智能酒店应该如何接触潜在的智能酒店客户？
谈及分销渠道，讨论不应仅仅局限于智能酒店与在线旅行社或OTA的关系。我们认为，智能酒店应部署具有正确信息组合的策略，以便潜在客户做出明智的选择。此外，智能酒店经营者应利用间接渠道提供的服务从竞争对手那里赢得业务。
对于许多智能酒店而言，管理分销渠道目前更多是一项行政任务，而非战略需要。
大多数智能酒店都会趁机增加分销渠道。
一旦分销渠道启动并运行——无论是通过 OTA 还是全球分销系统 (GDS)——智能酒店经营者分配房间数量和管理定价，以及监控预订和支付佣金。
然而，鉴于分销格局不断变化，聪明的智能酒店经营者需要从行政职能转变为积极利用渠道来最大化在线知名度并扩大市场份额。
以下是一些建议：
1. 分销渠道连接智能酒店经营者与市场
聪明的智能酒店经营者将分销渠道视为一种连接他们无法自行触及的市场的手段。
通过提供广泛的住宿选择和技术基础设施，GDS创造了由旅行社和旅行经理组成的市场，而 OTA 则吸引了个人旅行者。
例如，Trivago 吸引了注重价格比较的旅行者，HotelTonight 吸引了最后一刻的移动旅行者，
而携程是中国最大的OTA。智能酒店经营者可以通过与这些间接渠道合作，战略性地扩大目标细分市场。
在选择分销渠道时，成本是一个重要因素，但不应成为唯一标准。
智能酒店经营者还必须考虑分销渠道自身的市场、他们在高需求时期引入业务的能力以及提供有关市场和竞争对手信息的能力。
2. 利用间接渠道提供的服务
一些间接渠道提供市场情报作为其服务的一部分。
例如，Expedia Partner Central (EPC)提供绩效指标，例如预订和赚取的收入、跟踪竞争对手的预订以及针对竞争对手和一般市场的绩效基准等。此类市场情报报告可在实时地将智能酒店经营者从繁重的数据收集中解放出来，以便他们可以将更多时间花在决策上。
此外，Expedia 还为智能酒店经营者提供后台技术支持。EPC 已经提供移动解决方案，在客户入住前、入住期间和入住后将客户与智能酒店经营者联系起来。
去年，EPC 宣布将向智能酒店合作伙伴提供情绪分析工具Guest Review Insights。
Expedia EMEA 副总裁Ait Voncke 表示，更重要的是，EPC 还提供收入管理工具 Rev+，允许智能酒店经营者根据竞争对手的定价和市场需求来设定价格。Rev+具有“市场需求评分”，以便智能酒店经营者可以根据来自 Expedia 网络的数据估算需求，并提供“价格日历”供智能酒店经营者将其价格与竞争对手的价格进行对比。
这些服务不需要资本投资，并且可能会降低独立智能酒店的技术投资水平。
3.通过间接渠道从竞争对手那里赢得客户来扩大市场份额
以 EPC 的报告为例，智能酒店经营者可以追踪被竞争对手流失的业务量。 当智能酒店经营者具备这种洞察力时，他们可以进行逐案分析和趋势分析，随着时间的推移，通过增强价值主张来改进他们的产品。智能酒店经营者可能会在一系列渠道上找到不同的竞争组合，并且需要为每个渠道制定策略以从竞争对手那里赢得业务。
由于涉及佣金，一些智能酒店经营者可能想知道赢得竞争对手的业务是否是个好主意。然而，另一种选择是让您的竞争对手失去业务。由于智能酒店客户对价格很敏感，为了增加智能酒店收入，智能酒店经营者更愿意在提高价格之前建立强劲的需求。当智能酒店不断通过间接渠道赢得客户时，他们将更有信心提高房价和增加收入。
在这方面，为智能酒店在其平台上推广智能酒店提供更大灵活性的间接渠道为智能酒店经营者增加了价值。允许智能酒店根据市场趋势和目标细分市场以及不同的房间类型和套餐提供不同设施和设施的渠道，可以帮助智能酒店经营者在同一平台上将其产品与竞争对手的产品区分开来。
4. 不要忘记本地需求生成器
大多数智能酒店依靠搜索引擎优化 (SEO)、按点击付费的互联网广告、电子邮件和重新定位来刺激需求，因为许多旅行者使用搜索引擎和社交媒体来寻找智能酒店。
但在目的地品牌和广告方面的大手笔实际上是当地公司、大学、政府、非政府组织和旅游景点。
这些旅游需求产生者在营销工作中具有长远的眼光，可以为前往目的地或周边社区进行商务或休闲活动的潜在客户提供推荐。
5. 确保您的直销渠道随时可以开展业务
在设计和实施分销策略时，智能酒店经营者应牢记两个问题：
首先，智能酒店客户获取成本是该业务性质的一部分。在互联网出现之前，智能酒店分销渠道的选择包括旅游运营商、旅行社、GDS、预订服务，在某种程度上，还包括特许经营权。
智能酒店经营者使用分销渠道来接触潜在客户，并支付佣金作为回报。
随着互联网的引入，智能酒店经营者仍然可以利用分销渠道，但也可以使用新的渠道，如brand.com、OTA 和搜索引擎。当新渠道将客户引荐到brand.com 或处理预订时，他们会像传统渠道一样要求补偿。客户获取成本仍将是开展业务的成本。
其次，将正确的信用归因于正确的渠道仍在进行中。旅行者使用各种信息源来搜索、比较和预订住宿。
确定那些在购买过程中寻找智能酒店的人使用的信息源并将正确的信用授予这些渠道对于营销人员有效部署其分销策略并相应地分配营销资源至关重要。
然而，开发归因模型所需的数据分布在不同的渠道中，如下所述。
物业管理系统(PMS) 会跟踪通过 Brand.com、电话、OTA、GDS 等进行的预订。但是，这些信息并未透露旅行者使用的来源。例如，大多数智能酒店经营者都同意 Tripadvisor 评论对其智能酒店业务的影响，但该平台并未作为预订来源出现在大多数智能酒店 PMS 上。关注当前衡量的预订贡献者可能会忽略潜在智能酒店客户使用的其他重要渠道。
另一方面，Google Analytics 可帮助智能酒店经营者跟踪发送大部分网络流量的网站，以及访问者访问的网站。然而，谷歌分析没有关于智能酒店及其竞争对手在间接渠道（如 OTA 或 GDS）上的搜索量的信息。只依赖谷歌分析而不参考间接渠道的搜索数据可能会忽略他们所做的贡献。
为了开发归因模型，智能酒店经营者需要来自 PMS、Google Analytics 以及间接渠道的数据。尽管有很多关于归因模型的讨论，但完美的模型仍在进行中。智能酒店经营者需要意识到数据不完整导致的潜在偏差以及对某些分销渠道不够重视的风险。