Hospitality Data Insights의 도움

호스피탈리티 데이터 인사이트는 업계에서 가장 큰 기업이 아닌 모든 사람에게 있어 많은 우선 순위 목록의 최상위는 아니지만 아마도 그래야 할 것입니다.

데이터 분석 및 통찰력은 우리가 일반적으로 다른 시장, 특히 제조와 연관시키는 것입니다. SMB는 그 어느 때보다 더 많은 수의 공장을 위한 새로운 기술을 수용하고 있습니다.

의료는 데이터 사용이 업계에서 접근 방식과 결과를 매우 빠르게 변화시키는 또 다른 분명한 예입니다.

다른 산업 분야의 비즈니스 리더와 의사 결정권자는 현재 우리가 현재 전국(및 전 세계)에서 보고 있는 디지털 혁신 붐이 대부분 일부 산업에만 국한되어 있다고 가정하면 용서받을 수 있습니다.

결국 우리는 걷기, 말하는 로봇, 그리고 공장에서 사람들의 일자리를 빼앗는 첨단 로봇의 위협에 대해 이야기하는 뉴스 헤드라인을 보는 데 익숙해졌습니다.

그러나 현실은 고급 기술의 사용이 소프트웨어 기반일 가능성이 훨씬 더 높고 적용 가능성 측면에서 사용이 훨씬 더 보편적이라는 것입니다.

거의 모든 산업은 데이터 통찰력을 사용하여 어떤 식으로든 혜택을 받고 있으며 접대도 예외는 아닙니다. 간단히 말해서 작업할 데이터가 있는 경우 분석을 사용할 수 있고 2020년의 조직에는 풍부한 데이터가 있습니다.

오늘은 호텔 데이터 인사이트가 비즈니스 성장에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

숙박업의 빅데이터

잘 모르는 사람들에게 빅 데이터는 오늘날 기업 내에 존재하는 많은 양의 정형 및 비정형 데이터를 가리키는 용어입니다.

그리고 "크다"는 것은 불과 몇 년 전과 비교할 때 이해할 수 없을 정도로 크다는 의미입니다.

2020년에는 매일 2.5엑사바이트가 생성되며, 이는 10억 기가바이트에 해당합니다.

이것이 기업에 의미하는 바는 그들이 데이터의 진정한 산 위에 앉아 있고 이 수치에 대해 머리를 감싸기가 어렵지만 결론은 이렇습니다. 데이터는 어디에나 있고 매우 귀중한 자원입니다.

문제는 조직이 데이터를 활용하는 방법을 몰라 헤매는 경우가 많다는 것입니다.

Forrester는 기업 내 모든 데이터의 60~73%가 분석에 사용되지 않는다고 보고합니다.

따라서 접객업에 종사하는 사람들의 질문은 다음과 같습니다. 내 빅 데이터를 어떻게 사용하고 무엇에 사용할 수 있습니까?

호스피탈리티 분야의 빅데이터 활용

고객 선호도

접객업에서 데이터를 가장 많이 사용하는 것 중 하나는 고객 데이터를 집계하여 추세와 선호도를 파악한 다음 이러한 통찰력을 사용하여 고객 기반에 더 나은 서비스를 제공하는 것입니다.

접객업은 비즈니스 소유자가 자신의 개성을 통해 경쟁력을 구축하면서 제공하는 대부분의 동질적인 산업입니다.

이는 고객에게 이전에 가능했던 것보다 더 개인화된 경험을 제공한다는 것을 의미하며, 바로 여기에서 데이터 통찰력이 필요합니다.

빅 데이터 세트를 분석하는 것은 고객의 식이 선호도, 고객이 가장 좋아하는 방, 심지어 발생하는 지역 이벤트에 이르기까지 방문의 거의 모든 측면을 포괄할 수 있습니다.

예를 들어, 대규모 회의가 호텔 근처에서 열리고 있고 호텔에서 비즈니스맨이 다른 고객보다 구내 레스토랑을 더 많이 이용할 가능성이 있다는 것을 알고 있다고 가정해 보겠습니다. 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다.

마케팅

물론 호스피탈리티 데이터 통찰력의 가장 광범위한 적용 중 하나는 마케팅입니다.

개인화는 모든 환대 시설의 일상적인 운영에서 중요하듯이, 신규 고객이나 단골 고객에게 비즈니스를 마케팅하는 데에도 중요합니다.

빅 데이터 통찰력을 통해 기업은 미시적 규모로 고객을 타겟팅할 수 있습니다. 예를 들어, 귀하의 통찰력은 특정 고객이 머무는 동안 식사를 즐겼다는 것을 인식했을 수 있습니다. 이제 해당 정보를 사용하여 이러한 고객을 대상으로 레스토랑과 관련된 인센티브 및 제안을 제공하여 재방문을 유도할 수 있습니다.

이러한 통찰력은 몇 가지 다른 기본 설정으로 확장되며 최대 효과를 위해 언제 이러한 고객을 대상으로 해야 하는지에 대한 더 나은 이해를 추가로 제공합니다.

이것은 정확히 최근 몇 년 동안 Mariott와 같은 업계 리더들이 취한 접근 방식입니다. 소규모 서비스 기업 내에서 데이터의 확산이 계속되고 SMB에서 더 효과적으로 사용됨에 따라 데이터 통찰력이 호텔 마케팅에서 중심적인 역할을 하는 것이 제2의 천성이 될 것입니다.

가격 설정 및 용량

접객업 기업이 수요를 정확하게 추정할 수 없을 때 손실을 보게 됩니다. 호스피탈리티 데이터 인사이트는 그 어느 때보다 더 정확하게 수요를 찾아낼 수 있다는 점에서 독특합니다.

물론 이것은 항상 비즈니스의 일부였지만 자동화를 사용하여 과거 추세를 추적하면 실시간으로 통찰력을 제공하는 것 외에도 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다.

이 정보가 있으면 항공사에서 사용하는 수익 관리 전략 인 동적 가격 책정 으로 훨씬 더 빠르게 전환할 수 있습니다.

200명의 여행 관리자를 대상으로 한 GBTA 설문조사에 따르면 그 중 22%가 동적 가격 책정 방식을 사용하기 시작했으며 적어도 하나의 호텔 회사에서 이미 이를 활용하고 있는 것으로 나타났습니다.

적절한 기술을 사용하면 실시간으로 수요를 자동으로 평가하여 급등 시에는 가격을 인상하고 저조 시에는 가격을 낮추는 수익 관리 시스템을 구축할 수 있습니다.

또한 경쟁사로부터 정보를 얻고 그에 따라 가격을 조정하여 과소 평가되어 비즈니스를 잃을 수 있습니다.

결론

특히 일상적인 운영 및 마케팅과 관련된 데이터 인사이트를 접대에 적용하는 경우는 많습니다.

업계에서 상당한 성장이 있었고, 그 중 상당 부분은 빅 데이터에 더 자주 의존하기 시작한 선두주자에 의해 수립된 혁신적인 관행에 의해 추진되었습니다.

가장 작은 기업에서도 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 해당 데이터를 사용하려는 동기가 더욱 분명해질 것입니다.

고급 기술 솔루션은 기업이 경쟁 우위를 달성하고 유지하는 데 도움이 됩니다. 사용 가능한 도구를 활용하여 생산성을 높이고 낭비를 줄일 수 있습니다. 클라우드 기술 솔루션에 대한 자세한 내용과 중소기업에 도움이 되는 방법에 대한 자세한 내용은 무료 eBook "귀하의 비즈니스에 적합한 클라우드 옵션은 무엇입니까?"를 다운로드하십시오.