酒店和酒店服務業每天在接待數以百萬計的旅客，每乙個旅客在辦理入住手續時自然都抱有不同的期望。滿足這些期望是讓客人成為回頭客的關鍵，如今酒店和休閒設施運營商日益借助先進的分析解決方案，了解如何做到讓客人滿意。
比如說，乙個平時揮金如土的客人退休後在享受「一生中最後乙個假期」，以後不太可能天天過著這種奢侈生活。與此同時，乙個節儉的商務客人平常訂經濟房，額外服務方面花費也很少，他可能是經常出差的商務人士，如果酒店滿足他的要求，他可能會頻頻光顧，因而其終身價值比較高。大資料分析技術就有助於區別這一點。
分析技術在酒店業的第三大用途圍繞「收益管理」。這種管理方法旨在確保每間客房獲得最優**――既考慮到全年的淡季和旺季，又考慮到天氣和當地活動等其他因素，這些會影響入住客人的數量(和型別)。
分析技術可以應用於所有這些領域，雖然酒店及酒店服務業在奉行資料分析至上的理念上落後於零售業和製造業等其他行業，但這種情況可能在開始發生變化。
如今許多酒店在使用大資料和分析技術。
乙個開創性的例子包括美國經濟型連鎖酒店紅屋頂酒店(red roof inn)，在2013/2023年業績創紀錄的冬季旺期，由於當時航班取消率在3%左右――這意味著每天有90000名乘客滯留，而這家酒店旗下的許多酒店毗鄰各大機場，因而獲得了出色的業績。這家酒店的營銷和分析團隊協同工作，充分利用天氣狀況和航班取消方面誰都可以使用的公共資料集。知道大多數客人在移動裝置上使用網際網路搜尋來查詢附近住宿後，啟動了一項頗有針對性的營銷活動，針對最有可能受到影響的那些地區的移動裝置使用者。這使得其在採用這項策略的地區的營業額增長了10%。
這家連鎖店評估客戶反饋資訊和交易資料後，做出了資料驅動的戰略性決策，重新布置了許多客房，以便更好地迎合商務或休閒旅客，為深受旅行家庭喜愛的客房提供更多的浴室存放架，並提供種類更齊全的房內設施，比如客人會喜歡的小廚房。
這家連鎖店甚至將分析技術交到酒店一線工作人員的手裡，他們配備的智慧型手機上裝有儀表板，那樣他們就能**某個客人在入住期間可能想要什麼或需要什麼，比如飯館飲食、禮賓服務或者瀏覽當地景點等方面。客房勤雜人員可以收到實時資訊，了解某間客房的客人是不是需要另添乙個枕頭，或者凌晨2點叫客房服務員送來三明治和咖啡。
當然，與大多數行業一樣，分析技術在酒店服務業所做的工作大部分側重於營銷。總的目標常常是策劃個性化營銷活動，以電子郵件或針對性社交**廣告這種形式來開展。這就需要分析關於到訪客人的所有可用資訊，為此需要收集客人反饋、交易活動、忠誠度計畫的使用情況以及購買的第三方人口統計資料。然後，這些資料可以用來決定提供餐廳吃飯免費還是附近影院免費影票的服務更有可能吸引終身價值高的客人來預訂。
然而在萬豪酒店，大資料並不侷限於營銷，它已用在這家連鎖酒店的業務運營的各個方面。非結構化和半結構化資料集(比如天氣預報和當地活動時間表)用來**需求，並確定每一間客房在全年的**。這讓萬豪酒店能夠制定最合理的房價--這在當下至關重要，因為如今客戶習慣於掃瞄**比較服務、尋找最實惠的酒店，以便省錢。
喜達屋酒店及度假村集團在世界各地擁有1200家酒店，它是另一家大力投資於大資料和分析技術的大型連鎖酒店。他們的系統也分析當地及世界經濟因素、活動和天氣預報，以此優化房價。由於知道了北美核心客戶群的本國天氣如何影響那些客戶在陽光燦爛的加勒比海度假一周願意花的錢，他們知道了什麼時候降低房價或開展營銷**活動最合適。這個策略讓其每間客房的收入(這是酒店的乙個關鍵指標)增長了近5%。
酒店和酒店服務業也許剛開始使用大資料，但是它有令人羨慕的資料數量和種類可供利用。從訂房那一刻起到退房那一刻，客戶留下的第一條資料痕跡，都被分析人員開始認真地轉變成可付諸行動的洞察力。一旦酒店服務業滿懷信心地乾起來，我預計我們會看到這個行業會有更多的創新，應該會為我們這些客人帶來更令人滿意的服務。
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