Aufgrund der Corona-Pandemie verbrachten viele Schweizerinnen und Schweizer ihren Urlaub (zwangsweise) im Inland. Nachdem mittlerweile fast überall im Ausland die Grenzen zum Reisen gefallen sind, steht die Schweizer Hotellerie vor der Frage, wie kann ich den inländischen Tourismus weiterhin hochhalten. Kann hierfür Data Analytics die Lösung sein?
Was ist Data Analytics überhaupt?
Um weiterzufahren ist vielleicht mal gut zu wissen, was Data Analytics überhaupt ist. In praktisch jedem Unternehmen fallen Unmengen an Daten an. Diese sind in ihrer Rohform aber meistens nicht allzu aussagekräftig und helfen dir im Alltag nicht wirklich weiter. Data Analytics umfasst nun alle Techniken, Werkzeuge und Prozesse um aus den gesammelten Daten Erkenntnisse zu extrahieren. Ziel ist es mithilfe von diesen Analysen und auch mit Technologie Probleme zu lösen bzw. Trends zu ermitteln.
In der Praxis bereits erprobt?
Nun sind wir auch schon am Ende vom langweiligen Theorieteil. Zum Glück gibt es Unternehmungen welche Data Analytics schon seit Jahrzenten benutzen. Somit kann man bereits auf gewisse Erfahrungen zurückgreifen. Ein Pionier der Data Analytics in der Hotellerie ist die Marriott International Inc. welche über 8000 Hotels weltweit betreibt. Die Datenmengen die dabei anfallen sind riesig. Marriott nutzt diese unter anderem um das Gästeverhalten vorherzusagen und das Gästeerlebnis so freundlich und reibungslos wie möglich zu gestalten. Weiter benutzt Marriott auch Artificial Intelligence für ihr Mitglieder Treueprogramm. Das Ganze ist aber kein statischer, sondern ein dynamischer Prozess, da die Einsatzmöglichkeiten sich stetig wandeln.
Tipps für den Start
Wir haben gesehen, dass Data Analytics bei grossen Hotelketten bereits eingesetzt und stetig weiterentwickelt wird. Die Frage ist jetzt wie kann ich dieses ominöse Data Analytics in meiner Unternehmung einsetzen und wie schaffe ich die angefallenen Daten wirklich zu bearbeiten? Ist es nicht nur Ressourcen- und vor allem Geldverschwendung? Folgende Tipps helfen dir für den Einstieg:
- Strategie festlegen
Mithilfe der richtigen Fragen eine entsprechende Projektstrategie festlegen
- Lieber zu klein als zu gross
Aufgrund der verfügbaren Datenmengen ist eine Priorisierung der Möglichkeiten notwendig
- IT-Spezialist
Externe Hilfe anheuern bei nicht vorhandenem Knowhow
- Ziele und Erwartungen
Zielsetzung zu Beginn des Projekts festlegen
- Einsatz von Tools
Festlegen der verwendeten Tools. Vor allem hinsichtlich der Kosten
Einsatzmöglichkeiten in der Hotellerie
Spannend wäre es jetzt auch zu wissen, wie konkret dies eingesetzt werden könnte. Zuerst solltest du dir bewusstwerden, was genau ausgewertet werden soll. Folgende Daten, spezifisch in der Hotellerie, sind nützlich für die weitere Verwendung:
- Kontaktinformationen
Bspw. Name, Adresse und E-Mail-Adresse
- Historische Daten
Bspw. Häufigkeit der Aufenthalte, Art der Reise, bevorzugte Zimmerkategorie und Dauer des Aufenthalts
- Demographische Daten
Bspw. Alter, Geschlecht, Nationalität und Familienstand
- Präferenzen
Kann bereits vor dem Check-in bspw. über einen kurzen Online Fragebogen eingeholt werden
In der Theorie klingt das erst mal ziemlich einfach. Viele der Daten kann man bereits bei der Buchung erhalten. Das verzwickte ist die korrekte Auswertung und Weiterbenutzung. Man könnte dies ganz einfach in einem Excel Spreadsheet festhalten aber auf Dauer ist dies keine Lösung, da die Übersichtlichkeit bald mal verloren geht.
Kann eine Data Platform helfen?
Um diese anfallenden Daten zentral zu sammeln, kombinieren und verbinden ist eine Data Platform naheliegend. In ihr werden alle Daten aus den hotelspezifischen Systemen sowie aus weiteren Quellen wie der eigenen Webseite, Social Media und ähnlichem zusammengeführt. Richtig angewendet kann es helfen Profit zu generieren, kundenspezifisches Marketing zu führen oder schlicht und einfach den Wohlfühlfaktor der Gäste zu erhöhen. Alles Faktoren welche helfen neue Gäste zu gewinnen, oder bestehende an sich zu binden. Je nach Lösung sind die Kosten aber sehr unterschiedlich, daher ist die einzusetzende Lösung zu Beginn des Projekts festzulegen.
Fazit
Wie fast jedes Projekt ist auch die Implementierung von Data Analytics mit gewissen Herausforderungen und Unsicherheiten verbunden. Konkret durchgedacht und unter der Berücksichtigung der oben genannten Tipps kann es aber einen wertvollen Wettbewerbsvorteil bieten.
