Σήμερα, τα σύγχρονα ξενοδοχεία διαθέτουν τη δυνατότητα να αξιοποιούν αυτά τα δεδομένα, μετατρέποντάς τα σε πολύτιμη επιχειρηματική γνώση. Και όσες επιχειρήσεις το καταφέρνουν, αποκτούν σημαντικό προβάδισμα έναντι του ανταγωνισμού.
Οι κρατήσεις ως εργαλείο ανάλυσης της αγοράς
Για δεκαετίες, οι κρατήσεις αποτελούσαν απλώς μια διαδικασία διαχείρισης διαθεσιμότητας. Στη νέα ψηφιακή εποχή, όμως, εξελίσσονται σε μια από τις σημαντικότερες πηγές πληροφόρησης για την αγορά.
Τα στοιχεία που προκύπτουν από ένα σύστημα κρατήσεων μπορούν να αποκαλύψουν:
Πότε αποφασίζουν οι ταξιδιώτες να κλείσουν τις διακοπές τους.
Ποιοι είναι οι δημοφιλέστεροι μήνες ανά αγορά προέλευσης.
Ποια κανάλια πωλήσεων αποδίδουν καλύτερα.
Ποιες κατηγορίες επισκεπτών ξοδεύουν περισσότερα χρήματα.
Ποιες υπηρεσίες εμφανίζουν αυξημένη ζήτηση.
Με τη χρήση σύγχρονων εργαλείων Business Intelligence και αναλυτικών πλατφορμών, οι πληροφορίες αυτές μπορούν να μετατραπούν σε χρήσιμα επιχειρηματικά συμπεράσματα, τα οποία επηρεάζουν άμεσα τη στρατηγική ενός ξενοδοχείου.
Από τη διαίσθηση στις αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα
Μέχρι πριν από λίγα χρόνια, η τιμολόγηση δωματίων και οι εμπορικές αποφάσεις βασίζονταν σε μεγάλο βαθμό στην εμπειρία των ξενοδόχων και στα ιστορικά στοιχεία προηγούμενων ετών.
Σήμερα, η εικόνα αλλάζει ριζικά.
Οι πλατφόρμες ανάλυσης δεδομένων έχουν τη δυνατότητα να επεξεργάζονται χιλιάδες εγγραφές κρατήσεων και να εντοπίζουν τάσεις που δύσκολα θα γίνονταν αντιληπτές με συμβατικές μεθόδους. Για παράδειγμα, ένα ξενοδοχείο μπορεί να διαπιστώσει ότι οι επισκέπτες από τη Γερμανία πραγματοποιούν κρατήσεις έξι μήνες πριν από το ταξίδι τους, ενώ οι πελάτες από άλλες αγορές προτιμούν κρατήσεις τελευταίας στιγμής.
Αυτού του είδους η γνώση επιτρέπει στις επιχειρήσεις να σχεδιάζουν πιο αποτελεσματικές καμπάνιες marketing και να βελτιώνουν την απόδοση των διαφημιστικών τους δαπανών.
Η προσωποποίηση γίνεται ανταγωνιστικό πλεονέκτημα
Οι απαιτήσεις των ταξιδιωτών έχουν αλλάξει σημαντικά τα τελευταία χρόνια. Ο σύγχρονος πελάτης δεν αναζητά απλώς ένα δωμάτιο. Αναζητά μια εμπειρία προσαρμοσμένη στις προσωπικές του ανάγκες.
Τα δεδομένα των κρατήσεων δίνουν στα ξενοδοχεία τη δυνατότητα να δημιουργούν εξατομικευμένες προτάσεις. Εάν ένας πελάτης επιλέγει συστηματικά δωμάτια υψηλής κατηγορίας ή υπηρεσίες ευεξίας, το ξενοδοχείο μπορεί να του προτείνει αντίστοιχες αναβαθμίσεις ή πακέτα προσφορών πριν ακόμη φτάσει στον προορισμό του.
Η προσωποποιημένη προσέγγιση αυξάνει τόσο την ικανοποίηση του πελάτη όσο και τη μέση δαπάνη ανά κράτηση, δημιουργώντας πρόσθετα έσοδα χωρίς να απαιτούνται νέες επενδύσεις σε υποδομές.
Τεχνητή Νοημοσύνη και πρόβλεψη της ζήτησης
Η μεγαλύτερη αλλαγή έρχεται πλέον από την είσοδο της Τεχνητής Νοημοσύνης στον ξενοδοχειακό κλάδο.
Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να αναλύουν ιστορικά δεδομένα, τάσεις της αγοράς, εποχικές μεταβολές και εξωτερικούς παράγοντες, όπως αεροπορικές συνδέσεις ή τοπικές εκδηλώσεις, προκειμένου να προβλέπουν τη μελλοντική ζήτηση.
Για τα τμήματα Revenue Management, αυτό μεταφράζεται σε πιο ακριβείς προβλέψεις πληρότητας και πιο αποτελεσματική διαχείριση των τιμών. Οι ξενοδοχειακές επιχειρήσεις μπορούν να προσαρμόζουν εγκαίρως τις χρεώσεις τους, μεγιστοποιώντας τα έσοδα σε περιόδους υψηλής ζήτησης και περιορίζοντας τις απώλειες σε περιόδους χαμηλής κίνησης.
Δεν είναι τυχαίο ότι οι μεγαλύτερες διεθνείς αλυσίδες επενδύουν πλέον σημαντικά κεφάλαια σε εργαλεία predictive analytics και machine learning, θεωρώντας τα κρίσιμο παράγοντα κερδοφορίας.
ΣΧΟΛΙΑ