Персональное меню и скидка: как большие данные меняют индустрию гостеприимства

Гостиницы все активнее используют большие данные, чтобы понять своих клиентов и сделать свои услуги лучше. Это помогает им не только усовершенствовать обслуживание, но и увеличить прибыль. Мы в Platforma нашли интересный материал по теме от старшего вице-президента по контролю доходов в Pivot Hotels & Resorts Гарри Карра. Публикуем для вас перевод этого текста.

Содержание:

Сегодня в гостиничном бизнесе большие данные играют важную роль, особенно когда речь заходит о системах управления доходами (RMS), работа которых основывается на машинном обучении. Программы вроде Ideas, Duetto и OneYield используют данные для анализа информации от систем управления отелями, ценовых предложений конкурентов и систем бронирования. Они изучают поведение гостей в прошлом, чтобы предсказывать будущие тренды и предпочтения клиентов. Несмотря на мощные возможности этих алгоритмов, для достижения лучших результатов они требуют контроля и управления со стороны человека.

Например, специалистам по управлению доходами необходимо учитывать форумы, концерты и другие специальные мероприятия. На последней конференции Hotel Data Conference активно обсуждалось влияние подобных событий, в том числе «эффекта Тейлор Свифт». Ее турне «Эра» вместе с премией Джеймса Бирда и встречей ASCO создали беспрецедентный спрос в Чикаго.

Впрочем, алгоритмы машинного обучения вносят важный вклад в персонализацию обслуживания в отелях. Отслеживая индивидуальные предпочтения и поведение гостей, отели могут настраивать свои услуги под конкретные запросы посетителей. Отели, анализируя предпочтения, поведение и отзывы своих гостей, теперь могут предлагать услуги, точно настроенные под индивидуальные нужды каждого посетителя. К примеру, если гость регулярно заказывает завтрак в номер, отель может предложить ему специальное меню, скидки на питание или напитки, делая его пребывание еще более приятным.

Благодаря программам лояльности, например, Marriott Bonvoy, Hilton Honors, а также независимым программам вроде Stash и Lassie, команды гостиниц получают больше данных и обратной связи от гостей, чем когда-либо. Персонализация не только повышает удовлетворенность клиентов, но и способствует их лояльности. Поэтому число повторных бронирований и положительных отзывов растет.

Для перевода сложной информации в понятный и удобный формат важную роль играют инструменты визуализации данных. Сегодня ими пользуются не только финансовые директора, регулярно работающие с Excel и BI-инструментами, но и другие управленцы.

Пример из России: Тимур Рагимов, руководитель проекта предиктивной аналитики туроператора FUN&SUN, об опыте применения инструментов больших данных в туристической отрасли отзывается так: "Мы проанализировали все имеющиеся данные по клиентам: историю их интересов, покупок, кликов на сайте, подписок, отписок, обращений и т. п., то есть проанализировали поведенческие паттерны, мы разработали инструмент формирования портрета клиента. Далее с аналогичными подходами только со стороны продукта составили портрет продукта. После добавления механизма объединения полученных данных родилась рекомендательная система, которая после интеграции с маркетинговой платформой и сайтом стала помогать клиентам с выбором туров. В итоге все то, что раньше мы делали руками, теперь решается с помощью машинного обучения".

Визуальные представления в виде графиков, диаграмм и панелей облегчают восприятие тенденций и закономерностей, скрытых в массивах данных. Презентации, перегруженные таблицами, часто вызывают путаницу, поэтому важно представлять информацию таким образом, чтобы она была доступна для всех участников процесса. К примеру, визуализация может помочь менеджеру отеля наглядно продемонстрировать показатели заполняемости за последний год и проанализировать их в контексте местных событий, праздников и маркетинговых акций. Это способствует принятию обоснованных стратегических решений, таких как корректировка цен на номера или планирование рекламных кампаний.

Для составления более точных прогнозов сегодня также используют геоинформационные системы (ГИС) — они обеспечивают сбор, хранение, анализ и визуализацию геопространственных данных. Эту информацию также можно визуализировать на карте, что значительно облегчает принятие решений. Такой подход позволяет обнаружить тенденции и связи, которые могут оставаться незамеченными при использовании традиционных методов анализа. Например, менеджер отеля может анализировать, откуда приезжают гости, и разрабатывать маркетинговые стратегии, ориентируясь на основные рынки. Маркетологи могут выявлять различия в поведении гостей из разных регионов и соответствующим образом корректировать маркетинговый бюджет. Сотрудничество с компаниями, специализирующимися на анализе, например, Buxton Analytics, может предоставить дополнительные данные о предпочтениях и поведенческих тенденциях путешественников. Интеграция географической информации с внешними данными дает полное представление о целевой аудитории отеля, включая потенциал для привлечения пенсионеров, семей, пар и деловых путешественников.

ГИС также помогают отелям генерировать дополнительные доходы. Анализируя схемы пешеходного движения, менеджеры могут наилучшим образом расположить в отеле рестораны, спа-салоны и конференц-залы, обеспечивая тем самым их максимальную доступность и привлекательность для гостей. Этот подход позволяет проектировать пространство отеля так, чтобы оно отвечало потребностям посетителей и способствовало увеличению прибыли.

Анализ настроений — важная часть машинного обучения. Это направление дает отелям возможность оценить удовлетворенность гостей, изучая отзывы в интернете, упоминания в социальных сетях и ответы на опросы. Затем управляющие могут определять области улучшения работы и быстро реагировать на проблемы. В то же время выявление позитивных отзывов способствует их распространению среди потенциальных гостей. С улучшением технологий владельцы отелей смогут полагаться не только на количественные данные, но и использовать отзывы для повышения качества обслуживания.

Большие данные трансформируют не только клиентоориентированность в отельном бизнесе, но и внутренние процессы. Прогнозирование становится центральным элементом для контроля затрат. Определение будущей заполняемости отеля позволяет команде более продуктивно организовать свою работу.

Точные прогнозы количества гостей и длительности их пребывания напрямую влияют на планирование уборки, технического обслуживания, инженерных работ и закупок продуктов питания и напитков, что приводит к экономии. Анализ потребления ресурсов, энергии и управления поставками дает менеджерам возможность принимать решения, улучшающие операционную эффективность, снижающие расходы и увеличивающие прибыльность для владельцев отелей.

Конфиденциальность. Эпоха больших данных раскрывает новые горизонты, однако несет и вызовы, среди которых вопросы конфиденциальности, защиты данных и этические соображения занимают ключевое место. Для руководителей отелей крайне важно обеспечить защиту личной информации гостей и соблюдение норм конфиденциальности, что является основой для сохранения доверия клиентов и репутации бренда.

Разумное тестирование. Превращение данных в эффективные стратегии стоит во главе задач бизнес-лидеров. Систематическое тестирование гипотез, в частности, через A/B-тесты различных моделей ценообразования, позволяет отелям выявить наиболее результативные подходы. Важно выбирать для тестирования периоды со схожей динамикой спроса и менять лишь одну переменную за раз, чтобы точно определить, что повлияло на исход. Обычная ошибка — вносить множество изменений одновременно, что затрудняет анализ эффективности каждого из них. Запись процесса и результатов тестирования критична, поскольку упрощает будущее принятие решений, включая бюджетирование и прогнозирование. Качественная документация также защищает от потери информации при изменении состава команды.

Эффективная реклама. Эти стратегии также применимы к маркетинговым инициативам. Анализируя данные, отели могут выявить, какие рекламные кампании привлекают внимание их целевой аудитории. Проведение контролируемых тестов, таких как сравнение разных сообщений или изображений, позволяет отелям оптимально распределять бюджеты на те кампании, которые обеспечивают максимальную отдачу.

Развитие сотрудников. Внедрение технологий больших данных требует квалифицированных специалистов, умеющих работать с полученной информацией. Для этого руководству отелей необходимо вкладывать в обучение и развитие персонала, предоставляя им знания и навыки для анализа и понимания данных. С учетом тенденции к усложнению структуры управления доходами и сокращению числа аналитиков начального уровня подготовка нового поколения лидеров должна стать ключевой задачей для отельных брендов и управляющих компаний.

Узнать подробнее