Es braucht Jahre des Studiums und mehrere Abschlüsse, um ein Experte in Data Science zu werden – Zeit, die Hotelfachleute nicht haben. Wenn Sie jedoch die Grundlagen der Data Science verstehen, können Sie den Gewinn Ihres Unternehmens steigern, ohne dass ein Studium erforderlich ist. Die neueste Hoteltechnologie, wie ein intelligentes Revenue-Management-System, macht Data Science zugänglich – und sogar einfach – für Hotelbesitzer und Revenue Manager, unabhängig von Ihrem Fachwissen.
Dieser Leitfaden führt Sie durch die Elemente der Datenwissenschaft, die für einen profitableren Betrieb Ihres Hotels relevant sind, beginnend mit a einen schnellen Überblick darüber, was Data Science eigentlich ist. Wir zeigen Ihnen, wie ein Revenue-Management-Tool maschinelles Lernen nutzen kann, um Ihren Managern die eher technischen Aspekte der Datenwissenschaft zu erleichtern. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie mithilfe von Data Science Kundendaten, Preistrends und Branchendaten zur Gewinnsteigerung nutzen können.
Was ist Data Science?
Data Science ist die Praxis des Extrahierens Informationen aus Daten. Data Science beinhaltet die Analyse großer Datenmengen durch Programmierung und Data Mining, um nützliche Erkenntnisse und Informationen zu gewinnen für eine Organisation.
Es gibt fünf allgemein akzeptierte Phasen für die Lebenszyklus der Datenwissenschaft. Dies sind:
Erfassen: Daten werden erfasst oder extrahiert (Google Analytics protokolliert beispielsweise die Anzahl der einzelne Besucher Ihrer Hotel-Website);
Pflegen: Daten werden bereinigt und in einem Data Warehouse gespeichert (Google Analytics speichert die Anzahl der einzelnen Besucher über fünf Jahre);
Prozess: Daten werden klassifiziert , modelliert, gruppiert und/oder zusammengefasst (Google Analytics kann einzelne Besucher nach Tageszeit, geografischem Standort und Verweisquelle reorganisieren);
Analysieren: durch prädiktive Analyse, Regression, qualitative Analyse oder andere (Google Analytics kann Ihnen sagen, wo Ihre Absprungrate dazu führen könnte, dass Sie einzelne Besucher verlieren);
Kommunizieren: Erkenntnisse werden gemeldet und für Business Intelligence und Dec verwendet ision Making (Google Analytics-Berichte können Ihnen sagen, ob eine Marketingkampagne Ihrer Website einzigartige Besucher hinzufügt)
Data Science wird aufgrund von das Aufkommen von Big Data. Big Data beschreibt die große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die ein Unternehmen täglich sammelt. Data Scientists analysieren Big Data, um Hotels mit Erkenntnissen zu versorgen, um Konkurrenten zu schlagen, mehr über ihre Kunden zu erfahren und gezielte Marketing- und Preiskampagnen durchzuführen.
Was macht ein Data Scientist?
Wenn die Beschreibung von Data Science weit gefasst klingt, liegt das daran, dass es so ist. Data Scientists führen eine Vielzahl von datenbezogenen Aufgaben durch, von der “Optimierung von Google-Suchrankings und LinkedIn-Empfehlungen bis hin zur Beeinflussung der Schlagzeilen der Buzzfeed-Redakteure” schreibt Harvard Business Review.
Im Allgemeinen durchlaufen Datenwissenschaftler diesen Prozess, um Big Data zu analysieren:
“Zuerst legen Datenwissenschaftler eine solide Datengrundlage, um robuste Analysen durchzuführen. Dann nutzen sie unter anderem Online-Experimente, um nachhaltiges Wachstum zu erzielen. Schließlich bauen sie Pipelines für maschinelles Lernen und personalisierte Datenprodukte auf, um ihr Geschäft und ihre Kunden besser zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Mit anderen Worten, in der Technik dreht sich Data Science um Infrastruktur, Tests, maschinelles Lernen für die Entscheidungsfindung und Datenprodukte.”
Datenwissenschaftler sind sehr gefragt. LinkedIn stufte Data Scientist als “den vielversprechendsten Job des Jahres 2019 ein“ Datenwissenschaftler führt Glassdoors Liste der zehn besten Jobs in Amerika an . Daten aus den Stellenangeboten von Indeed zeigen, dass Data Scientists zwischen 86.000 und 123.000 US-Dollar pro Jahr verdienen können.
Oft werden die Begriffe “Data Scientist” und „Datenanalyst” werden austauschbar verwendet, aber diese Rollen unterscheiden sich geringfügig. Ein Datenwissenschaftler konzentriert sich auf die Erstellung der Fragen; Ein Datenanalyst konzentriert sich auf die Beantwortung einer bestehenden Reihe von Fragen. Ein Datenwissenschaftler versucht beispielsweise, das Unbekannte einzuschätzen mit statistischen Modellen und Predictive Analytics. Sie analysieren vorhandene Datenpunkte aus dem CMS, dem PMS, den Marketingkampagnen Ihres Hotels und mehr, um Bereiche wie Kundenverhalten, betriebliche Effizienz, Preise und Nachfrageprognosen zu beleuchten. Ein Datenanalyst hingegen könnte sich mit Big Data befassen, um eine bestimmte Frage zu beantworten, wie zum Beispiel „Warum ist mein RevPAR im dritten Quartal gesunken?” Analysten konzentrieren sich mehr auf die Lösung von Problemen als Datenwissenschaftler.
Wie unterscheidet sich Data Science von Machine Learning und Data Analytics?
Die Dinge werden noch komplizierter, wenn man den Bereich des maschinellen Lernens hinzufügt. Maschinelles Lernen setzt Algorithmen ein, um Daten zu extrahieren und zukünftige Trends vorherzusagen . Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der Datenwissenschaft. Das Aufkommen von Big Data bedeutet, dass Data Scientists Datensätze nicht mehr effizient von Hand bearbeiten können. Machine Learning verarbeitet Datensätze autonom, sodass sich Data Scientists auf das Gesamtbild konzentrieren können.
Maschinelles Lernen ist im Alltag zu sehen; Netflix verwendet maschinelles Lernen, um basierend auf neuen Serien und Filmen zu empfehlen in Ihrem Anzeigeverlauf. Facebook verwendet maschinelles Lernen, um Interessen vorherzusagen, Freunde zu empfehlen und Sie basierend auf Daten zum Benutzerverhalten über potenzielle Seiten zu informieren, denen Sie folgen sollten. Amazon verwendet maschinelles Lernen, um Produkte basierend auf Ihrem Browser- und Kaufverlauf zu empfehlen.
Maschinelles Lernen spielt auch in der Hotellerie eine große Rolle, insbesondere in fortschrittlichen Revenue-Management-Systemen. Ein RMS wie IDeaS G3 nutzt maschinelles Lernen mit statistischen Methoden, um hochmoderne Prognosen und Entscheidungsoptimierungen zu erstellen. IDEEN’ Algorithmus berücksichtigt Daten aus Mitbewerberraten, Suchdurchdringung, Buchungstrends und Optimierungsergebnissen, um ein kontinuierliches Preismodell zu ermöglichen. Das Tool kann viele der Aufgaben automatisieren, die ein Datenwissenschaftler manuell hätte ausführen müssen. Das Preismodell ruft Informationen ab, um Preisentscheidungen basierend auf den neuesten Informationen kontinuierlich zu aktualisieren.
Wie können Hotelgruppen Data Science nutzen?
Smart Pricing ist nur ein Beispiel, bei dem Data Science einen großen Unterschied in Ihrer Gewinnspanne machen kann. Yield-Management ist ein ähnlicher Prozess, bei dem dynamische Preisgestaltung verwendet wird, um die Rentabilität rund um das Festbestandsangebot zu steuern. Yield Management ist knifflig: Setzen Sie Ihre Raten zu hoch, sinkt die Nachfrage. Wenn Sie Ihre Raten zu hoch festlegen, opfern Sie Einnahmen für Volumen. IDeAS’ können diese Herausforderungen meistern, indem sie maschinelles Lernen zur Bedarfsprognose einsetzen. Das Tool untersucht Muster in historischen Daten Ihrer Immobilien und des gesamten Marktes. Es prognostiziert dann die Nachfrage nach intelligenteren Preisempfehlungen, die automatisch in Echtzeit angewendet werden können, um den Lagerbestand optimal zu bewerten. „IdeaS Revenue-Management-Systeme bestimmen nicht nur den besten Preis, sondern bieten Hotels auch die Möglichkeit, Erträge und Preise nach Zimmertyp zu analysieren und das profitabelste Gruppengeschäft zu ermitteln“ schreibt ein Gutachter.
Data Science kann auch eine intelligentere Kundensegmentierung und Marketingautomatisierung vorantreiben . Ein typisches Marketing-Tool wie Mailchimp kann ’nicht Segmentierung automatisieren – das heißt, die Plattform kann nicht entscheiden, wann der beste Zeitpunkt für den Versand ist eine E-Mail an eine bestimmte Gästekategorie. Nur eine Plattform, die Data Science verwendet, kann vorhandene Datenpunkte wie Aktualität, Häufigkeit, Geldwert und Verweildauer berücksichtigen, um die richtige Botschaft perfekt an die richtige Zielgruppe zu senden. „Wenn ein Hotel beispielsweise auf Gäste abzielt, die wahrscheinlich Spa-Services, Golf und Restaurants in Anspruch nehmen, anstatt auf Gäste, die nur Übernachtungen generieren, könnte es Umsatz und Rentabilität erheblich steigern. Leider wird Geld oft für Pauschalkampagnen ausgegeben, die nicht auf einzelne Gäste oder Segmente mit Angeboten abzielen, auf die sie am wahrscheinlichsten reagieren.” schreibt ein Branchenanalyst.
Mit Data Science zielgerichteter zu werden, half Starwood Hotels dabei, herauszufinden, wie sie den besten Nutzen aus den Übersetzungsdiensten für ihre Immobilien-Websites weltweit ziehen können. Starwood wandte sich an Datenwissenschaftler, um herauszufinden, ob es sich lohnt, Zeit und Ressourcen für die Übersetzung einiger ihrer Marken-Websites in bestimmte Sprachen aufzuwenden. Sie verwendeten ein Modell, bei dem der Umsatz über zwei Jahre mit den vollen laufenden Kosten der Übersetzung auf Marktebene abgewogen wurde. Laut lieferte die Formel enorme Geschäftsergebnisse – bis zu 97 % mehr Umsatz Skift.
Daten aus Ihrer Website können verwendet werden, um Conversion-Raten zu verbessern von Experimentieren mit einer Reihe von Variablen der Benutzererfahrung, wie das Beispiel von Skift schlüssig beweist. Ein Data-Science-Ansatz kann die Conversion-Rate-Optimierung erfolgreich verbessern. Durch Experimentieren kann ein Manager lernen, welche Metriken beeinflusst werden müssen, um verschiedene Zielseitenkonfigurationen zu testen, die Daten zu analysieren und zu wiederholen. Testen Sie jeden Aspekt Ihrer Website-Erfahrung, von der Überschrift bis zur Größe des “Jetzt buchen” um sicherzustellen, dass jedes Designdetail für die Konvertierung vorbereitet ist.
Schließlich Marktinformationen Daten, von Mitbewerbern’ RevPAR, Belegungsraten und durchschnittliche Tagesraten von STR bis hin zu Ereignisdaten und Ratenparitätsdaten sind entscheidend, um die Preisgestaltung Ihrer Zimmer zu optimieren. Die Ratenparität ist die Differenz zwischen den Preisen, die auf der Markenwebsite eines Hotels angegeben sind, und den Preisen, die von einem OTA angegeben werden. Dieser Datensatz wird oft durch nicht beauftragte OTAs und andere Dritte verdeckt. Preis-Shopping-Tools dienen dazu, dieses Problem zu mildern, indem sie zeigen, wie Ihre direkten Konkurrenten ihre Zimmerpreise bewerten.
Sie müssen kein Data Scientist sein, um Data Science in Ihrem Hotel zu nutzen
Daten sein Wissenschaftler braucht jahrelange Ausbildung. Stattdessen können Ihnen IDeaS-Umsatzlösungen sofortige strategische Ratschläge und technische Tools zur Verbesserung Ihres Umsatzmanagements bieten. Lernen Sie von ihrem Data Scientist-Team und nutzen Sie ihre Software, um Analysen durchzuführen, die sonst einen Doktortitel erfordern würden. erreichen. Hier sind nur einige der Funktionen, die eine Revenue-Management-Software bieten kann:
Nachfragebasierte Preise nach Zimmertyp: Wenn die Nachfrage nach Ihren Suiten steigt, erhöhen Sie automatisch den Preis einer Suite, ohne auch den Preis für ein Doppelzimmer zu erhöhen Raum.
Virtueller Revenue Management Service: Erhalten Sie einen zugewiesenen Branchen-Umsatzexperte, der direkt mit Ihren Mitarbeitern zusammenarbeitet, um Ihre Umsatzstrategie zu beschleunigen
Kontinuierliche Preisgestaltung: das Tool Mines Search Penetration , Mitbewerberraten, Buchungstrends und Reputationsbewertungen, um die Nachfrage zu prognostizieren, kontinuierlich aktualisiert, wenn neue Daten eintreffen
Preisveröffentlichung: Aktualisieren Sie Preise konsistent und genau über alle Kanäle hinweg, um den höchsten Buchungswert zu den niedrigsten Akquisitionskosten zu erzielen, ohne manuelle Aktualisierung
Arbeiten Sie mit begrenzten Daten: Wenn Ihre Datensätze begrenzt sind, kann IDeaS Daten aus bestehenden Hotels klonen, um Basislinien für die Nachfrage bereitzustellen und das Gästeverhalten vorherzusagen.
Als Hotelier ist es wichtig, die Grundlagen der Datenwissenschaft zu verstehen. Überlassen Sie die eigentliche Data Science einem Unternehmen wie IDeaS mit engagierten Data Science-Teams, die Lösungen für alle Ihre Datenanforderungen liefern können.
