店；旅游度假酒店是商务酒店的2倍。从同比增长率来看，由于有限服务酒店基数较小，增长率最高。

各类型酒店有接近80%的客房未完成工单等待时间在半年以内， 其中等待1个月以内的区间占比最高，均在30%以上。有限服务 酒店明显对客房未完成单数的滞留时间更短。

公区区域的未完成单的等待耗时分布整体表现与客房区域相近，超过80%的工单等待时间在半年内，但在6-12月的区间占比较客房略微有所下降。

4.客房清洁

从传统意义上来说，酒店的核心产品是客房，同时客房也是客人在酒店中停留时间最长的空间，经历了旅途的劳顿，客人到达酒店第一时间最需要的就是进入房间休整一下，是否能够及时提供清洁好的房间给客人，直接影响客人的第一印象。 以客房清洁为核心的OMS体验运营相关指标包括赶房率、赶房耗时、客人退房到放房耗时、返工率和返工高频项等。

赶房指的是前厅在没有干净合适房间提供给到店客人时，需要 客房优先清洁指定房间的场景。赶房率则用于观察当天新入住 的客房数中，下发赶房的概率有多高，体现了前厅和客房的协 作配合能力，同时也体现了清洁检查效率。 该指标深刻关联着客房清洁效率、前台房源调配策略的有效性、 旅游团队入住与房间分配管理的精细化程度，以及宾客入住时 间点的合理性等因素。

相较于其他酒店类型，旅游度假酒店的客人退房与新客人入住时段高度重叠，易形成大规模的客流交替，即所谓的“大进大出”现象，这恰恰是构成了其赶房率偏高的核心原因。

在前台下单的环节，通过系统中的清洁状态去筛选“清洁中/待检 查”的房间下发赶房，可实现更快的出房结果。

对比了“清洁中/待检查”状态下发的赶房耗时和所有赶房耗时，“清洁中/待检查”状态下发的工单用时明显低于所有赶房耗时。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）