Ci vogliono anni di studio e diversi diplomi per diventare un esperto in data science – tempo che i professionisti del settore alberghiero non hanno. Tuttavia, comprendere le basi della scienza dei dati può aumentare i profitti della tua proprietà con pochissimi studi richiesti. La più recente tecnologia alberghiera, come un sistema intelligente di gestione delle entrate, rende accessibile la scienza dei dati – e anche facile – ai proprietari di hotel e ai gestori delle entrate, indipendentemente dal tuo livello di esperienza.
Questa guida ti guiderà attraverso gli elementi della scienza dei dati che si applicano alla gestione più redditizia della tua struttura, a partire da un rapida panoramica di cosa sia effettivamente la scienza dei dati. Ti mostreremo come uno strumento di gestione delle entrate può utilizzare l'apprendimento automatico per semplificare gli aspetti più tecnici della scienza dei dati per i tuoi manager. Continua a leggere per imparare a utilizzare la scienza dei dati per sfruttare i dati dei clienti, le tendenze dei prezzi e i dati del settore per aumentare i profitti.
Cosa is Data Science?
La data science è la pratica di estrazione informazioni dai dati. La scienza dei dati implica l'analisi di grandi quantità di dati attraverso la programmazione e il data mining per scoprire intuizioni utili e intelligence per un'organizzazione.
Ci sono cinque fasi comunemente accettate per ciclo di vita della scienza dei dati. Sono:
Capture: i dati vengono acquisiti o estratti (ad esempio, Google Analytics registra il numero di visitatori unici del sito web del tuo hotel);
Mantieni: i dati vengono puliti e archiviati in un data warehouse (Google Analytics memorizza il numero di visitatori unici in cinque anni);
Processo: i dati sono classificati , modellato, raggruppato e/o riepilogato (Google Analytics può riorganizzare i visitatori unici per ora del giorno, posizione geografica e fonte di riferimento);
Analizza: tramite analisi predittiva, regressione, analisi qualitativa o altro (Google Analytics può dirti dove la tua frequenza di rimbalzo potrebbe farti perdere visitatori unici);
Comunicare: gli insight vengono riportati e utilizzati per business intelligence e dec creazione (i rapporti di Google Analytics possono dirti se una campagna di marketing sta aggiungendo visitatori unici al tuo sito web)
La scienza dei dati è un campo sempre più popolare a causa l'ascesa dei big data. I big data descrivono il grande volume di dati strutturati e non strutturati che un'azienda raccoglie ogni giorno. Gli scienziati dei dati analizzano i big data per fornire agli hotel informazioni utili per battere i concorrenti, conoscere i propri clienti ed eseguire campagne di marketing e prezzi mirate.
Cosa fa un data scientist?
Se la descrizione della scienza dei dati sembra ampia, è perché lo è. I data scientist eseguono un'ampia gamma di attività relative ai dati, dall'"ottimizzazione delle classifiche di ricerca di Google e dei consigli di LinkedIn all'influenza sui titoli eseguiti dagli editor di Buzzfeed", scrive Harvard Business Review.
In generale, i data scientist seguono questo processo per analizzare i big data:
“In primo luogo, gli scienziati dei dati pongono una solida base di dati per eseguire analisi affidabili. Quindi usano esperimenti online, tra gli altri metodi, per ottenere una crescita sostenibile. Infine, creano pipeline di machine learning e prodotti di dati personalizzati per comprendere meglio la loro attività e i loro clienti e prendere decisioni migliori. In altre parole, nella tecnologia, la scienza dei dati riguarda l'infrastruttura, i test, l'apprendimento automatico per il processo decisionale e i prodotti dati.”
I data scientist sono molto richiesti. LinkedIn ha classificato il data scientist come “il lavoro più promettente del 2019.” Scienziato dei dati è in cima alla lista di Glassdoor dei dieci migliori lavori in America . I dati delle offerte di lavoro di Indeed mostrano che i data scientist possono guadagnare tra $ 86.000 e $ 123.000 all'anno.
Spesso, i termini “data scientist” e “analista di dati” vengono usati in modo intercambiabile, ma questi ruoli sono leggermente diversi. Un data scientist si concentra sulla creazione delle domande; un analista di dati si concentra sulla risposta a una serie di domande esistenti. Ad esempio, uno scienziato dei dati cerca di stimare l'ignoto con modelli statistici e analisi predittiva. Estraggono i punti dati esistenti dal CMS, dal PMS del tuo hotel, dalle campagne di marketing e altro ancora per far luce su aree come il comportamento dei clienti, l'efficienza operativa, i prezzi e la previsione della domanda. Un analista di dati, d'altra parte, potrebbe immergersi nei big data per rispondere a una domanda specifica, come "perché il mio RevPAR è diminuito nel terzo trimestre?" Gli analisti sono più concentrati sulla risoluzione dei problemi rispetto ai data scientist.
In che modo la scienza dei dati è diversa dall'apprendimento automatico e dall'analisi dei dati?
Le cose diventano ancora più complicate quando si aggiunge al mix il campo dell'apprendimento automatico. Apprendimento automatico implementa algoritmi per estrarre dati e prevedere tendenze future . L'apprendimento automatico è un sottoinsieme della scienza dei dati; l'aumento dei big data significa che gli scienziati dei dati non possono più manipolare in modo efficiente i set di dati a mano. L'apprendimento automatico elabora i set di dati in modo autonomo in modo che gli scienziati dei dati possano concentrarsi sul quadro più ampio.
L'apprendimento automatico può essere visto nella vita di tutti i giorni; Netflix utilizza l'apprendimento automatico per consigliare nuovi programmi e film basati nella cronologia delle visualizzazioni. Facebook utilizza l'apprendimento automatico per prevedere gli interessi, consigliare amici e avvisarti delle potenziali pagine da seguire in base ai dati comportamentali degli utenti. Amazon utilizza l'apprendimento automatico per consigliare prodotti in base alla cronologia di navigazione e di acquisto.
Anche l'apprendimento automatico svolge un ruolo importante nel settore dell'ospitalità, in particolare nei sistemi avanzati di gestione delle entrate. Un RMS come IDeaS G3 utilizza l'apprendimento automatico con metodi statistici per produrre previsioni all'avanguardia e ottimizzazione delle decisioni. IDeaS’ l'algoritmo tiene conto dei dati provenienti da tassi della concorrenza, penetrazione della ricerca, tendenze di prenotazione e punteggi di ottimizzazione per alimentare un modello di prezzo continuo. Lo strumento può automatizzare molte delle attività che un data scientist avrebbe dovuto eseguire manualmente; il modello di prezzo estrae informazioni per aggiornare continuamente le decisioni sui prezzi in base alle informazioni più recenti.
Come possono i gruppi di hotel sfruttare la scienza dei dati?
Il prezzo intelligente è solo un esempio in cui la scienza dei dati può fare una grande differenza nel tuo margine di profitto. La gestione del rendimento è un processo simile che prevede l'uso di prezzi dinamici per controllare la redditività dell'offerta di scorte fisse. La gestione del rendimento è complicata: imposta le tariffe troppo alte e la domanda diminuisce. Imposta le tue tariffe troppo alte e sacrifichi le entrate per il volume. IDeAS’ può superare queste sfide utilizzando l'apprendimento automatico per prevedere la domanda. Lo strumento esamina i modelli nei dati storici delle tue proprietà e del mercato in generale. Quindi prevede la domanda per consigli sui tassi più intelligenti, che possono essere applicati automaticamente in tempo reale per mantenere il prezzo dell'inventario in modo ottimale. “I sistemi di gestione delle entrate IDeaS non si limitano a determinare il prezzo migliore, ma forniscono anche agli hotel il potere di produrre e valutare analiticamente per tipo di camera e determinare l'attività di gruppo più redditizia da accettare,” scrive un revisore.
La scienza dei dati può anche favorire una segmentazione dei clienti più intelligente e l'automazione del marketing . Un tipico strumento di marketing come Mailchimp non può automatizzare la segmentazione – il che significa che la piattaforma non può decidere quando è il momento migliore per inviare un'e-mail a una specifica categoria di ospiti. Solo una piattaforma che utilizza la scienza dei dati può tenere conto dei punti dati esistenti, come recency, frequenza, valore monetario e durata del soggiorno, per sincronizzare perfettamente il messaggio giusto per il pubblico giusto. “Ad esempio, se un hotel si rivolgesse agli ospiti che probabilmente usufruirebbero di servizi termali, golf e ristoranti, anziché agli ospiti che generano solo pernottamenti, potrebbe aumentare significativamente i ricavi e la redditività. Sfortunatamente, spesso i soldi vengono spesi per campagne generali che non si rivolgono a singoli ospiti o segmenti con offerte a cui è più probabile che rispondano” scrive un analista di settore.
Ottenere più obiettivi con la scienza dei dati ha aiutato Starwood Hotels a determinare come ottenere il miglior valore dai servizi di traduzione per i suoi siti web di proprietà in tutto il mondo. Starwood si è rivolta agli scienziati dei dati per determinare se valesse la pena dedicare tempo e risorse alla traduzione di alcuni dei siti Web del proprio marchio in determinate lingue. Hanno utilizzato un modello che ha valutato le entrate in due anni rispetto al costo totale della traduzione a livello di mercato. La formula ha prodotto enormi risultati di business - fino al 97% in più di entrate, secondo Skift.
I dati estratti dal tuo sito web possono essere utilizzati per migliorare i tassi di conversione sperimentando su una gamma di variabili dell'esperienza utente, come dimostra conclusivamente l'esempio di Skift. Un approccio data science può migliorare con successo l'ottimizzazione del tasso di conversione. Attraverso la sperimentazione, un manager può apprendere quali metriche influenzare per testare diverse configurazioni di landing page, analizzare i dati e ripetere. Metti alla prova ogni aspetto dell'esperienza del tuo sito web, dal titolo alla dimensione del “Prenota ora” per assicurarti che ogni dettaglio del design sia pronto per la conversione.
Infine, intelligenza di mercato dati, dai concorrenti’ Il RevPAR, i tassi di occupazione e le tariffe giornaliere medie da STR ai dati sugli eventi e ai dati sulla parità delle tariffe sono fondamentali per ottimizzare il prezzo delle camere. La parità tariffaria è la differenza tra i prezzi indicati sul sito web del marchio di un hotel rispetto ai prezzi indicati da un'OTA. Questo set di dati è spesso oscurato da OTA non convenzionate e altre terze parti. Gli strumenti per lo shopping delle tariffe servono a mitigare questo problema mostrando come i tuoi concorrenti diretti stanno valutando le loro stanze. "ltr">
Non hai bisogno di essere un data scientist per abbracciare la data science nel tuo hotel
Essere un data scientist scienziato richiede anni di formazione. Invece, le soluzioni di entrate IDeaS possono darti consigli strategici immediati e strumenti tecnologici per migliorare la tua gestione delle entrate. Impara dal loro team di data scientist e usa il loro software per eseguire analisi che altrimenti richiederebbero un dottorato di ricerca. realizzare. Ecco solo alcune delle funzionalità che un software di gestione delle entrate può offrire:
Prezzi in base alla domanda per tipologia di camera: quando la domanda per le tue suite aumenta, aumenta automaticamente il prezzo di una suite senza aumentare anche il prezzo di una doppia room.
Virtual Revenue Management Service: ottieni un esperto di entrate del settore per far lavorare direttamente il tuo personale per accelerare la tua strategia di entrate
Prezzo continuo: lo strumento mina la penetrazione della ricerca , tassi della concorrenza, tendenze di prenotazione e punteggi di reputazione, per prevedere la domanda, aggiornandosi continuamente all'arrivo di nuovi dati
Pubblicazione delle tariffe: aggiorna le tariffe in modo coerente e accurato tra i canali per ottenere il massimo valore di prenotazione ai costi di acquisizione più bassi, senza alcun aggiornamento manuale
Lavorare con dati limitati: se i tuoi set di dati sono limitati, IDeaS può clonare i dati degli hotel esistenti per fornire linee di base per la domanda e prevedere il comportamento degli ospiti.
Come albergatore, è importante comprendere le basi della scienza dei dati. Lascia la scienza dei dati effettiva a un'azienda come IDeaS con team di scienza dei dati dedicati in grado di fornire soluzioni per tutte le tue esigenze di dati.
