فاکتورهای اثرگذار بر پیش‌بینی هتل‌ها از رفتار دیجیتال مشتری
پیش‌بینی‌های مربوط به تقاضا در دنیای مدیریت درآمد یک بخش بسیار قابل‌توجه است که کمک می‌کند یک استراتژی سالم و مفید برای مدیریت درآمدهای هتل یا هر کسب‌وکار دیگری تهیه کرد. این موضوع به معنای این است که زمانی که صحبت از تضمین موفقیت و بهره‌وری هتل به میان می‌آید، پیش‌بینی‌های مربوط به درآمد بتوانند حداقلی را برای این موضوع تعریف کنند. این پیش‌بینی هرچه صحیح‌تر باشد، باعث حرکت درست هتل‌ها در دنیای دیجیتال کنونی و بازار رقابتی مخرب حال حاضر می‌شود. سیستم رزرواسیون هتل‌ها در طول دو دهه گذشته به مرور تکامل یافته است. امروزه میهمانان هتل‌ها به هزاران کانال برای جست‌وجو، بررسی و رزرو اقامتگاه در سراسر جهان دسترسی دارند. در واقع هزاران کانال و انتخاب برای مسافران وجود دارد؛ از آژانس‌های مسافرتی آنلاین تا سیستم‌های توزیع جهانی سنتی.
تصمیم‌هایی بر مبنای دیتا
زمانی که هتل با وجود تمام پیچیدگی‌های دنیای دیجیتال و رزرواسیون اقدام به ارائه سرویس اقامتی به مسافران می‌کند، ترکیب نقاط اطلاعاتی مهم که تکنولوژی پیش‌بینی درآمد به آنها وابسته است، بی‌نهایت زیاد می‌شود؛ به این معنا که فاکتورهای پیش‌بینی بسیار زیادتر از آن چیزی هستند که شاید در ابتدا به نظر بیایند. این موضوع به ویژه زمانی بحرانی می‌شود که در نظر داشته باشیم یک پلت‌فرم مدیریت درآمد پیشرفته از انواع مختلفی از دیتای درست و صحیح برای ارائه بهترین نتیجه ممکن استفاده کند. با این وجود همه اطلاعات مشتریان یا انواع مختلف رزرواسیون منجر به توسعه و بهبود پیش‌بینی بهینه تقاضا نمی‌شوند.نوعی از دیتا که در عمل دریافت و جمع‌آوری آنها غیرممکن و غیرعملی است، دیتاهای گمشده و به‌ویژه دیتاهای انکارشده هستند. مسافران در هر زمانی که شروع به انجام یک فرآیند منجر به خرید در دنیای دیجیتال می‌کنند، در مواردی به پشیمان شدن یا تغییر اطلاعات ارائه‌شده اقدام می‌کنند. این دو موضوع به دو دلیل می‌تواند اتفاق بیفتد:
۱- مسافر زمانی پشیمان می‌شود که هزینه نهایی اقامت در هتل موردنظر از بودجه پیش‌بینی شده تجاوز کند.
۲- مسافر زمانی اطلاعات ورودی خود را تغییر می‌دهد تا دریابد هتل در آن زمان موردنظر اتاق مورد نظر را خالی نگذاشته است.
تکنولوژی‌ای وجود دارد که اطلاعات تغییریافته را استفاده می‌کند برای اینکه بتواند درآمد هتل را پیش‌بینی کند و معمولا پیش‌بینی نزدیک به واقعیتی را نیز ارائه می‌دهد. این پیش‌بینی تکنولوژیک به این دلیل به واقعیت نزدیک است که تمام رفتارهای انسانی را به‌صورت الگوریتمی و ساختاری پیش‌بینی می‌کند و این نتایج این تحلیل ساختاری را در اختیار صاحبان هتل قرار می‌دهد و آنها را تشویق می‌کند تصمیمات بزرگ و درستی را با توجه به این تحلیل‌ها در مورد نحوه تقاضاهای واقعی و حرکت بر مبنای آن تقاضا‌ها اتخاذ کنند.
تکرار و رزرو دوباره
استفاده از دیتای از دست رفته مربوط به مشتریان یک ریسک اضافی را بر دوش هتل اضافه می‌کند و آن، پیش‌بینی رفتار خریدکنندگانی است که دوباره از همان پلت‌فرم برای خرید استفاده می‌کنند و شمارش آنها در قالب افراد جدید. امکان دارد که یک خریدار پس از بار اول که تلاشش منجر به خرید در سایت نشد، اقدام به خرید کند و این ریسک وجود داشته باشد که این فرد به‌عنوان شخصی جدید انگاشته شود و در تحلیل‌ها اشتباه وجود داشته باشد.تنها اطلاعات از دست رفته بر اثر پشیمان شدن مسافر یا تغییر اطلاعات عواملی نیستند که از دید هتلداران پنهان مانده باشند. عوامل دیگری هم هستند؛ مانند کنسل کردن و رزرو دوباره. گاهی اوقات هتل تخفیف‌های ویژه‌ای برای اتاق‌های خاصی در نظر می‌گیرد. مسافری که آن را با قیمت بالاتر رزرو کرده درخواست خود را کنسل و دوباره رزرو می‌کند. این می‌تواند از کیفیت سرویس هتل بکاهد و مسافر را عادت دهد که همواره نرخ لحظه آخر را چک کند.امروزه متاسفانه اکثر تکنولوژی‌های بررسی و تحلیل مدیریت درآمد هتل قادر به بررسی و تحلیل دقیق این رفتارهای انسانی به‌طور صحیح و کاملی نیستند و بنابراین پیش‌بینی‌های درآمد هنوز با اشکالات و مسائل گوناگونی روبه‌رو است. آنچه انتظار می‌رود این است که تکنولوژی‌ها در چند سال آینده به سمت تحلیل دقیق رفتارهای گوناگون انسانی و تاثیر آن در درآمد هتل‌ها پیش بروند تا بتوانند پلت‌فرم مدیریت درآمد بهتری را در اختیار هتلداران قرار دهند.
ارسال نظر