נדרשות שנים של לימוד ותארים מרובים כדי להפוך למומחה במדעי הנתונים - זמן שאין למקצוענים בתעשיית המלונאות. אבל, הבנת היסודות של מדעי הנתונים יכולה להגדיל את הרווח בנכס שלך עם מעט מאוד לימוד נדרש. טכנולוגיית המלונאות העדכנית ביותר, כמו מערכת חכמה לניהול הכנסות, הופכת את מדע הנתונים לנגיש - ואפילו קל - לבעלי מלונות ומנהלי הכנסות, לא משנה מה רמת המומחיות שלך.
מדריך זה יעביר אותך דרך המרכיבים של מדעי הנתונים החלים על ניהול הנכס שלך בצורה רווחית יותר, החל בסקירה מהירה של מה זה בעצם מדע נתונים. אנו נראה לך כיצד כלי לניהול הכנסות יכול לנצל למידת מכונה כדי להקל על המנהלים שלך את ההיבטים הטכניים יותר של מדעי הנתונים. המשך לקרוא כדי ללמוד כיצד להשתמש במדעי הנתונים כדי לנצל את נתוני הלקוחות, מגמות התמחור ונתוני התעשייה כדי להגדיל את הרווח.
מה זה מדע נתונים?
מדע נתונים הוא התרגול של הפקת מידע מנתונים. מדעי הנתונים כוללים ניתוח כמויות גדולות של נתונים באמצעות תכנות וכריית נתונים כדי לחשוף תובנות ואינטליגנציה שימושיות עבור ארגון.
ישנם חמישה שלבים מקובלים במחזור החיים של מדעי הנתונים . הם:
לכידה: נתונים נרכשים או חולצים (לדוגמה, Google Analytics רושם את מספר המבקרים הייחודיים באתר המלון שלך);
תחזוק: הנתונים מנוקים ומאוחסנים במחסן נתונים (גוגל אנליטיקס מאחסן את מספר המבקרים הייחודיים במשך חמש שנים);
תהליך: הנתונים מסווגים, מעוצבים, מקובצים באשכולות ו/או מסוכמים (Google Analytics יכול לארגן מחדש מבקרים ייחודיים לפי שעה ביום, מיקום גיאוגרפי ומקור הפניה);
ניתוח: באמצעות ניתוח חזוי, רגרסיה, ניתוח איכותני או אחר (גוגל אנליטיקס יכול לומר לך היכן שיעור היציאה מדף הכניסה שלך עלול לגרום לך לאבד מבקרים ייחודיים);
תקשר: תובנות מדווחות ומשמשות לבינה עסקית וקבלת החלטות (דיווח של Google Analytics יכול לומר לך אם מסע פרסום שיווקי מוסיף מבקרים ייחודיים לאתר שלך)
מדעי הנתונים הוא תחום פופולרי יותר ויותר עקב עליית הנתונים הגדולים . ביג דאטה מתאר את הנפח הגדול של נתונים מובנים ולא מובנים שעסק אוסף מדי יום. מדעני נתונים מנתחים ביג דאטה על מנת לספק לבתי מלון תובנות כדי לנצח את המתחרים, ללמוד על הלקוחות שלהם ולהפעיל קמפיינים שיווקיים ותמחור ממוקדים.
מה עושה מדען נתונים?
אם התיאור של מדע הנתונים נשמע רחב, זה בגלל שהוא כן. מדעני נתונים מבצעים מגוון רחב של משימות הקשורות לנתונים, מ"אופטימיזציה של דירוגי החיפוש בגוגל והמלצות LinkedIn ועד להשפעה על הכותרות של עורכי Buzzfeed", כותב Harvard Business Review .
באופן כללי, מדעני נתונים עוברים תהליך זה כדי לנתח נתונים גדולים :
"ראשית, מדעני נתונים מניחים בסיס נתונים מוצק כדי לבצע ניתוחים חזקים. אחר כך הם משתמשים בניסויים מקוונים, בין היתר, כדי להשיג צמיחה בת קיימא. לבסוף, הם בונים צינורות למידת מכונה ומוצרי נתונים מותאמים אישית כדי להבין טוב יותר את העסק והלקוחות שלהם וכדי לקבל החלטות טובות יותר. במילים אחרות, בטכנולוגיה, מדעי הנתונים עוסקים בתשתיות, בדיקות, למידת מכונה לקבלת החלטות ומוצרי נתונים."
מדעני נתונים מבוקשים מאוד. לינקדאין דירגה את מדען הנתונים כ"העבודה המבטיחה ביותר של 2019". מדען נתונים עמד בראש רשימת עשרת המשרות הטובות ביותר באמריקה של Glassdoor. נתונים ממשרות פנויות של Indeed מראים כי מדעני נתונים יכולים להרוויח בין 86,000 ל-123,000 דולר בשנה.
לעתים קרובות, המונחים "מדען נתונים" ו"מנתח נתונים" משמשים לסירוגין, אך תפקידים אלה שונים במקצת. מדען נתונים מתמקד ביצירת השאלות; מנתח נתונים מתמקד במענה על סט שאלות קיים. לדוגמה, מדען נתונים מנסה להעריך את הלא נודע באמצעות מודלים סטטיסטיים וניתוח חזוי. הם כורים נקודות נתונים קיימות מ-CMS, PMS, מסעות פרסום שיווקיים ועוד של המלון שלך כדי לשפוך אור על תחומים כמו התנהגות לקוחות, יעילות תפעולית, תמחור וחיזוי ביקוש. אנליסט נתונים, לעומת זאת, עשוי לצלול לתוך ביג דאטה כדי לענות על שאלה ספציפית, כגון "מדוע ה-RevPAR שלי ירד ברבעון השלישי?" אנליסטים מתמקדים יותר בפתרון בעיות מאשר מדעני נתונים.
במה שונה מדעי הנתונים מלמידת מכונה וניתוח נתונים?
הדברים מסתבכים עוד יותר כאשר מוסיפים את תחום למידת המכונה לתערובת. למידת מכונה פורסת אלגוריתמים כדי לחלץ נתונים וכדי לחזות מגמות עתידיות. למידת מכונה היא תת-קבוצה של מדעי הנתונים; עליית הנתונים הגדולים פירושה שמדעני נתונים אינם יכולים לתפעל ביעילות מערכי נתונים ביד. למידת מכונה מעבדת מערכי נתונים באופן אוטונומי כך שמדעני נתונים יכולים להתמקד בתמונה הרחבה יותר.
ניתן לראות למידת מכונה בחיי היומיום; Netflix משתמשת בלמידה חישובית כדי להמליץ על תוכניות וסרטים חדשים על סמך היסטוריית הצפייה שלך. פייסבוק משתמשת בלמידת מכונה כדי לחזות תחומי עניין, להמליץ על חברים ולהודיע לך על דפים פוטנציאליים לעקוב אחריהם על סמך נתוני התנהגות משתמשים. אמזון משתמשת בלמידת מכונה כדי להמליץ על מוצרים על סמך היסטוריית הגלישה והרכישות שלך.
למידת מכונה משחקת תפקיד גדול גם בתעשיית האירוח, במיוחד במערכות מתקדמות לניהול הכנסות. RMS כמו IDeaS G3 משתמש למידת מכונה עם שיטות סטטיסטיות כדי לייצר חיזוי חדשני ואופטימיזציה של החלטות. האלגוריתם של IDeaS מביא בחשבון נתונים מתעריפי מתחרים, חדירת חיפוש, מגמות הזמנות וציוני אופטימיזציה כדי להפעיל מודל תמחור מתמשך . הכלי יכול להפוך לאוטומטיות רבות מהמשימות שמדען נתונים היה צריך לבצע באופן ידני; מודל התמחור מושך מידע כדי לעדכן ללא הרף את החלטות התמחור בהתבסס על המידע העדכני ביותר.
כיצד יכולות קבוצות מלונות למנף את מדעי הנתונים?
תמחור חכם הוא רק מקרה אחד שבו מדעי הנתונים יכולים לעשות הבדל גדול בשולי הרווח שלך. ניהול תשואה הוא תהליך דומה הכולל שימוש בתמחור דינמי כדי לשלוט ברווחיות סביב אספקת מלאי קבועה. ניהול התשואה הוא מסובך: הגדר את התעריפים שלך גבוה מדי, והביקוש יורד. הגדר את התעריפים שלך גבוה מדי, ואתה מקריב הכנסה עבור נפח. IDeAS' יכול להתגבר על אתגרים אלה על ידי שימושלמידת מכונה כדי לחזות את הביקוש. הכלי בוחן דפוסים בנתונים היסטוריים מהנכסים שלך ומהשוק בכלל. לאחר מכן, הוא חוזה ביקוש להמלצות תעריפים חכמות יותר, שניתן ליישם אוטומטית בזמן אמת כדי לשמור על מחיר המלאי בצורה אופטימלית. "מערכות ניהול ההכנסות של IDeaS עושות יותר מאשר לקבוע את המחיר הטוב ביותר, הן גם מספקות למלונות את הכוח להניב ולמחיר אנליטי לפי סוג החדר ולקבוע את העסק הקבוצתי הרווחי ביותר לקבל", כותב אחד המבקרים .
מדעי הנתונים יכולים גם להניע פילוח חכם יותר של לקוחות ואוטומציה שיווקית. כלי שיווק טיפוסי כמו Mailchimp לא יכול להפוך את הפילוח לאוטומטי – כלומר הפלטפורמה לא יכולה להחליט מתי הזמן הטוב ביותר לשלוח אימייל לקטגוריית אורחים ספציפית. רק פלטפורמה שמשתמשת במדעי הנתונים יכולה להביא בחשבון נקודות נתונים קיימות, כגון עדכניות, תדירות, ערך כספי ומשך השהייה, כדי לתזמן את המסר הנכון לקהל הנכון בצורה מושלמת. "לדוגמה, אם מלון מכוון לאורחים שסביר להניח שינצלו שירותי ספא, גולף ומסעדות, במקום אורחים שמייצרים רק לילות חדרים, הם יכולים להגדיל משמעותית את ההכנסות והרווחיות. למרבה הצער, כסף מושקע לעתים קרובות על קמפיינים גורפים שאינם ממקדים לאורחים בודדים או לפלח עם הצעות שהם סביר להניח שיגיבו אליהם", כותבאנליסט אחד בתעשייה .
התמקדות רבה יותר במדעי הנתונים סייעה ל-Starwood Hotels לקבוע כיצד להפיק את התמורה הטובה ביותר משירותי תרגום עבור אתרי הנכסים שלה ברחבי העולם. סטארווד פנתה למדעני נתונים כדי לקבוע אם כדאי להשקיע זמן ומשאבים בתרגום חלק מהאתרים הממותגים שלהם לשפות מסוימות. הם השתמשו במודל ששקל את ההכנסות על פני שנתיים לעומת העלות השוטפת המלאה של התרגום ברמת השוק. הנוסחה הניבה תוצאות עסקיות ענקיות - עד 97% יותר הכנסות, לפי Skift .
ניתן להשתמש בנתונים הנכרים מהאתר שלך כדי לשפר את שיעורי ההמרה על ידי ניסוי במגוון משתני חווית משתמש, כפי שהדוגמה של Skift מוכיחה באופן חד משמעי. גישה של מדעי נתונים יכולה לשפר בהצלחה את אופטימיזציית שיעור ההמרות. באמצעות ניסויים, מנהל יכול ללמוד על אילו מדדים להשפיע כדי לבדוק תצורות שונות של דפי נחיתה, לנתח את הנתונים ולחזור. בדוק כל היבט בחוויית האתר שלך, מהכותרת ועד לגודל כפתור "הזמן עכשיו", כדי לוודא שכל פרט עיצובי מוכן להמרה.
לבסוף, נתוני מודיעין שוק , החל מ-RevPAR של מתחרים, שיעורי תפוסה ותעריפים יומיים ממוצעים מ-STR ועד לנתוני אירועים ונתוני שוויון תעריפים, הם קריטיים כדי לייעל את האופן שבו אתה מתמחר את החדרים שלך. שוויון תעריפים הוא ההפרש בין המחירים המצוטטים באתר האינטרנט הממותג של המלון לעומת המחירים הנקובים על ידי OTA. ערכת נתונים זו מוסתרת לעתים קרובות על ידי OTAs ללא חוזה וצדדים שלישיים אחרים. כלים לדירוג קניות מסייעים למתן בעיה זו על ידי הצגת האופן שבו המתחרים הישירים שלך מתמחרים את החדרים שלהם.
אתה לא צריך להיות מדען נתונים כדי לאמץ את מדעי הנתונים במלון שלך
להיות מדען נתונים דורש שנים של הכשרה. במקום זאת, פתרונות ההכנסה של IDeaS יכולים לתת לך ייעוץ אסטרטגי מיידי וכלים טכניים לשיפור ניהול ההכנסות שלך. למד מצוות מדעני הנתונים שלהם והשתמש בתוכנה שלהם כדי לבצע ניתוחים שאחרת היו לוקחים דוקטורט. להשיג. הנה רק כמה מהןתכונות שתוכנת ניהול הכנסות יכולה להציע:
תמחור מבוסס ביקוש לפי סוג חדר: כאשר הביקוש לסוויטות שלך עולה, העלה אוטומטית את מחיר הסוויטה מבלי להעלות גם את המחיר בחדר זוגי.
שירות ניהול הכנסות וירטואלי: קבל מומחה הכנסות בתעשייה לעבוד ישירות עם הצוות שלך כדי להאיץ את אסטרטגיית ההכנסות שלך
תמחור רציף: הכלי כורה חדירת חיפוש, שיעורי מתחרים, מגמות הזמנות וציוני מוניטין, כדי לחזות את הביקוש, ומתעדכן באופן רציף עם כניסת נתונים חדשים
דרג פרסום: עדכן באופן עקבי ומדויק תעריפים בין הערוצים כדי להשיג את ערך ההזמנה הגבוה ביותר בעלויות הרכישה הנמוכות ביותר, ללא עדכון ידני
עבוד עם נתונים מוגבלים: אם מערכי הנתונים שלך מוגבלים, IDeaS יכול לשכפל נתונים ממלונות קיימים כדי לספק קווי בסיס לביקוש ולחזות את התנהגות האורחים.
בתור מלונאי, חשוב להבין את היסודות של מדעי הנתונים. השאר את מדעי הנתונים בפועל בידי חברה כמו IDeaS עם צוותי מדעי נתונים ייעודיים שיכולים לספק פתרונות לכל צורכי הנתונים שלך.
