ارسال در تلگرام ارسال در لینکدین جهت دانلود PDF مقاله وارد حساب کاربری خود شوید

قسمت دوم

داده ­کاوی و تحلیل داده­ های مشتریان در صنعت هتلداری


در پست قبلی به این موضوع اشاره کردیم که صنعت هتلداری از صنایعی می باشد که از نظر داده مشتریان و اطلاعات مشتریغنی می­باشد و حجم زیادی از داده های مربوط به مشتریان را جمع ­آوری می­کند.

[vc_message message_box_style=”3d”]

قسمت اول را ما همراه باشید.

[/vc_message]

به اینجا رسیدیم که اکثر هتلداران از منابع داده ای در دسترس تنها برای ایجاد گزارش استفاده می کنند و تحلیل های پیش بینانه بر روی داده ها صورت نمی گیرد. در صورتی که تحلیل های پیش بینانه در حوزه های مختلفی کاربرد دارد و می تواند نتایج قابل استفاده ای برای مسئولان هتل به همراه داشته باشه.

داده ­کاوی و تحلیل داده­ های مشتریان در صنعت هتلداری

تحلیل پیش بینانه و استفاده از رویکرد تحلیلی در صنعت هتلداری در حوزه هایی می تواند مورد استفاده قرار بگیرد.

۱- تقسیم بندی مشتری

۲- تعیین مشخصات مشتریان (Customer Profiling)

۳- مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)

۴- کشف قواعد انجمنی و الگوهای ترتیبی

۵- پیش بینی

۵- مدیریت سرمایه گذاری

 ما در پست امروز قرار است که به توضیح هر یک از موارد ذکر شده بپردازیم…

۱- تقسیم بندی مشتری

در صنعت هتلداری یک رویکرد مفید می تواند شناسایی گروه های خوشه ای منحصر به فرد و سپس ایجاد ارزشی متفاوت برای هر یک از گروه ها می باشد.

به عنوان مثال، فرض کنید برای یک هتل معین، ۴ خوشه اساسی یا گروه های مشتری متمایز، اعم از «گروه مشتریان وفادار»، «گروه مشتریان وفادار در فصل بهار»، «گروه مشتریان وفادار فصل زمستان» و «مشتریان جدید». توجه داشته باشید که استراتژی های بازاریابی که برای هر یک از این گروه های مشتریان تدوین می­کنید باید با یکدیگر متفاوت باشد.

هتل می­تواند پایه و اساس کنونی کسب و کار خود را بررسی کند و یک بار دیگر گروه­های منحصر به فرد از مشتریان کسب و کار را ایجاد کند. به عنوان مثال، ما می­دانیم که گروهی از مشتریان تجاری هستند که به سادگی از این هتل برای اقامت در یک شب استفاده می­کنند، در حالی که دیگران برای رویدادهای طولانی مدت در هتل حضور دارند.

البته، تمام این فرضیه در مورد اینکه چه چیزی ممکن است بخش ­های منحصر به فرد کسب و کار را تعریف کند، باید به طور کمی با روش ­های خوشه ای تعیین شود. با استفاده از داده­ ها و ریاضیات به جای قضاوت بصری برای تعریف بخش­ های کلیدی مشتری، می­توانیم برنامه ­های منحصر به فردی برای گروه ­های مختلف مسافران توسعه دهیم.

۲- تعیین مشخصات مشتری

تعیین مشخصات مشتری از طریق تجزیه و تحلیل جمعیت شناختی مهمانان و ویژگی­ها و  شیوه زندگی آن ها انجام می­شود. اگر ویژگی­هایی مانند سطح درآمد، وضعیت خانوادگی، سن و ورزش و علایق فرهنگی فهمیده شوند، می­تواند به مدل مهمانان اضافه شوند. پروفایل مشتری می­تواند برای ایجاد لیست ایمیل برای بازاریابی هدفمند از مشتریان فعلی و مشتریان آینده مورد استفاده قرار گیرد. پروفایل­ های آتی می ­تواند به ویژه در شناسایی افرادی که به احتمال زیاد به بازاریابی و یا پیشنهادهای تبلیغاتی پاسخ می­دهند، مفید باشد. پروفایل همچنین در تعیین اینکه کدام بخش­های بازار، بیشترین تولید را دارند و سود آور هستند، مهم است.

۳- مدیریت ارتباط با مشتری

یک برنامه ­ی موثر مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM)  می­تواند نتیجه­ی مستقیم برنامه­ های کاربردی داده کاوی باشد. توانایی ارتقاء CRM، دسترسی سریع به اطلاعات جامع مدیریتی را ممکن می­سازد و منجر به راضی کردن مشتریان و بهبود عملکرد فروش می­شود. توانایی پیش بینی و تاثیر رفتار مصرف کننده می­ تواند به رستوران مزیت رقابتی دهد.

۴- کشف قواعد انجمنی و الگوهای ترتیبی

داده کاوی می تواند ارتباطات بین رویدادهای جداگانه را کشف کند. به عنوان مثال، وقتی که یک مهمان از منوی ویژه­ی رستوران غذایی را خریداری می­کند، احتمالا یک سالاد کوچک و یا نوشابه می­خرد. قواعد کشف شده از داده های خرید مشتریان، یک الگو برای ایجاد آیتم ­های جدید به یک وعده غذایی در منو را ارائه می­کند که ساده ­تر شدن سفارش را در حین رضایت مشتری تضمین می­کند. طراحی منو همچنین می ­تواند به صورت ارائه پیشنهادهای منحصر به فرد به مشتریان استفاده شود. ارتباطات داده­ ها اغلب منجر به تأثیرگذاری بر مشتریان به منظور بالا بردن اعتبار می­شود.

۵- پیش بینی

همانطور که قبلا ذکر شد، پیش بینی یکی از نقاط قوت داده کاوی است و رستوران­ ها را قادر می­سازد که فراتر از نیازهای مشتریانشانان برنامه ریزی کنند. پیش بینی، کارکنان کارآمدتر، خرید، آماده سازی و برنامه ریزی منو را امکان پذیر می­سازد.

۶– مدیریت سرمایه گذاری

راه دیگری استفاده از داده ­ها برای صنعت هتلداری برای مدیریت عملکرد مالی و سرمایه گذاری است. هنگامی که مدیران می­خواهند سرمایه گذاری­های خود را ادامه دهند، مانند بازسازی لابی یا اتاق یا بازسازی رستوران، می­توانند از استراتژی «تست تصادفی[۱]» استفاده کنند. این روش چگونه کار می­کند؟

در واقع یک هتل زنجیره­ای، لابی و اتاق را فقط در دو یا سه هتل “تست” بازسازی می­کند. سپس آن­ها از نظر تفاوت در رزرو و رضایت مشتری بررسی می­کند. داده ­های به دست آمده از هتل­ های تست شده می تواند پس از مقایسه با اطلاعات هتل­های دیگر که بازسازی نشده اند، مقایسه شوند.

به این ترتیب، مدیران می ­توانند تصمیماتی را اتخاذ کنند و به وضوح ببینند که آیا سودآوری برای سرمایه گذاری در کل زنجیره است. در نتیجه، تجزیه و تحلیل داده­ ها می­ تواند نیروی قدرتمندی در صنعت هتل داری باشد و به طور کلی هتلداران را برای تصمیم گیری­های بزرگتر و بهتر توانمند می­ کند. با این حال، برخی از نمونه ­های عالی از هتل­های زنجیره­ای نیز در مسیر درستِ استفاده از داده ­ها هستند. این می ­تواند منجر به بهبود رضایت مشتری و کمپین ­های بازاریابی شود به طوری که مهمانان مناسب اتاق مناسب را در لحظه مناسب و با نرخ مناسب انتخاب کنند. علاوه بر این، این امر می­تواند در بهره وری کارکنان و عملیات کارآمدتر، افزایش یابد.

نتیجه گیری:

مزایای استفاده از تجزیه و تحلیل و داده کاوی در صنعت هتلداری بسیار زیاد است. بینش عمیق مشتری منجر به بهبود رضایت مهمان و تجربه­ی فراموش نشدنی می­شود. ایجاد این بینش در دسترس همه سطوح و ادارات در هتلداری بسیار اهمیت دارد. این امر به نگهبانان اجازه­ی دانستن این را می ­دهد که کدام تورهای محلی به شرایط شما مناسب­تر است. این به بخش­های رستوران اجازه­ ی انتخاب احتمالی اقلام منو را مثلا بر اساس آب و هوا، می­ دهد. این امر به بخش رزرو اجازه ­ی پیش بینی نرخ مطلوب برای یک اتاق و فروش و بازاریابی به منظور ایجاد پیام­ های سفارشی در شبکه ­های مختلف (اجتماعی) و ارسال ایمیل ­های شخصی را می ­دهد.

تکنولوژی داده کاوی می ­تواند یک ابزار مفید برای شرکت­ های هتلداری که می ­خواهند رفتار مهمان را درک و پیش بینی کنند، باشد. بر اساس اطلاعات حاصل از داده کاوی، هتل ­ها می توانند تصمیمات بازاریابی آگاهانه بگیرند، از جمله اینکه با چه کسی باید تماس گرفته شود، به چه کسی باید انگیزه داده شود (یا داده نشود)، و چه نوع ارتباطی باید ایجاد شود. داده کاوی در حال حاضر توسط تعدادی از صنایع از جمله هتل ­ها، رستوران­ ها و … استفاده می­ شود

[۱] Randomized Testing

نظر دهید

نظر خود را درج نمایید
نام خود را وارد نمایید