São necessários anos de estudo e vários diplomas para se tornar um especialista em ciência de dados – tempo que os profissionais do setor hoteleiro não têm. Mas, entender os fundamentos da ciência de dados pode aumentar o lucro em sua propriedade com muito pouco estudo necessário. A mais recente tecnologia hoteleira, como um sistema inteligente de gestão de receitas, torna a ciência de dados acessível – e até mesmo fácil – para proprietários de hotéis e gestores de receita, independentemente do seu nível de especialização.
Este guia o guiará pelos elementos da ciência de dados que se aplicam à execução de sua propriedade de forma mais lucrativa, começando com uma rápida visão geral do que realmente é ciência de dados. Mostraremos como uma ferramenta de gerenciamento de receita pode utilizar o aprendizado de máquina para facilitar os aspectos mais técnicos da ciência de dados para seus gerentes. Continue lendo para saber como usar a ciência de dados para aproveitar os dados do cliente, tendências de preços e dados do setor para aumentar o lucro.
O que é Ciência de Dados?
A ciência de dados é a prática de extrair informações de dados. A ciência de dados envolve a análise de grandes quantidades de dados por meio de programação e mineração de dados para descobrir insights e inteligência úteis para uma organização.
Existem cinco fases comumente aceitas no ciclo de vida da ciência de dados . Eles são:
Captura: os dados são adquiridos ou extraídos (por exemplo, o Google Analytics registra o número de visitantes únicos no site do seu hotel);
Manutenção: os dados são limpos e armazenados em um data warehouse (o Google Analytics armazena o número de visitantes únicos ao longo de cinco anos);
Processo: os dados são classificados, modelados, agrupados e/ou resumidos (o Google Analytics pode reorganizar os visitantes únicos por hora do dia, localização geográfica e origem de referência);
Analisar: por meio de análise preditiva, regressão, análise qualitativa ou outra (o Google Analytics pode informar onde sua taxa de rejeição pode estar causando a perda de visitantes únicos);
Comunique-se: os insights são relatados e usados para inteligência de negócios e tomada de decisões (os relatórios do Google Analytics podem informar se uma campanha de marketing está adicionando visitantes únicos ao seu site)
A ciência de dados é um campo cada vez mais popular devido à ascensão do big data . Big data descreve o grande volume de dados estruturados e não estruturados que uma empresa coleta todos os dias. Os cientistas de dados analisam big data para fornecer aos hotéis insights para vencer os concorrentes, aprender sobre seus clientes e executar campanhas direcionadas de marketing e preços.
O que faz um cientista de dados?
Se a descrição da ciência de dados parece ampla, é porque é. Os cientistas de dados realizam uma ampla gama de tarefas relacionadas a dados, desde “otimizar as classificações de pesquisa do Google e as recomendações do LinkedIn até influenciar as manchetes que os editores do Buzzfeed publicam”, escreve a Harvard Business Review .
De um modo geral, os cientistas de dados passam por esse processo para analisar big data :
“Primeiro, os cientistas de dados estabelecem uma base sólida de dados para realizar análises robustas. Em seguida, eles usam experimentos online, entre outros métodos, para alcançar um crescimento sustentável. Por fim, eles criam pipelines de aprendizado de máquina e produtos de dados personalizados para entender melhor seus negócios e clientes e tomar melhores decisões. Em outras palavras, em tecnologia, ciência de dados é sobre infraestrutura, testes, aprendizado de máquina para tomada de decisões e produtos de dados.”
Os cientistas de dados estão em alta demanda. O LinkedIn classificou o cientista de dados como “o trabalho mais promissor de 2019”. Cientista de dados liderou a lista da Glassdoor dos dez melhores empregos nos Estados Unidos. Os dados das vagas de emprego do Indeed mostram que os cientistas de dados podem ganhar entre US$ 86.000 e US$ 123.000 por ano.
Muitas vezes, os termos “cientista de dados” e “analista de dados” são usados de forma intercambiável, mas essas funções são um pouco diferentes. Um cientista de dados se concentra em criar as perguntas; um analista de dados se concentra em responder a um conjunto existente de perguntas. Por exemplo, um cientista de dados tenta estimar o desconhecido com modelos estatísticos e análises preditivas. Eles extraem pontos de dados existentes do CMS, PMS, campanhas de marketing do seu hotel e muito mais para esclarecer áreas como comportamento do cliente, eficiência operacional, preços e previsão de demanda. Um analista de dados, por outro lado, pode mergulhar em big data para responder a uma pergunta específica, como “por que meu RevPAR caiu no terceiro trimestre?” Os analistas estão mais focados em resolver problemas do que os cientistas de dados.
Como a ciência de dados é diferente do aprendizado de máquina e da análise de dados?
As coisas ficam ainda mais complicadas quando você adiciona o campo de aprendizado de máquina à mistura. O aprendizado de máquina implanta algoritmos para extrair dados e prever tendências futuras. O aprendizado de máquina é um subconjunto da ciência de dados; a ascensão do big data significa que os cientistas de dados não podem mais manipular com eficiência conjuntos de dados manualmente. O aprendizado de máquina processa conjuntos de dados de forma autônoma para que os cientistas de dados possam se concentrar no quadro geral.
O aprendizado de máquina pode ser visto na vida cotidiana; A Netflix usa o aprendizado de máquina para recomendar novos programas e filmes com base no seu histórico de visualizações. O Facebook usa aprendizado de máquina para prever interesses, recomendar amigos e notificá-lo sobre possíveis páginas a serem seguidas com base em dados comportamentais do usuário. A Amazon usa aprendizado de máquina para recomendar produtos com base em seu histórico de navegação e compras.
O aprendizado de máquina também desempenha um grande papel no setor de hospitalidade, especificamente em sistemas avançados de gerenciamento de receita. Um RMS como o IDeaS G3 utiliza aprendizado de máquina com métodos estatísticos para produzir previsões de ponta e otimização de decisões. O algoritmo da IDeaS leva em consideração dados de taxas de concorrentes, penetração de pesquisa, tendências de reservas e pontuações de otimização para alimentar um modelo de preços contínuo . A ferramenta pode automatizar muitas das tarefas que um cientista de dados teria que executar manualmente; o modelo de precificação extrai informações para atualizar continuamente as decisões de precificação com base nas informações mais recentes.
Como os grupos hoteleiros podem aproveitar a ciência de dados?
O preço inteligente é apenas um exemplo em que a ciência de dados pode fazer uma grande diferença na sua margem de lucro. O gerenciamento de rendimento é um processo semelhante que envolve o uso de preços dinâmicos para controlar a lucratividade em torno do fornecimento de estoque fixo. O gerenciamento de rendimento é complicado: defina suas taxas muito altas e a demanda cai. Defina suas taxas muito altas e você sacrifica a receita pelo volume. O IDeAS' pode superar esses desafios usandoaprendizado de máquina para prever a demanda. A ferramenta analisa padrões em dados históricos de suas propriedades e do mercado em geral. Em seguida, ele prevê a demanda por recomendações de taxas mais inteligentes, que podem ser aplicadas automaticamente em tempo real para manter o estoque com preços otimizados. “Os sistemas de gerenciamento de receita IDeaS fazem mais do que determinar o melhor preço, eles também fornecem aos hotéis o poder de produzir e avaliar analiticamente o preço por tipo de quarto e determinar o negócio do grupo mais lucrativo a ser aceito”, escreve um revisor .
A ciência de dados também pode impulsionar uma segmentação de clientes mais inteligente e automação de marketing. Uma ferramenta de marketing típica como o Mailchimp não pode automatizar a segmentação – o que significa que a plataforma não pode decidir quando é o melhor momento para enviar um e-mail para uma categoria de convidado específica. Somente uma plataforma que usa ciência de dados pode levar em consideração os pontos de dados existentes, como recência, frequência, valor monetário e tempo de permanência, para sincronizar perfeitamente a mensagem certa para o público certo. “Por exemplo, se um hotel visasse hóspedes que provavelmente tirariam proveito de serviços de spa, golfe e restaurantes, em vez de hóspedes que apenas geram diárias, eles poderiam aumentar significativamente as receitas e a lucratividade. Infelizmente, o dinheiro geralmente é gasto em campanhas gerais que não visam clientes individuais ou segmentos com ofertas às quais eles provavelmente responderão ”, escreveum analista da indústria .
Tornar-se mais direcionado com a ciência de dados ajudou a Starwood Hotels a determinar como obter o melhor valor dos serviços de tradução para seus sites de propriedades em todo o mundo. A Starwood recorreu a cientistas de dados para determinar se valia a pena gastar tempo e recursos traduzindo alguns de seus sites de marca para determinados idiomas. Eles usaram um modelo que pesava a receita ao longo de dois anos versus o custo total contínuo da tradução no nível do mercado. A fórmula gerou grandes resultados comerciais – até 97% mais receita, de acordo com Skift .
Os dados extraídos do seu site podem ser usados para melhorar as taxas de conversão experimentando uma variedade de variáveis de experiência do usuário, como o exemplo do Skift prova conclusivamente. Uma abordagem de ciência de dados pode melhorar com sucesso a otimização da taxa de conversão. Por meio da experimentação, um gerente pode aprender quais métricas influenciar para testar diferentes configurações de página de destino, analisar os dados e repetir. Teste cada aspecto da experiência do seu site, desde o título até o tamanho do botão “Reservar agora”, para garantir que todos os detalhes do design estejam preparados para a conversão.
Por fim, os dados de inteligência de mercado , do RevPAR dos concorrentes, taxas de ocupação e taxas médias diárias de STR a dados de eventos e dados de paridade de tarifas, são essenciais para otimizar a forma como você precifica seus quartos. A paridade de tarifas é a diferença entre os preços cotados no site da marca de um hotel em comparação com os preços cotados por uma OTA. Esse conjunto de dados geralmente é obscurecido por OTAs não contratadas e outros terceiros. As ferramentas de compra de tarifas servem para mitigar esse problema, mostrando como seus concorrentes diretos estão precificando seus quartos.
Você não precisa ser um cientista de dados para adotar a ciência de dados em seu hotel
Ser um cientista de dados leva anos de treinamento. Em vez disso, as soluções de receita da IDeaS podem fornecer conselhos estratégicos imediatos e ferramentas tecnológicas para melhorar seu gerenciamento de receita. Aprenda com sua equipe de cientistas de dados e use seu software para realizar análises que, de outra forma, levariam um Ph.D. realizar. Aqui estão apenas alguns dosrecursos que um software de gestão de receita pode oferecer:
Preços baseados na demanda por tipo de quarto: quando a demanda por suas suítes aumentar, aumente automaticamente o preço de uma suíte sem aumentar também o preço de um quarto duplo.
Virtual Revenue Management Service: obtenha um especialista em receita do setor designado para trabalhar diretamente com sua equipe para acelerar sua estratégia de receita
Precificação contínua: a ferramenta explora a penetração da pesquisa, as taxas dos concorrentes, as tendências de reservas e as pontuações de reputação para prever a demanda, atualizando continuamente à medida que novos dados chegam
Publicação de tarifas: atualize as tarifas de forma consistente e precisa em todos os canais para obter o maior valor de reserva com os menores custos de aquisição, sem atualização manual
Trabalhe com dados limitados: se seus conjuntos de dados forem limitados, o IDeaS pode clonar dados de hotéis existentes para fornecer linhas de base para a demanda e prever o comportamento dos hóspedes.
Como hoteleiro, é importante entender os fundamentos da ciência de dados. Deixe a ciência de dados real para uma empresa como a IDeaS com equipes dedicadas de ciência de dados que podem fornecer soluções para todas as suas necessidades de dados.
