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lundi 18 juin 2018

Article sponsorisé : Guide d’Analyse des Données Hôtelières

 

En tant qu’hôteliers nous ne considérons pas toujours les données comme un outil fondamental dans nos opérations quotidiennes. Nous préférons plutôt nous polariser sur la satisfaction de nos clients que de dévorer des chiffres. Alors, pourquoi les données comptent-elles pour les hôtels ? Parce qu’en fin de compte, les données sont seulement de l’information. Quand on analyse les bonnes données de la bonne façon, nous pouvons non seulement nous assurer que nos clients ont passé un agréable séjour, mais nous pouvons optimiser les revenus, l’occupation et l’efficacité organisationnelle.

Big Data Hôtelier

Les données sont souvent annoncées en termes mythiques : « avec de bonnes données tout est possible » ou « il suffit de regarder les données pour trouver des réponses ». Les données sont d’une importance vitale pour toute entreprise moderne, mais la façon dont vous analysez vos données et ce que vous décidez d’en faire, fait tout la différence.

Aujourd’hui, tout hôtel disposant d’un site Web ou d’une OTA ou d’une présence sur des réseaux sociaux a déjà accès à d’incroyables quantités de données. Google Analytics peut vous dire ce qui se passe sur le site Web de votre hôtel. Facebook peut vous aider à interagir avec les clients. Ainsi, aujourd’hui, la question devient : Comment analysez-vous vos données ?

Regardons de plus près les différents types de données et analyses que les hôtels utilisent tous les jours.

Qu’est-ce que le BIG DATA ?

Big Data est un grand ensemble de données qui peuvent révéler les tendances. Ce sont souvent des données externes non générées par votre hôtel.
Ex : Le temps, la circulation et les réseaux sociaux.

Big Data et les Hôtels

Bien qu’il soit l’un des plus grands mots à la mode dans la technologie, Big Data est un terme qui est souvent mal interprété. Mais lorsque tant de définitions existent, il est compréhensible qu’il y ait une certaine confusion. Au cœur de celle-ci, Big Data est un grand ensemble de données qui, par son analyse peut révéler les tendances. Quand nous disons grand, nous entendons énorme. Des milliers ou des millions de données sont communes, et ces informations viennent presque toujours de sources externes à votre hôtel. De bons exemples de Big Data sont la météo, la circulation, ou les données des réseaux sociaux. Ce sont des réservoirs géants d’informations que vous pouvez trier et filtrer pour trouver les informations pertinentes à vos objectifs.

Qu’est-ce que SMALL DATA ?

Small Data est plus gérable en taille et souvent fortement exploitable.
Il existe dans votre hôtel et provient de votre PMS, du Channel Manager ou du site Web.

SMALL DATA POUR LES HÔTELS

Bien qu’il ne soit pas mentionné aussi souvent que Big Data, Small Data est tout aussi précieux. En fait, dans le cas de l’hôtellerie, Small Data est souvent plus précieux pour nos décisions opérationnelles. Small Data existe à une échelle plus gérable, générée par des ressources internes telles que votre PMS, le Channel Manager ou le site Web.
Lorsqu’il est correctement structuré (plus loin dans le paragraphe suivant), ces données deviennent des informations pouvant faire une différence immédiate depuis votre prix moyen jusqu’à votre occupation.

Que sont les données structurées ?

Les données qu’il est facile de trier parce qu’elles sont étiquetées et/ou catégorisées. Les réservations par exemple, sont structurées avec une date d’arrivée, une date de départ, un nom et un pays.

DES DONNÉES HÔTELIÈRES STRUCTURÉES

Une fois que nous avons évalué les échelles de données (petit et grand Data), nous devons analyser les deux façons dont les données sont compilées.
Les données structurées sont la première façon. Ce sont des données organisées, étiquetées ou catégorisées. Pensez-y comme une étiquette ; un moyen simplifié pour filtrer les données que vous voulez à partir des données que vous ne voulez pas. Observons les réservations, par exemple. Lorsque la réception enregistre une nouvelle réservation dans votre PMS, elle ajoute des informations descriptives sur le client : Date d’arrivée et date de départ, le nom et le pays. Parce que ces données sont triées, ou structurées, vous pouvez facilement filtrer par dates, par exemple, pour comprendre les tendances de réservation. Très probablement, vous le faites déjà dans votre hôtel. Si oui, félicitations, vous êtes un Pro des données !

Que sont les données non structurées ?

Des données qui ne sont pas organisées. Les clients regardent sur TripAdvisor par exemple, de nombreuses données. Pourtant elles ne sont pas organisées pour une analyse facile.

DES DONNÉES HÔTELIÈRES NON STRUCTURÉES

Les données non structurées sont une autre façon de présenter les données. Si les données structurées sont des données organisées, les données non structurées sont des données désorganisées. Très souvent, les données non structurées ont toujours le potentiel de nous fournir des informations précieuses pour nos opérations hôtelières. Le problème avec les données non structurées est qu’il n’y a pas de moyen facile ou évolutif pour sélectionner la pertinence nécessaire à partir des données dans leur état actuel. Regardons un exemple. Les avis des clients sur TripAdvisor, que nous les aimions ou non, peuvent influencer le processus de prise de décisions pour les clients potentiels. Pourtant, si nous devions essayer d’analyser ces données, il y aurait beaucoup d’efforts manuels, avec peu d’informations exploitables. C’est parce les avis des internautes sur TripAdvisor ne sont pas structurés de manière à être facilement exploités.

Des analyses hôtelières

Donc, il y a le petit et le grand Data qui peuvent être à la fois structurés et non structurés. Mais une fois que nous les avons, comment pouvons-nous les interpréter ? Et comment utilisons-nous cette interprétation pour prendre de meilleures décisions pour notre hôtel ? C’est là que l’analyse entre en jeu.

« Si les données sont une mer - et croyez-nous, il y a une mer de valeurs disponibles pour vous - alors l’analyse est l’usine de désalinisation." - Cliquez pour tweeter cette citation

La forme de base la plus commune des analyses, l’analyse descriptive utilise les grands groupes de données pour examiner ce qui est arrivé.
Ex : Des rapports hôteliers quotidiens comme les rapports d’analyse des opérations et les rapports des réservations. C’est-à-dire le « Reporting »

L’analyse descriptive de l’hôtel

La forme la plus commune et traditionnelle de l’analyse est l’analyse descriptive. Elle est utilisée pour décrire les tendances passées et établies sur de grands groupes de données. L’analyse descriptive est utilisée dans les opérations quotidiennes de l’hôtel comme des rapports d’analyse des opérations ou des rapports des réservations.

Les analyses prédictives

Utiliser les données du passé pour prédire l’avenir. Des bonnes données avec de bonnes analyses mènent à des résultats plus fiables - mais jamais certains à 100%.

L’analyse prédictive hôtelière

La prochaine étape au-delà de l’analyse descriptive dans son envergure et sa complexité, est l’analyse prédictive. L’analyse prédictive utilise de grands groupes de données du passé pour non seulement déterminer les tendances passées, mais aussi pour déterminer ce qui peut arriver dans le futur. Parce que l’analyse prédictive est une supposition, elle ne peut jamais être certaine à cent pour cent. Pourtant, les bonnes analyses prédictives peuvent offrir des indications précieuses pour la stratégie de gestion de votre hôtel. Un bon exemple de l’analyse prédictive, lorsque vous analysez les tendances des réservations passées pour prévoir le taux d’occupation des prochaines semaines. Pour ceux d’entre nous dans l’hôtellerie, nous sommes plus familiers avec le terme « prévision », mais il n’en est vraiment pas ainsi.

L’analyse prescriptive hôtelière

Suggère l’action basée sur des tendances. Le niveau le plus avancé de l’analyse. Il combine des données structurées et non structurées avec des processus avancés comme la « Machine Learning » ou apprentissage automatique. Quelques systèmes de Revenue Management (RMS) avancés sont orientés dans cette direction. Très probablement l’avenir pour l’analyse hôtelière.

L’analyse prescriptive hôtelière

Le type d’analyse le plus complexe et le plus récent est l’analyse prescriptive. Les analyses prescriptives combinent des données structurées et non structurées (vous vous souvenez ?) avec un calcul incroyablement puissant, connu dans le monde de la science des données comme une « Machine Learning » ou apprentissage automatique. Cette nouvelle technologie implique des processus algorithmiques avancés qui prédisent essentiellement l’avenir basé sur les performances passées (comme l’analyse prévisionnelle). Pourtant, l’analyse prédictive va plus loin en prenant en compte le Big Data comme la météo, la circulation, ou même les événements géopolitiques. Elle propose alors des actions possibles sur la base de ces données.

Les analyses prescriptive peuvent très bien être l’avenir de l’analyse hôtelière. En fait, certains systèmes de Revenue Management avancés sont déjà orientés dans cette direction.

L’auteur :

Written by Clay Bassford from SnapShot, a hotel data company. To learn more about SnapShot and what we do, click here.

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