项目概览
公司 美团
部门 到店 美团酒店 商业分析
年份 2023
实习时长 3 Months
工具 SQL / Excel
技能 用户数据分析 / A/B测试 / 用户画像创建 / 族群研究 / 用户访谈
商业分析 - 用户侧
@ 美团酒店
关于
美团的酒店集团，和飞猪、携程一样，向中国的酒店业提供全面服务。这包括酒店列表、预订服务以及提升可见性、吸引客人和通过数据驱动的洞察和数字营销优化运营的推广工具。商业分析团队负责研究酒店房间的平台报价、比价、假期前的需求预测、假期中调价、假期后复盘、利润空间、市场占比、人群购买力、竞争对手战略、等多个维度的销售情况。
工作内容
团队的其中一个目标是了解 美团酒店在学生群体中的影响力，并未来在App上有策略地向他们进行广告宣传。美团发现学生群体的住宿品质普遍在毕业后得到显出提升，但这也导致学生在毕业后切换住店平台，比如流向竞对或注册集团会员，因此美团希望了解流失去向和流失人群特征。
实习后期，我和另一位实习生一起独立完成了探查学生群体在毕业前和毕业后的消费能力变化、流量变化、以及不同城市的高校学生在间夜和ADR上的表现差异。
研究手法
首先我们要捞取学生用户。我们选择了2019年至2022年间毕业、在美团上验证了学生身份并在美团酒店有过交易的用户。对于每一个毕业年份，我们收集了毕业前后四年（N-2、N-1、N+1、N+2）的交易和流量指标，并将数据按住宿夜数和每晚平均房价（ADR）进行细分。
为了排除疫情影响和学生大盘影响，我们设置了2个对照组。一个普通美团酒店用户和一个潜在学生用户的对照组，采用相同的数据提取逻辑。我们对这三个组在相同的时间段进行了比较，从而最小化了如疫情等外部因素的影响。
完成逻辑框架后，我们使用SQL数据库提取数据并进行计算，通过观察不同指标，比如间夜、频次、GMV、人均间夜、ADR、人均入住频次等，为产品经理提供结论和业务建议。
We extracted user data using SQL
We then analyze data and trends in Excel.
报告撰写
部分核心结论
1. 美团酒店在大学生住宿群体中渗透率较高。学生群体在毕业后，有向更高一级价格带迁移的趋势。
2. 高校985的学生在参与工作后，工作城市或将迁移至北上广深杭州、或将步入科技金融行业，拥有高ADR潜质。
3. 学生人生阶段跃迁的时间节点并不是传统意义上的毕业时间，而是其开始打工的时间。
部分业务建议
1. 早做留存，从毕业前两年开始为留存为最佳，不要等到毕业季。
2. 高价值用户，要从娃娃抓起。在校时关注高校所在地，毕业后关注工作所在地。
3. 应尝试留存毕业后出现学历跃迁的用户。在毕业后选择继续学业，跃迁至一线和新一线城市，消费层级随之上升。
根据保密协议，不能分享含有商业用途数据的核心结论。请谅解 :)
