Daten. Katastrophe oder Entdeckung?

Wenn Sie kein Mathe-Genie sind oder Ihre quantitativen Analysekurse am MIT mit Bravour bestanden haben, verursacht der aktuelle Fokus auf Big Data entweder Migräne-Kopfschmerzen oder den Wunsch nach den Tagen, als Tabellenkalkulation eine Beförderung bedeutete.

Auf einer kürzlichen Eye for Travel Analytics-Konferenz warfen Experten von Hilton, Wyndham, Priceline.com, United Airlines, Travelocity International, Novatel, Highgate Hotels und vielen anderen Gurus riesige Mengen quantitativer Daten auf Hunderte von Führungskräften, die mit der Gestaltung beauftragt sind , Entwicklung und Analyse ihrer Marketingkampagnen und Geschäftsentwicklung. Jeder hat Mühe, mit der aktuellen Messanforderung auf dem Laufenden zu bleiben – nicht nur um die Daten zu sammeln, sondern auch um einen Sinn daraus zu ziehen.

Daten werden angezeigt
Das Sammeln der Daten stellt kein Problem dar, da Dutzende von Unternehmen dies kostenlos oder gegen geringe Kosten durchführen können. Das Problem besteht darin, zu bestimmen, welche Daten gesammelt werden sollen, welche Gültigkeit sie haben und was mit ihnen geschehen soll. Die noch größere Herausforderung besteht darin, die Geschäftsleitung dazu zu bringen, die Informationen ernst zu nehmen und sie zur Entwicklung, Modifizierung und/oder Änderung von Strategien zu nutzen.

Im Marktforschungssegment der Branche sieht es derzeit wie ein Hund mit Knochen aus – der Hund mag den Knochen wirklich und teilt den Preis gerne mit seinem Besitzer – Hundeknochen sind jedoch weder nützlich noch attraktiv der Besitzer und sind nur für den Hund schön. Mit anderen Worten: Die Marktforschungsgurus freuen sich über all diese Informationen – aber sie können sie nicht einmal preisgeben.

Warum
Eine aktuelle Studie von The Relevancy Group kommt zu dem Ergebnis, dass weniger als die Hälfte der Vermarkter über Dashboard-Zugriff auf die kritischen Kennzahlen verfügt, die für die Umsetzung von Optimierungsprogrammen erforderlich sind. In diesem Bericht aus dem Jahr 2012 wurde festgestellt, dass ein Drittel der Vermarkter E-Mails verschickt, ohne die Zustellrate im Posteingang zu kennen und die Bedeutung dieser Informationen nicht zu verstehen.

Um die Sache noch schlimmer zu machen, stellte Gilmartin (1,2013. April 1998) in seiner Rezension von Wolfes Forschung aus dem Jahr XNUMX fest, dass wir fälschlicherweise davon ausgehen, dass Verbraucher rational entscheiden, und dass Anfragen, die rationale Antworten erzwingen, fehlerhaft sind. Die aktuelle Forschung berücksichtigt keine subtilen Veränderungen in Werten und Weltanschauungen und ignoriert Veränderungen im Mindmapping, die mit dem Alter auftreten.

Die Hirnforschung hat das Verbraucherverhalten in Frage gestellt. Es wurde angenommen, dass Menschen ihre Werte, Bedürfnisse und Motivationen genau angeben; Untersuchungen haben jedoch ergeben, dass dies nicht der Fall ist und die Verbraucher in Wirklichkeit kein Qualitätsbewusstsein haben. Die Erkenntnis, dass Menschen ihre Beweggründe nicht verstehen, stellt die Grundprinzipien der Forschung in Frage. Laut der Studie von Massy, ​​Frank und Lodahl „können multivariate Statistiken, die Persönlichkeitsmerkmale beschreiben, nicht mehr als 7 Prozent des Kaufverhaltens ausmachen.“

Eine weitere falsche Annahme ist die Annahme, dass Verbraucher Kaufentscheidungen auf der Grundlage von Eigeninteressen treffen und bei der Produktauswahl Vernunft verwenden. Die Hirnforschung zeigt, dass die Vernunft bei persönlichen Entscheidungen eine geringere Rolle spielt, da Verbraucher ihre Entscheidungen nicht rational treffen; Laut Kevin J. Clancy und Robert S. Shulman (Marketing Revolution) ist jede Forschung, die rationale Antworten erzwingt, falsch.

Smart Travel Analytics bietet Einblicke
Obwohl die Grundprinzipien von Daten neu bewertet werden, bietet die Forschung zumindest die Möglichkeit, darüber nachzudenken, wo wir waren, wo wir sind, und die Möglichkeit, darüber nachzudenken, wohin wir als nächstes gehen sollen. Das Verständnis, dass Daten nicht perfekt sind, sollte nicht bedeuten, dass sie als Marketinginstrument abgeschafft werden – es deutet vielmehr darauf hin, dass sie als Teil eines Arsenals verwendet werden, das versucht, ein Portal in die Zukunft (die unbekannt ist) bereitzustellen.

Bei Eye for Travel geteilte Lektionen
1. PWC verzeichnete die stärksten Rev PAR-Zuwächse (Belegung x ADR = Rev PAR) in den Kategorien Luxus, gehobene gehobene Hotelkategorie und gehobene Hotelkategorie. Es gibt Anzeichen einer Erholung in der Beherbergungsbranche – insbesondere in den oberen Kettensegmenten – und es gibt auch Raum für weiteres Wachstum.

2. Smith Travel Research kategorisiert Hotels nach Marken, darunter:

– Luxusketten: Fairmont, Four Seasons, ICH, Mandarin Oriental, Ritz Carlton, St. Regis und Waldorf
–73.1 Prozent Auslastung; ADR 274.11 US-Dollar. Ergebnis: Rev PAR 208.28 US-Dollar

– Gehobene Luxusimmobilien: Hilton, Marriott, Hyatt, Sheraton, Westin und Wyndham
–70.7 Prozent Auslastung; 154 US-Dollar ADR. Ergebnis: Rev PAR 109 US-Dollar

– Gehobene Hotels: Courtyard by Marriott, Crowne Plaza, Four Points, Hilton Garden Inn und Radisson
–70.8 Prozent Auslastung; 116.51 US-Dollar ADR. Ergebnis: Rev PAR 82.46 US-Dollar

– Hotels der gehobenen Mittelklasse: Comfort Inn, Holliday Inn, Fairfield Inn und Hampton Inn & Suites
–62.9 Prozent Auslastung; 97.21 US-Dollar ADR. Ergebnis: Rev PAR 61.14 US-Dollar

– Mittelklasse: Best Western, Holiday Inn Express, La Quinta Inn & Suites sowie Wingate
–54.7 Prozent Auslastung; 74.30 US-Dollar ADR. Ergebnis: Rev PAR 40.67 US-Dollar

– Economy: Days Inn, Motel 6, Red Roof Inn und Super 8
–54.3 Prozent Auslastung; 52.34 US-Dollar ADR. Ergebnis: Rev PAR 28.41 US-Dollar

-Unabhängige Immobilien: Fontainebleau, Hotel Gansevoort, Watergate und Hotel Bel-Air
–61.3 Prozent Auslastung; 105.81 US-Dollar ADR. Ergebnis: Rev PAR 64.88 US-Dollar

3. Peter Lim. Wyndham Hotel Group.

Wyndham verfügt über über 7,000 Hotels in 66 Ländern, die 15 Marken vertreten. Eine von Lims‘ Messgrößen wird verwendet, um internationale Entwicklungsbemühungen weltweit zu priorisieren. Er sammelt Daten aus Amerika, Europa, dem Nahen Osten/Afrika und dem asiatisch-pazifischen Raum. Sein Schwerpunkt liegt auf der Prognose des Umsatzes EBITDA (Earnings before Income Taxes Depreciation and Amortisation), um den globalen Entwicklungsbemühungen Priorität einzuräumen.

4. Martin Stolfa, Hilton Worldwide. Analytics-Reifegradmodell.

– Stufe 1. Die Geschäftsleitung hat nur begrenztes Interesse an Analysen.

– Stufe 2. Das „Line-of-Business“-Management treibt die Analyse voran.

– Stufe 3. Führungskräfte engagieren sich für Analysen und richten Ressourcen auf die Unterstützung von Daten aus.

– Stufe 4. Die gesamte Organisation ist analytisch fähig und wird als Unternehmenspriorität weiterentwickelt.

– Stufe 5. Die gesamte Organisation profitiert von unternehmensweiten Analysen und kontinuierliche Verbesserung wird zum Mantra.

5. Thomas H. Davenport und DJ Patil. Die Data-Intelligence-Organisation.

– Daten sind überall und silobasiert – sollten aber in Organisationen strategisch genutzt werden

– Daten gelten als Repository-Element

– Die Datenerfassung umfasst:

— Kunde (d. h. Verhalten, Vorlieben, Wünsche, Kauf und Lebenszyklus)

— Frontline (d. h. maßgeschneiderte Dienste, Situationsbereitschaft und Angebotsreaktion)

— Technologen (z. B. Lagerung, Produktkatalog, Treuesysteme, Preis-/Bestandssysteme)

– Die gesammelten und analysierten Daten führen zu Preispositionierung, Vermeidung von Fehlbedienungen und vorausschauender Wartung

GIGO. Müll rein. Müll raus.
Die Erfassung und Funktionalität von Daten steht vor vielen Herausforderungen, und die Spreu vom Weizen zu trennen ist nur ein Teil des Prozesses. Die Auswahl der Goldnuggets aus zuverlässigen Quellen kann die Ergebnisse verbessern; Daher kann die Anforderung, qualitativ hochwertige Daten zu sichern, entmutigend sein.

Direktor, Kurator oder Manager
Da die Menge der gesammelten und analysierten Daten zunimmt und neue Software auf den Markt kommt, ist es eine weitere gewaltige Aufgabe, die Talente zu finden, die diesen Prozess bewältigen können. Big Data erfordert spezifische Managementüberlegungen:

1. Qualität. Sind die Informationen korrekt, vollständig und zuverlässig?

2. Kontrolle. Gibt es eine Datenschutzrichtlinie für sensible Daten? Wer ist berechtigt, die Informationen einzusehen und zu nutzen und welche Verwendungen sind zulässig?

3. Eigentum. Wem gehören die Daten und wer entscheidet endgültig über deren Verwendung?

Derzeit scheint es, dass sich die Branche in der Jagd-/Sammelphase der Analyse befindet. Jetzt wäre es angebracht, Best Practices einzuführen, um Genauigkeit und Weisheit bei der Verwendung sicherzustellen.