Intelligenza decisionale: trasformare l'analisi degli hotel in azione
Di Sameer Umar
Ultimo aggiornamento Gennaio 26, 2022
4 minuti di lettura
La BI (business intelligence) è la capacità di un'organizzazione di tenere traccia del flusso di dati e nel processo identificare le opportunità, ridurre al minimo i rischi e ottimizzare il modo in cui opera. La maggior parte delle aziende, non solo gli hotel, deve ancora raggiungere quel livello ottimale di maturità della BI. Molti hanno la raccolta dati automatizzata, la generazione di report e, in alcuni casi, la visualizzazione dei dati. Ma ciò non significa che stiano mobilitando i dati in azione. Molto spesso le persone utilizzano le loro piattaforme di BI per nient'altro che la pianificazione di report da inviare loro tramite posta elettronica nella posta in arrivo, ma i report da soli non costituiscono business intelligence. Pertanto, sono ancora bloccati in modalità foglio di calcolo statico quando si tratta di supporto decisionale. Gli utenti più avanzati sfruttano gli strumenti di BI per aumentare il ritmo di scoperta all'interno del portale BI, ma poi finiscono per passare ore a cercare di ricondividere e spiegare le loro scoperte ad altri che non operano nello stesso ambiente. Spesso finiscono per avere lunghe discussioni con i colleghi per capire "Perché i tuoi numeri non corrispondono ai miei numeri?" (Giorno della settimana vs data, profili aziendali vs codici tariffari negoziati, tempo di acquisizione dei dati, filtro per diverse dimensioni - le possibilità abbondano!).
Guardare i report pianificati automatizzati è sicuramente un passo nella giusta direzione e ancora meglio quando i team degli hotel stanno esplorando i dati per prendere decisioni informate. Tuttavia, le carenze del modo in cui la BI viene sfruttata oggi sono abbastanza visibili.
Inserisci l'intelligenza decisionale (DI)
Cassie Kozyrkov, Chief Decision Scientist di Google, descrive DI come un modo per aumentare la scienza dei dati con la scienza sociale, la teoria delle decisioni e la scienza manageriale. Pertanto, rendendolo più efficace nell'aiutare le persone a utilizzare effettivamente i dati BI per prendere decisioni migliori. Un'ottima analogia che usa per descrivere la differenza tra data science e DI è confrontarli con coloro che producono forni a microonde e i cuochi che li usano. Si noti che per "data science" si intende le analisi fornite tramite piattaforme di BI. In poche parole, DI è un abilitatore dell'obiettivo finale della BI: identificare le opportunità, ridurre al minimo i rischi e ottimizzare il modo in cui si opera.
Ma come?
In primo luogo, è importante notare che BI e DI non sono solo tecnologie, ma piuttosto capacità organizzative in evoluzione. Per avere successo hai bisogno di cultura, persone e strumenti basati sui dati. I primi due non si possono acquistare in serie da nessun fornitore di tecnologia. Devono essere abbracciati come obiettivi organizzativi strategici. Una volta che l'impegno è stato preso e hai iniziato a lavorare attivamente per raggiungerlo, ecco 4 modi per ottenere molto di più con i tuoi dati rispetto ai rapporti BI self-service di base:
1. Centralizza e correla
Gli albergatori oggi lavorano con una marea di dati preziosi dai loro sistemi di transazione ( PMS , POS ecc.) e con informazioni di mercato provenienti da una varietà di fonti di terze parti ( STR , Kalibri Labs , Knowland ecc.). Tuttavia, pochissimi possono effettivamente correlare il loro mix di canali (e molte altre dimensioni aziendali) a qualcosa come il loro indice di penetrazione del mercato STR (MPI). Questo perché la maggior parte delle volte questi dati si trovano nei loro silos e nessuno è in grado di vedere come uno sta influenzando l'altro. Quindi, il primo passo ovvio per sbloccare tali informazioni è centralizzare tutte queste informazioni su una piattaforma BI che consentirà quindi agli utenti di raccogliere, sovrapporre e correlare diversi tipi di dati per ottenere una visione olistica del business. Nell'esempio seguente, mentre gli utenti attraversano il time slicer possono vedere come i loro mix di segmenti, canali e stanze stavano cambiando e influenzavano i loro indici STR.
Fonte: Dashboard di HotelIQ STR
2. Visualizza e interagisci
Una delle peggiori abitudini che le persone sviluppano utilizzando i fogli di calcolo è condizionarsi a guardare celle specifiche su un muro di numeri. Esaminano la stessa serie di rapporti e controllano regolarmente le stesse celle per monitorare lo stato di salute della loro attività. Quindi, quando viene presentato loro uno strumento di BI, il loro primo istinto è automatizzare i loro report. Vogliono ancora che il muro dei numeri sia disposto nello stesso modo in cui si sono condizionati a leggere e pensare. Tuttavia, un enorme effetto collaterale di tale condizionamento è che perdono tutte le minacce e le opportunità che si nascondono in bella vista. Ad esempio, quante probabilità hai di avvistare una tigre bianca nascosta in un bagliore di zebre?
Allo stesso modo, un codice tariffario errato può seppellirsi in un mare di prenotazioni. Nel momento in cui noti un calo dell'ADR complessivo, potrebbe essere già stato fatto un danno significativo. Tuttavia, se invece di dare un'occhiata a un muro di numeri, cosa accadrebbe se i codici tariffari fossero visualizzati su un grafico a dispersione? Ti evidenzierebbe quali stanno andando peggio del previsto e chi sta andando meglio. Quindi immagina di fare clic su una trama e ottenere le informazioni di cui hai bisogno letteralmente a portata di mano!
Fonte: tendenze dell'agenzia HotelIQ
3. Collaborazione basata su analisi
Conosciamo tutti gli spazi di lavoro digitali. Se non lo eravamo prima, la pandemia ci ha costretto a iniziare a collaborare in digitale. Da Sharepoint a Slack ai portali di gestione dei progetti: tutti facilitano la collaborazione tra i team. Tuttavia, quando si tratta di condividere dati e approfondimenti, la maggior parte di noi dipende ancora da estratti e fogli di calcolo. Quindi, i team trascorrono una quantità irragionevole di tempo cercando di trovare un'unica versione della verità su cui tutti possano essere d'accordo prima di poter intraprendere qualsiasi azione decisiva. È qui che hai bisogno di una piattaforma di collaborazione digitale basata sull'analisi: un portale o una intranet in cui i tuoi team strategici accedono per lavorare ogni giorno, accedere a un'unica versione della verità (tramite l'integrazione automatizzata dei dati), condividere, commentare, pianificare e monitorare le prestazioni. Ci sono anche molti altri vantaggi per la collaborazione digitale .
4. Supporto decisionale basato sull'intelligenza artificiale
Una volta che hai centralizzato tutti i tuoi dati e il tuo team è in grado di esplorare, condividere e collaborare facilmente, il passaggio successivo ovvio è determinare quale linea di condotta intraprendere. È qui che l'intelligenza artificiale può elevare in modo significativo le tue capacità decisionali elaborando le tendenze dei dati storici e attuali per evidenziare i rischi e le opportunità che ci attendono. Tuttavia, molto spesso ci fissiamo sull'accuratezza delle previsioni dell'IA. Se la pandemia ci ha insegnato qualcosa, è che nessuno ha una sfera di cristallo in grado di prevedere con precisione il futuro. Invece, dobbiamo concentrarci sull'affidabilità e la ragionevolezza dell'input dell'IA nel nostro processo decisionale. Potrebbe non essere in grado di prevedere una pandemia, ma può certamente evidenziare attività insolite che richiedono la tua attenzione molto più velocemente di quanto possa fare un normale essere umano. Mettiamola così, se hai un'analista junior che è molto meticolosa e meticolosa nel suo lavoro, il CEO lascerebbe a lei tutte le decisioni? L'intelligenza artificiale è come quell'analista e dovrebbe essere trattata allo stesso modo: presta attenzione a ciò che ti dice l'intelligenza artificiale e poi prendi decisioni informate.
Fonte: Dashboard di HotelIQ Risk to Achievement
In definitiva, la tecnologia e la scienza delle decisioni continueranno ad evolversi. Ci saranno modi ancora più sofisticati per consentire il consumo di informazioni da parte delle imprese e mezzi per consentire loro di agire. Tuttavia, a differenza delle tecnologie tattiche come un telefono o un frigorifero, non c'è nessun salto di qualità quando si tratta di capacità analitiche di un'organizzazione. Più tempo ritarderai a costruire quella cultura e ad introdurre quelle soluzioni, più difficile sarà rimanere competitivi nell'era dell'informazione.