هوش تجاری در هتلداری: مسائل، چالش ها و راه حل ها

هوش تجاری در هتلداری

این مقاله را منتشر کنید...

اشتراک گذاری در facebook
اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در email

هر صنعتی، از جمله مسافرت و مهمان نوازی، به تجزیه و تحلیل داده ها برای درک رفتار مشتری و بهبود عملکرد نیاز دارد. عمدتاً به دلیل این که صنعت هتلداری اطلاعات خام را از چندین منبع جمع آوری و تبدیل می کند با چالش ها بیگانه نیست.هوش تجاری در هتلداری به مشکل ردیابی، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های حیاتی می پردازد.

در این مقاله ضمن ارائه راهکارهای عملی، ویژگی‌های هوش تجاری در هتلداری  و مشکلات پیش روی آن را تعریف می‌کنیم.

 

اهمیت هوش تجاری در صنعت هتلداری

هوش تجاری با سرعت شگفت انگیزی در حال رشد است و عاقلانه است که از این ابزار برای رشد سازمان خود استفاده کنید.

در سال 2016، ارزش بازار اطلاعات جهانی حدود 15.64 میلیارد دلار بود. انتظار می رود این رقم تا سال 2022 به بالاترین حد خیره کننده 29.48 میلیارد دلار با CAGR 11 درصد برسد.

( Finances Online)

صنعت هتلداری داده های زیادی تولید می کند. نام، آدرس ایمیل، شماره تلفن، تاریخ رزرو، جزئیات ورود و خروج و اولویت‌های ارتباطی تنها بخشی از اطلاعاتی است که این صنعت باید جمع‌آوری کند.

به طور خلاصه، هوش تجاری در هتلداری به شما امکان مطالعه و تجزیه و تحلیل روندهای بازار و نحوه تأثیر آن بر رفتار مشتریان را می دهد.

 

کاربردهای هوش تجاری در هتلداری 

 

بهبود استراتژی بازاریابی و مدیریت درآمد

در حال حاضر شما می توانید توانید رزرو هتل را از چندین منبع مانند وب سایت ها، آژانس های مسافرتی آنلاین (OTAs)، آژانس های مسافرتی محلی و سیستم های توزیع جهانی( GDS) دریافت کنید. استفاده از این داده های خام به تنهایی می تواند دشوار باشد.

خوشبختانه، هوش تجاری در هتلداری، تجزیه و تحلیل داده های خام را آسان کرده و کمک می کند تا دریابید کدام یک از منابع رزرو هتل، بعنوان سودآورترین گزینه مطرح است. بنابراین، برای مدیریت هتل، تعیین نوع استراتژی بازاریابی و جمعیت هدف تسهیل می شود.

 

بهبود تصمیم گیری با کاربرد هوش تجاری در هتلداری

هوش تجاری در هتلداری به شما این امکان را می دهد که تمام داده ها را دریافت و از آنها برای اجرای کارآمدتر هتل خود استفاده کنید.

راه حل های BI به شما در تصمیم گیری کمک می کند و امکان مقایسه داده های تاریخی با داده های فعلی را فراهم می کند. مهمتر از همه، شما می توانید با مقایسه معیارهای مختلف در هر جدول زمانی، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را انجام دهید. با تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده از طریق BI می توانید تدابیری را برای افزایش سود یا جلوگیری از ضرر و خطا در آینده در نظر بگیرید.

 

سازگاری با آخرین روندها

BI تشخیص زودهنگام روندها را آسان کرده و باعث می شود استراتژی خود را به گونه ای تنظیم کنید که پتانسیل رشد خود را به حداکثر برسانید. شناسایی به موقع الگوها به مدیران هتل ها کمک می کند تا کسب و کار خود را در موقعیتی مناسب برای موفقیت قرار دهند. در ادامه به برخی از مشکلاتی هتلداری که BI به حل آن ها در کسب و کارتان کمک می کند نگاهی می اندازیم.

 

BI به چه مشکلاتی در صنعت هتلداری می پردازد؟

BI به انواع مشکلات صنعت هتلداری می پردازد و آن ها را حل می کند. بعضی از آنها عبارتند از:

 

مدیریت عملکرد ضعیف

راه اندازی کسب و کار هتلداری یک مسأله است، اما حفظ آن برای سال ها، یک مسأله کاملا متفاوت است. با گذر زمان، اتخاذ تصمیمات سریع، آگاهانه، بلندمدت، استراتژیک و کارآمد دشوارتر می شود. اینجاست که هوش تجاری در هتلداری وارد می‌شود. هوش تجاری (BI) به شما بینش‌های مرتبط، عمیق و به موقع درباره نحوه عملکرد کسب‌وکارتان می‌دهد به گونه ای که اعمال تغییرات در زمان مناسب اتفاق می افتد.

 

از دست دادن مشتریان

ابزارهای هوش تجاری برای هتل ها بینش ارزشمندی در مورد رفتار مهمان ارائه می دهد. از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای انجام تجزیه و تحلیل و تعیین اینکه مهمانان چگونه فکر می‌کنند استفاده می شود. هوش تجاری در بانکداری ابزارهای لازم را برای ایجاد پروفایل مهمان بر اساس تاریخچه، ترجیحات، علایق و موارد مشابه در دسترس قرار می دهد. در نتیجه، هر هتلی می تواند یک تجربه شخصی به مشتریان خود ارائه دهد و روابط بلندمدت را ایجاد کند.

 

واکنش آهسته به بازار

واکنش آهسته به بازار، یکی از ساده ترین راه ها برای از دست دادن پول و مهمان است. راه حل های هوش تجاری در هتلداری به مدیران کمک می کند روندهای بازار را مطالعه کرده و چگونگی تأثیر آن بر رفتار مهمانان را مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند.

به جای انتظار سه ماهه برای دریافت گزارش ها، از طریق هوش تجاری می توانید گزارش ها را به صورت روزانه مشاهده کنید. همچنین استفاده از هوش تجاری برای تصمیم گیری سریع در هنگام تغییرات غیرمنتظره بازار ،باعث افزایش درآمد و  بهره وری می شود.

 

موارد کاربردی هوش تجاری در هتلداری

هوش تجاری صنعت هتلداری مدرن دیدگاهی جامع از معیارها و فعالیت های مختلف هتل ارائه می دهد. در ادامه به تشریح تعدادی از این معیارها می پردازیم :

 

طبقه بندی مشتریان

هتلداری و مهمان نوازی به خدمت به هر مشتری با استفاده از یک رویکرد منحصر به فرد اشاره دارد که نیازهای متنوع مشتریان را برآورده می کند.

مدیران هتل ها می توانند مهمانان خود را با استفاده از اطلاعاتی مانند رفتار، جغرافیا، جمعیت شناسی طبقه بندی کنند. این اطلاعات از رزروهای انجام شده در وب سایت، CRMها و از طریق خریدهای POS جمع آوری می شود. همچنین می‌توان آن را از منابع دیگری دریافت کرد که در آن هر فردی ترجیحات شخصی خود را نشان می‌دهد. بنابراین با طبقه بندی مشتریان می توانید برای ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده یا ایجاد راه های جدید برای بهبود تجربه مهمان استفاده کنید.

 

Classification of customers

طبقه بندی مشتریان

تجزیه و تحلیل رفتار رزرو با کاربرد هوش تجاری در هتلداری

یکی دیگر از معیارهای اصلی صنعت هتلداری نرخ اشغال است. نرخ اشغال، درصد اتاق های اشغال شده در یک زمان یا یک دوره خاص را نشان می دهد.

با جمع‌آوری داده‌های مربوط به نرخ اشغال از طریق نرم افزار مدیریت هتل ( PMS)، می‌توانید عواملی را که در گذشته تأثیرگذار بوده را تجزیه و تحلیل کنید و از آن برای پیش‌بینی‌های آینده استفاده کنید.

به عنوان مثال، آیا تغییرات فصلی، تغییرات بازار رقبا، رویدادها یا رویکرد شما در استراتژی بازاریابی/قیمت گذاری تأثیرگذار است؟علاوه بر این، دانستن عوامل مؤثر بر رفتار رزرو مشتریان ،در درک تمایلات مکرر، نحوه پاسخگویی به مشتریان و افزایش درآمد تأثیرگذار است.

 

مدیریت درآمد

Revenue management

مدیریت درآمد

 

مدیریت درآمد بعنوان یک رویکرد پیچیده با قانون اساسی عرضه و تقاضا سر و کار دارد که سپس برای ایجاد درآمد هدف با پیش‌بینی نرخ اتاق بهینه استفاده می‌شود.

مدیریت درآمد از چندین KPI مانند درآمد به ازای هر اتاق (RevPar)، میانگین نرخ روزانه (ADR) یا کل درآمد در هر اتاق در دسترس (RevPar)، استفاده می‌کند.

در هتلداری، پیش بینی تقاضا بعنوان یکی از حوزه های اصلی مورد توجه در مدیریت درآمد است که برای تجزیه و تحلیل خود به رزروها و داده های بازار متکی است.

این امکان وجود دارد که همه KPIها را برای تجزیه و تحلیل از طریق داده های بازار و استفاده از اطلاعات ذخیره شده از گذشته در نظر بگیرید. در نتیجه، می توانید از این اطلاعات برای برآورد تقاضای آتی برای یک محصول یا خدمت خاص استفاده کنید. بنابراین، پیش‌بینی تقاضا به معنای استفاده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی تقاضاهای احتمالی محصول است.

اگر تصمیم دارید راه حل های سفارشی را انتخاب کنید، می توانید از چندین روش پیشرفته برای پیش بینی تقاضا استفاده کنید. برخی از این روش‌ها شامل داده‌های موتور جستجو و سایر منابعی است که در دسترس عموم هستند.

 

استراتژی های قیمت گذاری پیشرفته

برای ایجاد بهترین استراتژی قیمت گذاری برای هتلداری، باید با درک تغییرات بازار استراتژی هایی را طراحی کنید. برای رسیدن به این هدف، باید انتظارات جمعیت و نیازهای مهمانان را درک کنید، بدانید جریان تقاضا از کجا می آید و تغییرات فصلی چگونه بر نرخ رزرو هتل تأثیر می گذارد.

یادگیری ماشینی تا حدی پیشرفت کرده است که می توان از داده های BI برای خودکارسازی تغییرات نرخ و اجرای قیمت گذاری پویا استفاده کرد. این بدان معنا است که شما نیازی به تجزیه و تحلیل داده ها به صورت دستی ندارید.

هوش تجاری در هتلداری از طریق یادگیری ماشینی می‌تواند برای کسب اطلاعات زیر استفاده شود:

  • استفاده از داده‌های تاریخی برای شناسایی گرایش‌های رایج
  • پیشنهاد قیمت بهینه به صورت خودکار برای دوره های خاص
  • نظارت بر نرخ رقابت رقبا (اگر رقبا قیمت های خود را افزایش یا کاهش دهند، ابزار هوش تجاری به شما امکان می دهد مطابق با آن برنامه ریزی کنید).
  • داشتن درک روشن از اینکه مهمانان چه زمانی و از کجا می آیند به شما در تعیین استراتژی های قیمت گذاری کمک می کند.

 

تجزیه و تحلیل کانال های توزیع

یک هتل واحد، می‌تواند توزیع‌کننده‌های مختلف و متفاوتی داشته باشد. هنگام فروش اتاق ها از طریق منابع غیرمستقیم، مدیران کانال، هزینه های استفاده از هر کانال توزیع را در نظر می گیرند. البته این مبلغ شامل مالیات، پورسانت و سایر هزینه های نگهداری نیز می شود. با کاربرد هوش تجاری می توانید این اطلاعات را با توزیع و هزینه اجرای کانال ها مقایسه کنید. با استفاده از این دانش، به راحتی متوجه می شوید کدام توزیع کننده شریک، منجر به موفقیت کسب و کار و کدام کانال باعث کاهش درآمد می شود. همچنین، تجزیه و تحلیل کانال های توزیع، هر توزیع کننده ای را که توافقنامه برابری نرخ را نقض می کند، آشکار می کند.

 

Analysis of Distribution Channels

 

بینش رقابت مستقیم

کسب و کار هتلداری و مهمان نوازی بعنوان یک صنعت بی‌خطر مطرح است. بنابراین، برای ماندن در فضای رقابتی درک آنچه که رقبای شما به مهمانان پیشنهاد می کنند، منطقی است.

مدیران هتل ها می توانند به روش های مختلفی به داده های بازار دسترسی داشته باشند. یکی از راه‌های دسترسی به داده‌های ارائه‌شده توسط تثبیت‌کنندگان بازار مانند HotelTechReport، STR و HotelMarketData است. BI با کمک به مدیران هتل ها در بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی و قیمت‌گذاری، به کسب مزیت رقابتی کمک می‌کند.

 

نتیجه گیری

بنابراین هوش تجاری در صنعت هتلداری ابزار بسیار مفیدی است که مشکلات جمع آوری بیت های اطلاعات را کاهش می دهد. هوش تجاری با ارائه بینش عمیق تر نسبت به آنچه در جریان است و نحوه استفاده از آن به پیش بینی کمک می کند. علاوه بر این، با گرایش اکثر کسب‌وکارها به سمت رویکرد داده‌محور در فرآیند تصمیم‌گیری، مزیت رقابتی و صرفه جویی در زمان به ارمغان می آید.

 

دانلود مقاله

ارتباط با مشاوران اک تک


بیشتر بخوانید: تجاری سازی در توسعه کسب و کار چیست؟


منبع

 

مقالات مرتبط

مشاوره توسعه کسب و کار
وبینار

وبینار خدمات مشاوره توسعه کسب و کار

در شرایط رقابتی عصر حاضر که زمان بعنوان مسأله ی حیاتی مطرح می باشد، مشاوره توسعه کسب و کار با واکاوی تمامی فرایندهای سازمانی، مشاهده‌ی

داشبورد مدیریتی
هوش تجاری

داشبورد مدیریتی چیست؟

داشبورد مدیریتی چیست؟ داشبورد مدیریتی یا داشبورد استراتژیک، وظیفه‌ی ارائه‌ی اطلاعات ضروری گرافیکی را به مدیران اجرایی برعهده دارد که با مشکل محدودیت زمانی مواجه