Jak gromadzić dobre dane o gościach hotelowych?

Prowadząc usługi hotelowe, czyli przyjmując rezerwacje otrzymujemy wiele danych o gościach hotelowych. Niestety, w praktyce często jest tak, że hotele nie umieją ich w prawidłowy sposób przetwarzać, a jeżeli to już robią to bywa, że bazują na błędnych danych. Długofalowe planowanie sprzedaży i działania marketingowe oparte na błędnych danych to dodatkowe koszty.

Niedokładne i błędne dane wynikają z kilku przyczyn:

• nieprawidłowego przechowywania (np. w kilku bazach w różnych systemach),
• brakach w informacjach,
• duplikacji rekordów gości (czyli jeden gość jest zwielokrotniony) w bazie,
• braku aktualizacji i innych błędach.

Błędy w danych powodują, że nasze działania marketingowe np. (email marketing) będą nieefektywne a my będziemy ponosić tego koszty zarówno finansowe jak i straty w postaci braku rezerwacji. W takiej sytuacji będą też wyciągane błędne wnioski co do naszych działań marketingowych i polityki sprzedażowej. Dlatego tak ważne jest, aby dane o naszych gościach były poprawne.

Najpierw musimy sobie odpowiedzieć na kluczowe pytanie: dlaczego dane o gościach są tak ważne?

Dane o gościach wykorzystywane i tworzone są na wielu etapach działalności hotelu. Istotne jest, aby były one spójne, ponieważ tylko wtedy obsługa gościa może być na wysokim poziomie. A tym samym maksymalizujemy satysfakcję z pobytu, co przekłada się na wpływy.

Jednym z najważniejszych aspektów czystości danych jest możliwość kreowania spersonalizowanych komunikatów do konkretnych gości. Komunikacja na ogólnym poziomie nie przynosi efektu. Nasz kontakt z gościem musi być spersonalizowany zarówno w działaniach marketingowych jak i w trakcie pobytu gościa w hotelu.

Czyste dane dają nam cenne informacje:

• kim są goście,
• gdzie mieszkają (skąd pochodzą),
• preferowany adres e-mail,
• ich poprzednie interakcje z hotelem lub hotelami z sieci: liczba pobytów, pobyty w różnych obiektach, okresy w jakich gości byli w hotelu, zamawiane dodatkowe usługi (np. SPA, basen, posiłki itp.).

Prawidłowy profil gościa powinien zawierać imię, nazwisko, dane adresowe, e-mail kontaktowy, numer telefonu. Błędy danych występują na ogół z powodu czynnika ludzkiego przy ręcznym wprowadzaniu danych i braku reguł.

Najczęstsze źródła złych danych

Najczęściej występujące błędy w danych zbieranych przez hotele:

• stosowanie różnych odmian danego imienia,
• zdrobnienia imion,
• błędy w nazwiskach,
• niepotrzebne odmiany nazwisk,
• niepoprawne adresy email (już jedna błędna litera może spowodować, że mail zostanie wysłany do innej osoby),
• przy rezerwacjach grupowych często nie mamy, żadnych danych o klientach, ponieważ zakłada się je np. na jedna osobę, reszta danych nie jest uzupełniana lub dane są powielane).

Błędy w podstawowych danych czynią pozostałe zebrane informacje o gościach bezużytecznymi.

Czyszczenie danych powinno być procesem ciągłym co oznacza, że nasz system z danymi powinien to potrafić (w domyśle powinien być tak zaprojektowany, aby to robił bez naszej ingerencji). Natomiast zawsze powinniśmy to weryfikować w naszej pracy np. przy działaniach marketingowych. Jeżeli mamy wątpliwości czy nasze dane faktycznie są czyszczone powinniśmy taką usługę audytować lub wprowadzić na nowo. Jeżeli do tej pory nasze systemy w żaden sposób nie czyściły danych to praca jest większa, ponieważ wiąże się z czyszczeniem danych z kilku lat działalności hotelu.

Jak sprawdzić czy nasze dane wymagają czyszczenia?

1. Analiza procesu zbierania i przechowywania danych.

Jest to pierwszy krok polegający na przenalizowaniu procesu zbierania danych a następnie ich przechowywaniu. Musimy sprawdzić gdzie powstają błędy i czy są one wychwytywane w procesie. Ważne też jest, czy dane spływające z różnych systemów są ze sobą odpowiednio łączone i czy to faktycznie się dzieje. Taka analiza pozwoli nam na wychwycenie dziur i wprowadzenie nowych reguł w procesie zbierania danych.

2. Wprowadzenie nowych zasad. Polega to na wprowadzeniu jednolitych reguł zapisywania danych, które wyeliminują częste błędy a także na modyfikacji systemu tak aby procesy weryfikacji i konsolidacji danych odbywały się automatycznie. Typowe błędy to:

• błędy ortograficzne,
• literówki,
• dodatkowe znaki.

Ważne też jest, aby spływające dane z kilku źródeł rezerwacji (online z naszego systemu rezerwacji, rezerwacje telefoniczne i rezerwacje zewnętrzne np. z OTA) były tworzone w tym samym szablonie: chodzi o adres a-mail, telefon, imię, nazwisko.

Mając wypracowane reguły zbierania i przechowywania danych można przejść do następnego etapu.

Konsolidacja i deduplikacja danych.

Po wstępnym oczyszczeniu danych będziemy wiedzieli ile rekordów w bazie to duplikaty i ile jest rekordów całkowicie nieużytecznych. Z danymi niepełnymi praktycznie nic nie można zrobić i powinny być one usunięte z naszej głównej bazy.

Duplikaty które nam pozostały po oczyszczeniu mogą wynikać z podwójnej rezerwacji. Na przykład dane zostały wprowadzone przez system rezerwacji online a następnie z powodu błędów jeszcze raz konkretna rezerwacja została wprowadzona ręcznie np. przez recepcjonistę.

Konsolidacja danych polega na tym, że grupujemy dane o jednym gościu w jednym profilu, w którym będą zawarte wszystkie rezerwacje z danego okresu czasu. Natomiast deduplikacja polega na eliminowaniu powtarzających się danych a w naszym przypadku chodzi o eliminowanie podwójnych zapisów jednej rezerwacji.
Na tym poziomie powinniśmy też uzupełnić bazę podstawową o inne dane (np. demograficzne, preferencji itp.), dzięki czemu uzyskamy pełny, skonsolidowany profil gościa.

Do zarządzania tak przygotowanymi danymi idealnie nadaje się oprogramowanie typu CRM. Jednak już na poziomie oprogramowania hotelowego PMS dane te powinny być uporządkowane tak, aby można je eksportować wg. Odpowiednich kryteriów np. do systemu mailingowego.

Monitorowanie procesu.

Konsolidacja i deduplikacja danych jest tak naprawdę procesem ciągłym. Trzeba pamięta, że raz wprowadzone reguły nie są na stałe. Trzeba ten proces weryfikować i modyfikować zgodnie z potrzebami.

Rezultat czyszczenia danych jest różny w zależności od jakości danych wyjściowych. Jednak z badań wynika, ze nawet do 50% danych w hotelach jest niekompletna. Czyszczenie danych pozwala na otrzymanie wysokiej jakości bazy o klientach, dzięki czemu wzrośnie efektywność sprzedaży i obsługi gościa.