۱۶ فروردین ۱۳۹۹
صفحه اصلی / داده‌کاوی و تحلیل رفتار مشتریان / داده­ کاوی و تحلیل داده­ ها در صنعت هتلداری
مشتریان

داده­ کاوی و تحلیل داده­ ها در صنعت هتلداری

داده­ کاوی و تحلیل داده­ های مشتریان در صنعت هتلداری


صنعت هتلداری با بهره ­برداری از تحلیل داده ­های مشتریان خود می­ توانند فراتر از برنامه ­های وفاداری سنتی خود پیش بروند.

صنعت هتلداری یکی از صنایعی است که در آن استفاده موثر از تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به طور چشمگیری به تغییر نحوه انجام کسب و کار منجر شود و همچنین با استفاده از تجزیه و تحلیل داده­ های بزرگ دچار انقلاب و تحولی عظیم شود.

صنعت هتلداری از صنایعی می باشد که از نظر داده و اطلاعات مشتری غنی می­باشد و حجم زیادی از داده های مربوط به مشتریان را جمع­ آوری می­کند. با این حال اکثر هتلداران از منابع داده ای در دسترس استفاده نمی کننده و منابع ارزشمند داده ای غیر قابل استفاده باقی می مانند.

برای مثال، اکثر هتلداران اطلاعات وفاداری مشتریان خود را به دست می آورند، اما تعداد کمی از آن ها هستند که فراتر از برنامه های وفاداری پیش می روند.

هتلداران با تحلیل داده های مشتریان، مدیران هتل ها می توانند به درک و شناخت عمیق تری از مشتریان و مهمانان خود دست می ­یابند، رفتارها و انتظارات مشتریان، گروه های سودآور از مشتریان، و همچنین فرصت ­های جذب مشتریان جدید را شناسایی می­کنند.

پیش از اقدام به جمع آوری، یکپارچه سازی داده های مربوط به مهمانان و مشتریان هتل از کانال­ ها و سیستم ­های مختلف، داشتن رویکرد و چشم اندازی مشتری محور از اهمیت ویژه ای برخوردار می باشد.

مرحله بعد استفاده از رویکرد تحلیلی به منظور گروه بندی مشتریان بر اساس رفتار و سایر ویژگی های آن ها می باشد

برای هتلداران بسیار مهم است که بتوانند ترجیحات مهمانان و مشتریان خود را شناسایی کنند.

برای مثال باید نظر آن ها را در مورد لوکیشن و محل هتل، فعالیت­ های مورد علاقه آن ها و نوع اتاق ­ها بدانند و همچنین ویژگی های رفتار آن­ها مانند تعداد دفعات مراجعه به هتل، مدت زمان اقامت در هتل، و اینکه مشتری در چه زمانی از سال به هتل مراجعه نموده است را شناسایی کنند. به این ترتیب می توانند باعث افزایش وفاداری به برند و همچنین می توانند سهم بازار و یا سهم خرید مشتریان ارزشمند خود را افزایش دهند.

هتل ها به منظور به حداکثررسانی سود، باید وفاداری و سهم خرید ارزشمندترین مهمانان خود را با بازاریابی و توجه به علایق آنها و تشویق کردن آنها به حضور مجدد در هتل، افزایش دهند. تمرکز بر مهمانان اشتباه موجب کاهش سودآوری هتل می شود. برای مثال، اگر هتل به دنبال مهمانانی باشد که مایل به استفاده از خدمات استخر، رستوران و … هستند- و نه مهمانانی که تنها آمار اشغال اتاق ها را بالا می برند- می توانند به سادگی درآمد و سودآوری هتل را بالا ببرند. متاسفانه، اکثرا منابع در جای نامناسب خرج می ­شود و برای گروه یا مهمانانی که مدنظر ما است، صرف نمی گردد. در نتیجه، مهمانان ممکن است احساس کنند که هتل نسبت به آنها کم لطفی کرده است، یا اینکه خدماتی عرضه کرده که به درد آنها نمی­خورد در نتیجه به راحتی هتل خود را عوض می کنند.

سازمان های مهمانپذیر باید به تفاوت بین تصمیم گیری واکنشی و پیش بینانه توجه کنند.

درست است که استفاده از داده ها به منظور ایجاد گزارش به شما کمک می کند تا اوضاع کسب و کار خود را دقیقا زیرنظر بگیرید، اما این چیزها فقط به شما می گویند که در گذشته چه اتفاق هایی افتاده است و چیزی در مورد علت و تاثیرات رخدادها نمی گویند.

در صورتی که تحلیل های پیش بینانه، می توانند به شما کمک کنند تا مشخص کنید چرا رخدادها رخ داده است یا به شما نشان دهند که در آینده چه رخ می دهد، یا حتی بهترین روش مقابله با مشکلات را با توجه به محدودیت های عملیاتی شما را معرفی کنند.

تحلیل های پیش بینانه در صنعت هتلداری می توانند در حوزه های زیر نقش آفرینی کنند:

  • تقسیم بندی مشتری
  • تعیین مشخصات مشتریان (Customer Profiling)
  • مدیریت ارتباط با مشتری
  • کشف قواعد انجمنی و الگوهای ترتیبی
  • پیش بینی
  • مدیریت سرمایه گذاری

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  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 » 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

اگر صاحب کسب و کاری مشتری محور هستید و می خواهید داده مشتریان خود را تحلیل کنید با «مُدام» همراه باشید.

درباره شقایق ابوالمکارم

دکترا مهندسی صنایع، متخصص داده کاوی با بیش از پنج سال سابقه مشاوره، تدریس و پژوهش در این حوزه است. تا کنون دوره های متععد داده کاوی را در دانشگاه های مختلفی نظیر دانشگاه تهران ،دانشگاه آزاد تهران جنوب و دانشگاه علوم و تحقیقات برگزار نموده است. همچنین طی دوره های آموزشی متعدد به تدریس داده کاوی در مرکز دانش مدیریت ارتباط با مشتری(مُدام) پرداخته و پروژه های داده‌کاوی اطلاعات مشتریان را انجام داده است.

مقاله پیشنهادی

درک داده‌ها و تعیین انواع متغیرها در مجموعه داده مشتریان

درک داده‌ها و تعیین انواع متغیرها در مجموعه داده مشتریان

در این مقاله به درک داده‌ها که شامل جمع‌آوری داده‌های اولیه است پرداخته می شود و سپس به تشریح داده‌ها، اکتشاف در داده‌ها و مصورسازی داده‌ها می پردازیم. درحوزه داده‌کاوی، توانایی تشخیص نوع داده‌ها بسیار مهم است.

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *