Большие возможности больших данных: как Big Data меняет индустрию гостеприимства

Big Data сегодня – неотъемлемая часть многих профессиональных сфер. По данным исследования VK Cloud и Arenadata, решения в области анализа и оценки данных уже внедрили 62% крупных российских компаний. И это число неуклонно растет вместе с количеством производимой информации. Ряд экспертов полагает, что уже к 2025 году в мире будет ежедневно создаваться 463 эксабайта данных. Предполагаемый объем глобальных данных, созданных к 2025 году, аналитики Statista оценивают в 180 зеттабайт. Этот объем данных, который даже трудно представить, касается, в том числе, предпочтений и взаимодействий пользователей, и компании, анализируя эти данные, превращают их в полезную для себя и своего бизнеса информацию.

Почему анализ больших данных так важен для отелей

Для индустрии гостеприимства оценка и изучение собранной информации дает возможность понять потребности и предпочтения гостей, определить, что им кажется наиболее важным и полезным. В этих целях отельеры могут использовать метрики собственных сайтов, данные PMS-систем, профили гостей, отзывы на сайтах бронирования. Итоги опроса Hospitality Technology показали: по мнению 86% отельеров, Big Data способны увеличить их доход, а 77% уверены, что анализ данных способен повысить удовлетворенность гостей.

Разберемся, какие новые возможности открывают для индустрии гостеприимства большие данные.

Оценка клиентских предпочтений

Индустрия гостеприимства - одна из крупных и наиболее динамично развивающихся отраслей российской экономики. Тем не менее, она имеет сравнительно низкий средний показатель удержания клиентов (Customer Retention Rate) – всего 55%. Это значит, что почти половина гостей не получает того уровня обслуживания и впечатлений, которые могли бы стать веской причиной для повторного бронирования.

Чтобы изменить эту ситуацию, отельеры постоянно собирают и оценивают данные о предпочтениях своих гостей: в каких номерах они любят останавливаться, какими услугами пользоваться, какую еду предпочитают и как проводят время.

Приведу простой пример. Допустим, анализ данных выявил, что посетители гостиничного спортивного зала чаще пользуются одним типом оборудования, и из-за повышенного спроса эти тренажеры все время заняты, в то время как другие простаивают. Вычислив эту закономерность, можно увеличить количество востребованного оборудования и отказаться от менее используемого. Это сделает визит в тренажерный зал более комфортным для посетителей и оставит у них приятные впечатления. Сегодня каждая крупная сеть отелей уделяет особое внимание изучению впечатлений клиентов. Эту информацию можно интегрировать с экономическими и отраслевыми показателями, чтобы получить более полное представление об управлении бизнесом. С помощью аналитики данных можно предвосхитить запросы гостей, адаптировать услуги к индивидуальным предпочтениям и создать уникальные впечатления, которые помогут увеличить базу постоянных клиентов.

Разработка антикризисных стратегий

Индустрия гостеприимства серьезно зависит от окружающей обстановки и может чувствовать влияние и погодных аномалий, и значимых событий или социальных изменений. Накопленный объем данных и его анализ позволяет не только оценить уже произошедшее и провести работу над ошибками, но и предвидеть потенциальные риски и кризисы.

В конце июня и начале июля текущего года, когда в России установилась жаркая погода, люди стали чаще уезжать за город. Как отмечают в сервисе «Яндекс.Путешествия», в это время на 35% вырос спрос на глэмпинги, базы и дома отдыха, на 21% увеличилось количество бронирований отелей, в которых есть бассейн. А в начале июня наблюдался повышенный спрос - более чем на 20% - на размещение деловых туристов в Санкт-Петербурге, где проходил Петербургский международный экономический форум.

В столь непростые периоды с помощью анализа больших данных отельеры могли заранее разработать стратегию действий и подготовиться к наплыву гостей: увеличить количество персонала, скорректировать ценовую политику в зависимости от спроса, подготовить уникальные предложения, чтобы привлечь больше посетителей.

Эффективное управление

Аналитика данных используется и в разработке технических процессов, когда речь заходит о текущем обслуживании или оценке срока службы оборудования. Например, анализ заполняемости номеров помогает скорректировать численность персонала – увеличить в часы пик и уменьшить в периоды низкого спроса. Таким образом можно оптимизировать расходы, сохранив при этом сервис на качественном уровне. Изучение количества технических заявок, поступающих из конкретного номера, дает возможность вовремя провести плановый ремонт и сократить время простоя оборудования. Такой подход позволяет избежать неприятных неожиданностей и поддерживать высокий стандарт состояния номеров.

Динамическое ценообразование

Оценка данных о бронированиях, отслеживание рыночных тенденций и предложений конкурентов с помощью Big Data позволяет отельерам разрабатывать динамические стратегии ценообразования и корректировать цены в режиме реального времени. К примеру, такие гостиничные гиганты, как Carlson Rezidor, AccorHotels, Hilton и Crowne Plaza используют специальные Resource Manager-системы и платформы, которые автоматически консолидируют и анализируют информацию внутренних и внешних данных из разных источников. Это позволяет отелям обнаруживать закономерности и аномалии, а на их основе прогнозировать модели поведения клиентов. Менеджеры могут устанавливать оптимальные цены на номера в конкретный период времени, учитывая степень загрузки отеля, тарифы конкурентов и другие факторы. Это не только увеличивает доход, но и привлекает больше гостей за счет конкурентоспособной цены.

Прогнозирование спроса

Еще одна задача, с которой помогает справиться анализ данных - способность отельеров прогнозировать будущий спрос, что играет особую роль при стратегическом планировании в сфере гостеприимства. За счет оценки многолетних сезонных тенденций, количества прошлых бронирований, учета запланированных мероприятий, которые будут проходить неподалеку от места расположения гостиницы, можно спрогнозировать потенциальный приток посетителей в конкретный период. Такой прогноз дает возможность оценить потребность отеля в персонале, поддержать оптимальный уровень запасов, принять обоснованные решения о закупках и наладить цепочки поставок. Как итог - повысить операционную эффективность, оптимизировать средства и работу персонала гостиницы.

Персонализированный маркетинг

Изучение накопленных данных о гостях, начиная от пола, возраста, социального статуса и заканчивая привычками и предпочтениями, имеет решающее значение для эффективного маркетинга. Как выяснили специалисты Twilio, получать персонализированные предложения хотят 56% потребителей.

Аналитика данных позволяет отелям сегментировать базу гостей и формировать целенаправленные маркетинговые кампании, которые затрагивают конкретную аудиторию в нужный период времени. Это могут быть рассылки по электронной почте, рекламные акции в соцсетях, индивидуальные предложения в мессенджерах. Такой подход для поддержания своей маркетинговой, коммуникационной и бренд-стратегии используют многие отели. Например, в Radisson Hotel Group отслеживают рыночные тенденции и анализируют поведение клиентов, чтобы понимать, как люди предпочитают выбирать, бронировать и проводить время в отеле. В результате взаимодействие с гостями выстраивается на более личном уровне. Это не только повышает эффективность маркетинговых усилий, но и увеличивает отдачу от инвестиций.

Оценка конкурентоспособности и управление репутацией

В условиях конкурентного рынка грамотное использование данных становится ключевым инструментом для развития отеля. Сравнивая цены, отслеживая упоминания бренда и репутацию в социальных сетях, анализируя отзывы, отельеры могут определить области, где у них есть явное преимущество, а где нужны изменения. Аналитика дает возможность понять, какие нововведения могут вфделить бренд на фоне конкурентов. Например, сотрудничество с компаниями в смежных областях или создание интегрированных программ лояльности.

Таким образом, анализ Big Data в индустрии гостеприимства помогает компаниям принимать обоснованные решения, оптимизировать бизнес-процессы, улучшать качество услуг и даже повышать конкурентоспособность.