يستغرق الأمر سنوات من الدراسة ودرجات متعددة لتصبح خبيرًا في علم البيانات - وهو وقت لا يملكه المتخصصون في صناعة الفنادق. لكن فهم أساسيات علم البيانات يمكن أن يزيد الربح في الممتلكات الخاصة بك مع القليل من الدراسة المطلوبة. تتيح أحدث تقنيات الفنادق ، مثل نظام إدارة الإيرادات الذكي ، إمكانية الوصول إلى علم البيانات - بل وحتى السهولة - لأصحاب الفنادق ومديري الإيرادات ، بغض النظر عن مستوى خبرتك.
سيأخذك هذا الدليل عبر عناصر علم البيانات التي تنطبق على تشغيل الممتلكات الخاصة بك بشكل أكثر ربحية ، بدءًا من نظرة عامة سريعة على ما هو علم البيانات في الواقع. سنوضح لك كيف يمكن لأداة إدارة الإيرادات الاستفادة من التعلم الآلي لتسهيل الجوانب التقنية لعلوم البيانات على مديرك. تابع القراءة لمعرفة كيفية استخدام علم البيانات للاستفادة من بيانات العملاء واتجاهات التسعير وبيانات الصناعة لزيادة الربح.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو ممارسة استخراج المعلومات من البيانات. يتضمن علم البيانات تحليل كميات كبيرة من البيانات من خلال البرمجة واستخراج البيانات للكشف عن رؤى وذكاء مفيد لمؤسسة ما.
هناك خمس مراحل مقبولة بشكل عام لدورة حياة علم البيانات . هم انهم:
الالتقاط: يتم الحصول على البيانات أو استخراجها (على سبيل المثال ، يسجل Google Analytics عدد الزوار الفريدين لموقع الفندق على الويب) ؛
صيانة: يتم تنظيف البيانات وتخزينها في مستودع بيانات (Google Analytics يخزن عدد الزوار الفريدين على مدار خمس سنوات) ؛
العملية: البيانات مصنفة ، ومنمذجة ، ومجمعة و / أو مختصرة (يمكن لبرنامج Google Analytics إعادة تنظيم الزوار الفريدين حسب الوقت من اليوم ، والموقع الجغرافي ، ومصدر الإحالة) ؛
التحليل: من خلال التحليل التنبئي أو الانحدار أو التحليل النوعي أو غير ذلك (يمكن أن يخبرك Google Analytics بالمكان الذي قد يتسبب فيه معدل الارتداد في فقد الزوار الفريدين) ؛
التواصل: يتم الإبلاغ عن الرؤى واستخدامها في ذكاء الأعمال واتخاذ القرار (يمكن أن تخبرك تقارير Google Analytics بما إذا كانت حملة تسويقية تضيف زوارًا فريدًا إلى موقع الويب الخاص بك)
علم البيانات مجال شائع بشكل متزايد بسبب صعود البيانات الضخمة . تصف البيانات الضخمة الحجم الكبير من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة التي تجمعها الأعمال التجارية كل يوم. يحلل علماء البيانات البيانات الضخمة من أجل تزويد الفنادق برؤى للتغلب على المنافسين ، والتعرف على عملائهم ، وتشغيل حملات تسويقية وتسعير مستهدفة.
ماذا يفعل عالم البيانات؟
إذا كان وصف علم البيانات يبدو واسعًا ، فهذا لأنه كذلك. يقوم علماء البيانات بتنفيذ مجموعة واسعة من المهام المتعلقة بالبيانات ، بدءًا من "تحسين تصنيفات بحث Google وتوصيات LinkedIn إلى التأثير على العناوين الرئيسية التي يديرها محررو Buzzfeed" ، كما كتب هارفارد بيزنس ريفيو .
بشكل عام ، يمر علماء البيانات بهذه العملية لتحليل البيانات الضخمة :
"أولاً ، يضع علماء البيانات أساسًا متينًا للبيانات من أجل إجراء تحليلات قوية. ثم يستخدمون التجارب عبر الإنترنت ، من بين طرق أخرى ، لتحقيق النمو المستدام. أخيرًا ، يقومون ببناء خطوط أنابيب للتعلم الآلي ومنتجات بيانات مخصصة لفهم أعمالهم وعملائهم بشكل أفضل ولاتخاذ قرارات أفضل. بعبارة أخرى ، في التكنولوجيا ، يتعلق علم البيانات بالبنية التحتية والاختبار والتعلم الآلي لصنع القرار ومنتجات البيانات ".
هناك طلب كبير على علماء البيانات. صنفت LinkedIn عالم البيانات على أنها "أكثر الوظائف الواعدة لعام 2019". تصدّر عالم البيانات قائمة غلاسدور لأفضل عشرة وظائف في أمريكا. تُظهر البيانات من الوظائف الشاغرة في إنديد أن علماء البيانات يمكن أن يكسبوا ما بين 86 ألف دولار و 123 ألف دولار سنويًا.
في كثير من الأحيان ، يتم استخدام المصطلحين "عالم البيانات" و "محلل البيانات" بالتبادل ، لكن هذين الدورين مختلفان قليلاً. يركز عالم البيانات على إنشاء الأسئلة ؛ يركز محلل البيانات على الإجابة على مجموعة حالية من الأسئلة. على سبيل المثال ، يحاول عالم البيانات تقدير المجهول بالنماذج الإحصائية والتحليلات التنبؤية. يقومون بالتنقيب عن نقاط البيانات الحالية من نظام إدارة المحتوى الخاص بالفندق ونظام إدارة المحتوى وحملات التسويق والمزيد لإلقاء الضوء على مجالات مثل سلوك العملاء والكفاءة التشغيلية والتسعير والتنبؤ بالطلب. من ناحية أخرى ، قد يتعمق محلل البيانات في البيانات الضخمة للإجابة على سؤال محدد ، مثل "لماذا انخفض العائد على الغرفة المتوافرة لدي في الربع الثالث؟" يركز المحللون على حل المشكلات أكثر من علماء البيانات.
كيف يختلف علم البيانات عن التعلم الآلي وتحليلات البيانات؟
تصبح الأمور أكثر تعقيدًا عند إضافة مجال التعلم الآلي إلى المزيج. ينشر التعلم الآلي الخوارزميات لاستخراج البيانات والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من علم البيانات. يعني ظهور البيانات الضخمة أن علماء البيانات لم يعد بإمكانهم معالجة مجموعات البيانات يدويًا بكفاءة بعد الآن. يعالج التعلم الآلي مجموعات البيانات بشكل مستقل بحيث يمكن لعلماء البيانات التركيز على الصورة الأكبر.
يمكن رؤية التعلم الآلي في الحياة اليومية ؛ تستخدم Netflix التعلم الآلي للتوصية بالعروض والأفلام الجديدة بناءً على سجل المشاهدة الخاص بك. يستخدم Facebook التعلم الآلي للتنبؤ بالاهتمامات والتوصية بالأصدقاء وإخطارك بالصفحات المحتملة التي يجب متابعتها بناءً على بيانات سلوك المستخدم. يستخدم Amazon التعلم الآلي للتوصية بالمنتجات بناءً على سجل التصفح والشراء.
يلعب التعلم الآلي أيضًا دورًا كبيرًا في صناعة الضيافة ، وتحديداً في أنظمة إدارة الإيرادات المتقدمة. يستخدم RMS مثل IDeaS G3 التعلم الآلي مع الأساليب الإحصائية لإنتاج التنبؤ المتطور وتحسين القرار. عوامل خوارزمية IDeaS في البيانات من معدلات المنافسين ، وتغلغل البحث ، واتجاهات الحجز ، ودرجات التحسين لتشغيل نموذج تسعير مستمر . يمكن للأداة أتمتة العديد من المهام التي كان يتعين على عالم البيانات القيام بها يدويًا ؛ يسحب نموذج التسعير المعلومات لتحديث قرارات التسعير باستمرار بناءً على أحدث المعلومات.
كيف يمكن لمجموعات الفنادق الاستفادة من علم البيانات؟
التسعير الذكي هو مثال واحد فقط حيث يمكن لعلوم البيانات أن تحدث فرقًا كبيرًا في هامش ربحك. إدارة العائد هي عملية مماثلة تتضمن استخدام التسعير الديناميكي للتحكم في الربحية حول عرض المخزون الثابت. تعد إدارة العائد أمرًا صعبًا: قم بتعيين أسعارك عالية جدًا ، وينخفض الطلب. حدد أسعارك عالية جدًا ، وستضحي بالإيرادات مقابل الحجم. يمكن لـ IDeAS التغلب على هذه التحديات باستخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب. تبحث الأداة في أنماط البيانات التاريخية من ممتلكاتك ومن السوق ككل. ثم يتنبأ بالطلب للحصول على توصيات أسعار أكثر ذكاءً ، والتي يمكن تطبيقها تلقائيًا في الوقت الفعلي للحفاظ على أسعار المخزون على النحو الأمثل. كتب أحد المراجعين : "تقوم أنظمة إدارة الإيرادات من IDeaS بأكثر من تحديد السعر الأفضل ، فهي توفر أيضًا للفنادق القدرة على تحقيق العائد والسعر التحليلي حسب نوع الغرفة وتحديد الأعمال الجماعية الأكثر ربحية التي يجب قبولها".
يمكن أن يقود علم البيانات أيضًا إلى تقسيم العملاء بشكل أكثر ذكاءً وأتمتة التسويق. لا يمكن لأداة تسويق نموذجية مثل Mailchimp أتمتة التجزئة - مما يعني أن النظام الأساسي لا يمكنه تحديد أفضل وقت لإرسال بريد إلكتروني إلى فئة ضيف معينة. يمكن للمنصة التي تستخدم علم البيانات فقط أن تأخذ في الحسبان نقاط البيانات الحالية ، مثل الحداثة ، والتكرار ، والقيمة المالية ، وطول الإقامة ، لتوقيت الرسالة الصحيحة للجمهور المناسب تمامًا. "على سبيل المثال ، إذا استهدف أحد الفنادق الضيوف الذين من المحتمل أن يستفيدوا من خدمات السبا والغولف والمطاعم ، بدلاً من الضيوف الذين يوفرون ليالي الغرف فقط ، فيمكنهم زيادة الإيرادات والأرباح بشكل كبير. لسوء الحظ ، غالبًا ما يتم إنفاق الأموال على الحملات الشاملة التي لا تستهدف الضيوف الفرديين أو الشرائح مع العروض التي من المرجح أن يستجيبوا لها "، كتب أحد المحللين الصناعيين .
ساعد الاستهداف بعلوم البيانات Starwood Hotels في تحديد كيفية الحصول على أفضل قيمة من خدمات الترجمة لمواقع الويب الخاصة بممتلكاتها في جميع أنحاء العالم. لجأت Starwood إلى علماء البيانات لتحديد ما إذا كان من المجدي قضاء الوقت والموارد في ترجمة بعض مواقع الويب ذات العلامات التجارية الخاصة بهم إلى لغات معينة. استخدموا نموذجًا يوازن الإيرادات على مدى عامين مقابل التكلفة الكاملة الجارية للترجمة على مستوى السوق. حققت هذه الصيغة نتائج أعمال ضخمة - زيادة في الإيرادات تصل إلى 97٪ ، وفقًا لـ Skift .
يمكن استخدام البيانات المستخرجة من موقع الويب الخاص بك لتحسين معدلات التحويل من خلال التجربة عبر مجموعة من متغيرات تجربة المستخدم ، كما يثبت مثال Skift بشكل قاطع. يمكن لنهج علم البيانات أن يحسن تحسين معدل التحويل بنجاح. من خلال التجريب ، يمكن للمدير معرفة المقاييس التي يجب التأثير عليها لاختبار تكوينات مختلفة للصفحة المقصودة ، وتحليل البيانات ، وتكرارها. اختبر كل جانب من جوانب تجربة موقع الويب الخاص بك ، من العنوان الرئيسي إلى حجم زر "احجز الآن" ، للتأكد من أن كل تفاصيل التصميم جاهزة للتحويل.
أخيرًا ، تعد بيانات استخبارات السوق ، بدءًا من إيرادات الغرفة المتوافرة للمنافسين ، ومعدلات الإشغال ، ومتوسط الأسعار اليومية من STR إلى بيانات الأحداث وبيانات تعادل الأسعار ، أمرًا بالغ الأهمية لتحسين كيفية تسعير غرفك. تعادل الأسعار هو الفرق بين الأسعار المعروضة على موقع الويب الذي يحمل علامة تجارية للفندق مقارنة بالأسعار التي يتم تحديدها بواسطة OTA. غالبًا ما يتم حجب مجموعة البيانات هذه بواسطة وكالات السفر عبر الإنترنت غير المتعاقدة وأطراف ثالثة أخرى. تعمل أدوات تقييم الأسعار على التخفيف من هذه المشكلة من خلال إظهار كيف يقوم منافسوك المباشرون بتسعير غرفهم.
لست بحاجة إلى أن تكون عالم بيانات لتبني علوم البيانات في فندقك
كونك عالم بيانات يستغرق سنوات من التدريب. بدلاً من ذلك ، يمكن أن توفر لك حلول إيرادات IDeaS نصائح إستراتيجية فورية وأدوات تقنية لتحسين إدارة الإيرادات الخاصة بك. تعلم من فريقهم من علماء البيانات واستخدم برمجياتهم لإجراء التحليلات التي من شأنها أن تأخذ درجة الدكتوراه. لإنجاز. فيما يلي بعض الميزات التي يمكن أن يقدمها برنامج إدارة الإيرادات:
التسعير حسب الطلب حسب نوع الغرفة: عندما يرتفع الطلب على الأجنحة الخاصة بك ، قم تلقائيًا بزيادة سعر الجناح دون زيادة سعر الغرفة المزدوجة أيضًا.
خدمة إدارة الإيرادات الافتراضية: احصل على خبير إيرادات صناعي مخصص للعمل مباشرة مع موظفيك لتسريع استراتيجية الإيرادات الخاصة بك
التسعير المستمر: تغلغل أداة البحث في المناجم ، ومعدلات المنافسين ، واتجاهات الحجز ، ونتائج السمعة ، للتنبؤ بالطلب ، والتحديث باستمرار مع ظهور بيانات جديدة
نشر السعر: قم بتحديث الأسعار بشكل ثابت ودقيق عبر القنوات لتحقيق أعلى قيمة للحجز بأقل تكاليف اكتساب ، بدون تحديث يدوي
العمل ببيانات محدودة: إذا كانت مجموعات البيانات الخاصة بك محدودة ، يمكن لـ IDeaS استنساخ البيانات من الفنادق الحالية لتوفير خطوط أساسية للطلب والتنبؤ بسلوك الضيف.
بصفتك صاحب فندق ، من المهم فهم أساسيات علم البيانات. اترك علم البيانات الفعلي لشركة مثل IDeaS مع فرق علوم البيانات المخصصة التي يمكنها تقديم حلول لجميع احتياجات البيانات الخاصة بك.
