Il faut des années d'études et plusieurs diplômes pour devenir un expert en science des données – temps que les professionnels de l'hôtellerie n'ont pas. Mais, comprendre les bases de la science des données peut augmenter les bénéfices de votre propriété avec très peu d'études requises. La dernière technologie hôtelière, comme un système intelligent de gestion des revenus, rend la science des données accessible – et même facile – aux propriétaires d'hôtels et aux gestionnaires de revenus, quel que soit votre niveau d'expertise.
Ce guide vous guidera à travers les éléments de la science des données qui s'appliquent à la gestion plus rentable de votre propriété, en commençant par un aperçu rapide de ce qu'est réellement la science des données. Nous allons vous montrer comment un outil de gestion des revenus peut utiliser le machine learning pour faciliter les aspects les plus techniques de la science des données pour vos managers. Lisez la suite pour apprendre à utiliser la science des données pour tirer parti des données client, des tendances de prix et des données du secteur pour augmenter les bénéfices.
Quoi est la science des données ?
La science des données est la pratique de l'extraction informations à partir des données. La science des données consiste à analyser de grandes quantités de données via la programmation et l'exploration de données pour découvrir des informations utiles et des renseignements pour une organisation.
Il y a cinq phases généralement acceptées pour le cycle de vie de la science des données. Ce sont :
Capture : les données sont acquises ou extraites (par exemple, Google Analytics enregistre le nombre de visiteurs uniques sur le site Web de votre hôtel );
Maintenance : les données sont nettoyées et stockées dans un entrepôt de données (Google Analytics stocke le nombre de visiteurs uniques sur cinq ans) ;
Processus : les données sont classées , modélisés, regroupés et/ou résumés (Google Analytics peut réorganiser les visiteurs uniques par heure de la journée, emplacement géographique et source de référence) ;
Analyser : via une analyse prédictive, une régression, une analyse qualitative ou autre (Google Analytics peut vous indiquer où votre taux de rebond peut vous faire perdre des visiteurs uniques );
Communiquer : les informations sont rapportées et utilisées pour la veille économique et la déc. création d'actions (les rapports Google Analytics peuvent vous dire si une campagne marketing ajoute des visiteurs uniques à votre site Web)
La science des données est un domaine de plus en plus populaire en raison de l'essor du big data. Le Big Data décrit le grand volume de données structurées et non structurées qu'une entreprise collecte chaque jour. Les data scientists analysent le Big Data afin de fournir aux hôtels des informations leur permettant de battre leurs concurrents, d'en savoir plus sur leurs clients et de mener des campagnes marketing et tarifaires ciblées.
Que fait un Data Scientist ?
Si la description de la science des données semble large, c'est parce qu'elle l'est. Les scientifiques des données effectuent un large éventail de tâches liées aux données, allant de "l'optimisation des classements de recherche Google et des recommandations LinkedIn à l'influence des gros titres des éditeurs de Buzzfeed" ; écrit Harvard Business Review.
En règle générale, les data scientists passent par ce processus pour analyser les big data :
“Tout d'abord, les data scientists établissent une base de données solide afin d'effectuer des analyses robustes. Ensuite, ils utilisent des expériences en ligne, entre autres méthodes, pour atteindre une croissance durable. Enfin, ils créent des pipelines d'apprentissage automatique et des produits de données personnalisés pour mieux comprendre leur entreprise et leurs clients et prendre de meilleures décisions. En d'autres termes, dans le domaine de la technologie, la science des données concerne l'infrastructure, les tests, l'apprentissage automatique pour la prise de décision et les produits de données.
Les scientifiques des données sont très demandés. LinkedIn a classé le data scientist comme «le travail le plus prometteur de 2019.» Data scientist est en tête de la liste Glassdoor des dix meilleurs emplois en Amérique . Les données des offres d'emploi d'Indeed montrent que les data scientists peuvent gagner entre 86 000 $ et 123 000 $ par an.
Souvent, les termes “data scientist» et «analyste de données» s'habituer de manière interchangeable, mais ces rôles sont légèrement différents. Un data scientist se concentre sur la création des questions ; un analyste de données se concentre sur la réponse à un ensemble de questions existantes. Par exemple, un data scientist essaie d'estimer l'inconnu avec des modèles statistiques et des analyses prédictives. Ils exploitent les points de données existants du CMS, du PMS, des campagnes marketing, etc. de votre hôtel pour faire la lumière sur des domaines tels que le comportement des clients, l'efficacité opérationnelle, la tarification et la prévision de la demande. Un analyste de données, quant à lui, pourrait se plonger dans le big data pour répondre à une question spécifique, telle que « pourquoi mon RevPAR a-t-il baissé au troisième trimestre ? » Les analystes se concentrent davantage sur la résolution de problèmes que les data scientists.
En quoi la science des données est-elle différente de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données ?
Les choses deviennent encore plus compliquées lorsque vous ajoutez le domaine de l'apprentissage automatique dans le mélange. Le machine learning déploie des algorithmes pour extraire des données et prévoir les tendances futures . L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de la science des données ; l'essor du big data signifie que les data scientists ne peuvent plus manipuler efficacement les ensembles de données à la main. L'apprentissage automatique traite les ensembles de données de manière autonome afin que les scientifiques des données puissent se concentrer sur une vue d'ensemble.
L'apprentissage automatique peut être vu dans la vie de tous les jours ; Netflix utilise l'apprentissage automatique pour recommander de nouvelles émissions et films basés sur votre historique de visionnage. Facebook utilise l'apprentissage automatique pour prédire les intérêts, recommander des amis et vous informer des pages potentielles à suivre en fonction des données comportementales des utilisateurs. Amazon utilise le machine learning pour recommander des produits en fonction de votre historique de navigation et d'achat.
Le machine learning joue également un rôle important dans l'industrie hôtelière, en particulier dans les systèmes avancés de gestion des revenus. Un RMS comme IDeaS G3 utilise l'apprentissage automatique avec des méthodes statistiques pour produire des prévisions de pointe et une optimisation des décisions. IDéeS’ l'algorithme prend en compte les données des taux des concurrents, la pénétration des recherches, les tendances de réservation et les scores d'optimisation pour alimenter un modèle de tarification continue. L'outil peut automatiser de nombreuses tâches qu'un data scientist aurait dû effectuer manuellement ; le modèle de tarification extrait des informations pour mettre à jour en permanence les décisions de tarification en fonction des informations les plus récentes.
Comment les groupes hôteliers peuvent-ils tirer parti de la science des données ?
La tarification intelligente n'est qu'un exemple où la science des données peut faire une grande différence dans votre marge bénéficiaire. La Gestion du rendement est un processus similaire qui implique l'utilisation d'une tarification dynamique pour contrôler la rentabilité autour de l'approvisionnement en stock fixe. La gestion du rendement est délicate : fixez vos taux trop haut, et la demande baisse. Fixez vos tarifs trop haut et vous sacrifiez les revenus pour le volume. IDeAS’ peuvent surmonter ces défis en utilisant l'apprentissage automatique pour prévoir la demande. L'outil examine les tendances dans les données historiques de vos propriétés et du marché en général. Il prévoit ensuite la demande de recommandations de tarifs plus intelligentes, qui peuvent être automatiquement appliquées en temps réel pour maintenir le prix des stocks de manière optimale. « Les systèmes de gestion des revenus IDeaS font plus que déterminer le meilleur prix, ils fournissent également aux hôtels le pouvoir de produire et de tarifer de manière analytique par type de chambre et de déterminer l'activité de groupe la plus rentable à accepter » ; écrit un évaluateur.
La science des données peut également conduire à une segmentation plus intelligente des clients et à une automatisation du marketing . Un outil marketing classique tel que Mailchimp ne peut pas automatiser la segmentation, ce qui signifie que la plate-forme ne peut pas décider du meilleur moment pour envoyer un e-mail à une catégorie d'invités spécifique. Seule une plate-forme qui utilise la science des données peut prendre en compte les points de données existants, tels que la récence, la fréquence, la valeur monétaire et la durée du séjour, pour synchroniser parfaitement le bon message au bon public. "Par exemple, si un hôtel ciblait des clients susceptibles de profiter des services de spa, du golf et des restaurants, plutôt que des clients qui ne génèrent que des nuitées, il pourrait augmenter considérablement les revenus et la rentabilité. Malheureusement, l'argent est souvent dépensé pour des campagnes globales qui ne ciblent pas les clients individuels ou les segments avec des offres auxquelles ils sont le plus susceptibles de répondre », écrit un analyste du secteur.
Le fait d'être plus ciblé grâce à la science des données a aidé Starwood Hotels à déterminer comment tirer le meilleur parti des services de traduction pour ses sites Web immobiliers dans le monde entier. Starwood s'est tourné vers des scientifiques des données pour déterminer s'il valait la peine de consacrer du temps et des ressources à la traduction de certains de leurs sites Web de marque dans certaines langues. Ils ont utilisé un modèle qui pesait les revenus sur deux ans par rapport au coût total permanent de la traduction au niveau du marché. Selon la formule a généré d'énormes résultats commerciaux – jusqu'à 97 % de revenus supplémentaires. Skift.
Les données extraites de votre site Web peuvent être utilisées pour améliorer les taux de conversion en expérimenter sur une gamme de variables d'expérience utilisateur, comme le prouve de manière concluante l'exemple de Skift. Une approche de science des données peut améliorer avec succès l'optimisation du taux de conversion. Grâce à l'expérimentation, un responsable peut apprendre quelles métriques influencer pour tester différentes configurations de page de destination, analyser les données et répéter. Testez chaque aspect de l'expérience de votre site Web, du titre à la taille du “Réservez maintenant» pour s'assurer que chaque détail de conception est prêt pour la conversion.
Enfin, intelligence du marché données, de concurrents’ Le RevPAR, les taux d'occupation et les tarifs quotidiens moyens de STR aux données d'événement et aux données de parité tarifaire sont essentiels pour optimiser la tarification de vos chambres. La parité tarifaire est la différence entre les prix indiqués sur le site Web de la marque d'un hôtel et les prix indiqués par une OTA. Cet ensemble de données est souvent masqué par des OTA non-contractés et d'autres tiers. Les Les outils d'achat de tarifs permettent d'atténuer ce problème en montrant comment vos concurrents directs fixent le prix de leurs chambres.
Vous n'avez pas besoin d'être un scientifique des données pour adopter la science des données dans votre hôtel
Être un data scientifique prend des années de formation. Au lieu de cela, les solutions de revenus IDeaS peuvent vous donner des conseils stratégiques immédiats et des outils technologiques pour améliorer la gestion de vos revenus. Apprenez de leur équipe de scientifiques des données et utilisez leur logiciel pour effectuer des analyses qui nécessiteraient autrement un doctorat. accomplir. Voici quelques-unes des fonctionnalités qu'un logiciel de gestion des revenus peut offrir :
Tarification à la demande par type de chambre : lorsque la demande pour vos suites augmente, augmentez automatiquement le prix d'une suite sans augmenter également le prix d'une chambre double salle.
Service de gestion des revenus virtuels : obtenez un expert en revenus de l'industrie pour travailler directement avec votre personnel pour accélérer votre stratégie de revenus
Tarification continue : l'outil exploite la pénétration de la recherche , les tarifs des concurrents, les tendances de réservation et les scores de réputation, pour prévoir la demande, en mettant à jour en permanence au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent
Publication des tarifs : mettez à jour les tarifs de manière cohérente et précise sur tous les canaux pour obtenir la valeur de réservation la plus élevée aux coûts d'acquisition les plus bas, sans mise à jour manuelle
Travailler avec des données limitées : si vos ensembles de données sont limités, IDeaS peut cloner les données des hôtels existants pour fournir des références pour la demande et prédire le comportement des clients.
En tant qu'hôtelier, il est important de comprendre les bases de la data science. Confiez la science des données à une entreprise comme IDeaS avec des équipes dédiées à la science des données qui peuvent fournir des solutions pour tous vos besoins en matière de données.
