ゲスト情報をデータベースに保存するだけでは、自動的に組織が「データドリブン」になるわけではありません。重要なのはデータをどう扱うかです。しかし、わざわざそのデータベースを掘り下げる必要はありません。データ駆動型の文化を持つ組織は、次の 3 つの主な利点を実現できます。

• パフォーマンスへの理解が深まります。売り切れましたか？先月の RevPAR を超えましたか?予約ウィンドウを圧縮しすぎましたか?データは、これらの質問などに答えるのに役立ち、進捗状況を監視して目標を達成するのに役立つ新しい洞察を提供します。

• より効率的な意思決定。部門長との会議で、来月の予算を達成する方法についてブレインストーミングを行っていると想像してください。何十ものアイデアを投げかけるかもしれませんが、パフォーマンスの遅れの根本原因を実際に知らずに、さまざまなイニシアチブの賛否両論を検討し、データではなく直感で決定を下すことがよくあります。このような回り道をして決定を下す代わりに、データは、改善が必要な場所を正確に特定するのに役立ち、意思決定プロセスを迅速化します。

• 従業員とチーム間の調整の増加。迅速なデータ共有により、組織はフィードバック サイクルをスピードアップできます。四半期ごとのビジネス レビューがチームや施設全体で機能するのを待っているということは、相手がデータを理解する頃には、データが既に古くなっていることを意味します。チーム間の調整は、リアルタイムのデジタル共有によって促進されます。

「データ駆動型の文化」という言葉はバズワードのように聞こえるかもしれませんが、これは一時的なトレンドではないことを覚えておくことが重要です。データに根ざした文化を採用することは、一時的な実験や、使用するつもりのないデータを収集する言い訳のように扱われるべきではありません。データ収集の包括的な目標は、データを活用してより良い意思決定を行い、コラボレーションを促進し、パフォーマンスを監視することであることに注意してください。

一歩下がってみましょう。従業員がデータを受け入れ、それを使用して意思決定を行うことを奨励する前に、データがすぐに利用できることを確認する必要があります。スタッフが使いたいメトリクスを見つけるために面倒なことをしなければならない場合、データ駆動型の考え方の採用は最小限に抑えられます。

HotelIQ の Decision Cloud は、機能横断的なホテル データ共有を促進します

データを使用してより良い意思決定を行うことを目標に、データの可用性を評価することをお勧めします。データを収集して分析する主要な領域を決定することから始めます。多くのホテルでは、これがプロパティ マネジメント システムになります。 PMS には、インサイトをリアルタイムで表示するための既製のダッシュボードまたはツールがありますか?もしそうなら、素晴らしい！それ以外の場合は、PMS で収集されたデータを可能な限りリアルタイムに合成するのに役立つHotelIQなどのビジネス インテリジェンス ソフトウェアに投資することをお勧めします。

「以前は、自分がデータに精通しているとは考えていませんでした。多くのプログラムでは、問題を解決し、探している分析を提供するために、複数のレポートをプルして相互参照する必要があります。これには時間がかかり、装備が整っていないと感じました。エクセルのスキルを大幅に磨くか、より汎用性の高いプログラムを見つけます。 HotelIQ には、当社のニーズに役立つレポートが既に設定されていますが、さらに、これらのレポートは、答えや機会のある分野を見つけるという意図を超えて再利用できます」と、Intercontinental New York Times Square の収益分析マネージャーである Cara Gilbert 氏は述べています。

イベントが発生してからダッシュボードにデータが表示されるまでにタイムラグがあると、パフォーマンスを向上させるデータ駆動型の意思決定の機会を逃す可能性があります。たとえば、忙しい週末が近づいている場合は、その週末までの占有率と ADR に注意を払う必要があります。週末が過ぎた後にデータがシステムにヒットした場合、ボートを逃したことになります。

ホテルは他の組織よりもデータを歓迎するのが遅いかもしれませんが、従業員は生活の他の分野ですでにデータを扱っている可能性が高く、これは有望な兆候です。HotelIQ の Sameer Umar 氏は次のようにまとめています。

「何年もの間、ホテル経営者は市場に関する知識と直感に頼ってきました。それらは依然として重要ですが、人間の本能は、タイムリーで信頼できる知性と相まって最もよく機能します。不愉快な驚きを避けるために、パルスに指を置いておく必要があります.スプレッドシートにデータをダウンロードし、お互いに電子メールでやり取りすることは、人々が一日を充実させる良い方法ですが、機会と脅威をタイムリーに実現することはできません.言うまでもなく、人的ミスやデータ抽出のタイミングの違いなどにより、受信トレイにさまざまなバージョンの真実が浮かんでいます。私たちは、ストリーミング データと AI がすでに日常生活の一部となっている世界に住んでいます。 .それらは私たちのデジタル ワークスペースにも組み込まれるべきです。」

データ駆動型の文化を採用することで、組織のあらゆるレベルで透明性とコラボレーションを向上させることができます。数字は嘘をつきません。メトリクスは、何もシュガーコーティングすることなく、ホテルのパフォーマンスを正確に知ることができます。さらに、数字は政治的なものではありません。 JP モルガンの最高データ責任者である Rob Casper 氏は、次のように説明しています。本質的に階層的なホテルでは、意思決定において年功序列ではなくデータに依存することで、すべての従業員がより平等であると感じることができます。

では、ホテルで透明性のあるコラボレーション環境を実現するにはどうすればよいでしょうか?まず、メトリクスを公開およびデジタルで共有してサイロを解体し、誰もが同じレポートにアクセスできるようにします。たとえば、収益マネージャーは広告費を可視化し、マーケティング スタッフは予約ペースを可視化する必要があります。次に、適切な指標を測定していることを確認します。成功している組織は、パフォーマンスを全体的に追跡しない「バニティ メトリクス」を避け、パフォーマンスにあまり反映されていないデータを隠しません。適切なメトリクスを共有 (および信頼) するよう全員に奨励することで、危険信号を早期に発見し、パフォーマンスのさらなる低下を防ぐことができます。

ホテル ビジネスをデータ駆動型のビジネスに変えようと決心した場合、フロント デスク エージェントをテクノロジー企業のデータ サイエンティストに置き換える必要がありますか? Sameer が示すように:

「統計学と経済学の博士号を持つデータ サイエンティストを探す必要はありません。しかし、オンライン検索、ショッピング カートの放棄、およびチャネルや市場全体の予約パターンの間の相関関係を説明できるマーケティング担当者が必要です。 CRM を使用して作業し、いつどの顧客に連絡すればよいかを把握している営業担当者が必要です。市場の動向を常に把握し、予約ペースが落ちても料金を下げないレベニュー マネージャーが必要です。滞在体験を向上させるために、ゲストのフィードバックを常に取り入れている運用チームが必要です。要するに、データ駆動型のホテル経営者が必要なのです。」

ホテルのスタッフはまずホテル経営者であり続ける必要があります。フロントデスクでのフレンドリーな対応やボールルームでの美しく演出されたイベントに取って代わることはできません。ただし、目標がRevPAR 、レビュー スコア、またはリピート予約に関連するものであるかどうかにかかわらず、チームは目標を達成するためにデータを活用することに情熱を傾ける必要があります。メトリクス チェックを部門会議やパフォーマンス レビューの定期的な部分にすることで、チームはデータに慣れ、パフォーマンスの監視が目標達成にどのように役立つかを示すことができます。

ここまでで、ホテル組織におけるデータ駆動型の文化のあらゆる利点に興奮していることでしょう。優れたデータ プラクティスを採用する方法を検討する際には、FAIR の指針となる原則を心に留めておくことをお勧めします。これらの原則により、データは次のようになります。

• 検索可能: データには明確で一貫した識別子とメタデータがあります。たとえば、すべてのチェックイン日は、「CID」などの本能的でないものではなく、「予約チェックイン日」のようなフィールドでラベル付けする必要があります。

• アクセス可能: 関連する認証と許可があれば、いつでも、どのユーザーでもデータにアクセスできます。 STR や Kalibri Labs などのサードパーティ ソースからデータを取得する場合、追加のパスワードを入力しなくてもデータを利用できるはずです。

• 相互運用可能: データは他の関連データと統合されます。たとえば、ゲストの電子メール アドレスのデータベースを予約データベースとレストランの POS システムに接続して、電子メール アドレスを予約日、部屋のタイプ、レストランのチェックなどと関連付けることができるようにする必要があります。

• 再利用可能: データは、さまざまな領域で複製または結合できる必要があります。ゲストの電子メール アドレスと部屋のタイプを表示するレポートと、ゲストの電子メール アドレスとレストラン チェック値を表示する別のレポートを取得する場合、電子メール アドレス データを 2 回取得する必要はありません。

Sameer は、FAIR の原則をホテルの文脈に上手く取り入れています。

「データのクリーン度は、部屋のクリーン度と同じくらい重要です...これらのデータ フィールドは、運用システムで明確に定義する必要があります。これらのデータ フィールドには一貫したデータ標準が必要であり、スタッフはこれらの標準に従うようにトレーニングを受ける必要があります。 、データ品質を追跡し、インセンティブを与える必要があります。そうでなければ、それは『ガベージ イン、ガベージ アウト』であり、先に進む必要があるのは直感だけです。」

FAIR の原則を念頭に置きながら、さまざまなデータ ソースを統合する利点は、サードパーティのソース ( STRなど) に加えて、独自のシステム (PMS など) から価値を引き出すホテル経営者にとって特に重要です。 2 つのデータ ソースを接続すると、さらに多くの洞察が得られます。たとえば、STR の市場浸透指数に対して独自のチャネル ミックスをベンチマークできれば、健全なチャネル ミックスがあるかどうか、または特定の 1 つのセグメントに集中する必要があるかどうかをより適切に評価できます。

ホテルでデータ駆動型の文化に向けて取り組む準備はできましたか?透明性の向上、より緊密なコラボレーション、より優れた意思決定などのメリットを実現するには、今が絶好のタイミングです。

最後に、従業員が共同作業できるデジタル ワークスペースが必要です。データ駆動型の文化は、会議を多用する文化と同じではありません。効率を高めるには、チームがオンデマンドでデータにアクセスできる必要があります。このデジタル ワークスペースでは、チームの誰もがレポートやイニシアチブを計画、共有、追跡、コメントして、最大限の透明性とコラボレーション力を実現できる必要があります。

このコンテンツは、HotelIQ と Hotel Tech Report が共同で作成したものです。