Big Data Analysis στον Τουριστικό Τομέα

Περιεχόμενα

Δημιουργώντας το απόλυτο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα σε μία αναδυόμενη οικονομία.

Ορισμός Big Data Analysis:

Ως Big Data Analysis, ορίζουμε την διαδικασία αποτελεσματικής διαχείρισης και ανάλυσης δεδομένων, το μέγεθος των οποίων υπερβαίνει κατά πολύ την κλίμακα των megabytes και των gigabytes και δεν μπορεί να αξιοποιηθεί με παραδοσιακές μεθόδους.

Παραδείγματα Big Data Analysis:

Παραδείγματα τομέων όπου έχει φανεί εξαιρετικά χρήσιμο το Big Data Analysis είναι:

Αθλήματα, όπως η Formula 1 και το ποδόσφαιρο,
τα κοινωνικά δίκτυα,
οι βιολογικές εφαρμογές όπως η ανάλυση του DNA και φυσικά ο
Ξενοδοχειακός Τομέας.

Τι είναι όμως πραγματικά τo Big Data Analysis στον Τουριστικό Τομέα:

Είναι η ανάλυση που κάνουμε στις πληροφορίες που παράγουν οικειοθελώς οι πελάτες μας για να τους παρέχουμε αρτιότερα, εξατομικευμένα και εν τέλει πιο κερδοφόρα προϊόντα και υπηρεσίες.

Παραδείγματα πιθανών πηγών Big Data στον Τουριστικό Τομέα:

Email: μέσω εργαλείων όπως το Moosend μπορούμε να γνωρίζουμε ποιός, πότε, πόσες φορές και που άνοιξε το email που του στείλαμε. Με μια μικρή ανάλυση μπορούμε να δημιουργήσουμε ομάδες με κοινά ενδιαφέροντα και να δημιουργήσουμε εξειδικευμένα τουριστικά πακέτα.
Call Centers: Ειδικά σε μεγάλες ξενοδοχειακές μονάδες,με την χρήση κατάλληλου λογισμικού μπορούμε να συγκεντρώσουμε τις κλήσεις μας σε έναν μοναδικό αριθμό και να ενημερώνουμε κεντρικά για ιδιαίτερες προτιμήσεις.
Social Media: Με την χρήση εργαλείων όπως το Facebook Audience Insights μπορούμε να δημιουργήσουμε στοχευμένες διαφημίσεις ανάλογα των προτιμήσεων του κοινού στο οποίο απευθυνόμαστε
Online Customer Reviews: Οι επισκέπτες μας συχνά χρησιμοποιούν το Booking, το foursquare, το tripadvisor και άλλα δίκτυα για να περιγράψουν τις εντυπώσεις από την διαμονή τους στο ξενοδοχείο μας. Μπορούμε να αξιοποιήσουμε τα σχόλια τους ώστε να αναβαθμίσουμε τις τουριστικές μας υπηρεσίες.
Loyalty Programs: Με την χρήση αναλυτικών στοιχείων για συχνούς πελάτες δημιουργούμε προγράμματα ανταμοιβής είτε σε υλικά αγαθά, είτε σε αναβαθμισμένες υπηρεσίες.
Booking History: Με την χρήση στοιχείων από προηγούμενες κρατήσεις μπορούμε να προσαρμόσουμε την τουριστική μας υπηρεσία στις προσωποποιημένες ανάγκες του πελάτη.
Survey Data: Με την χρήση στοιχείων από έρευνες ικανοποίησης πελατών μπορούμε να αναβαθμίσουμε τις τουριστικές υπηρεσίες που προσφέρουμε, να διαπιστώσουμε που πιθανώς υστερούμε και να βάλουμε μετρήσιμους στόχους βελτίωσης των αποτελεσμάτων

Αποτελέσματα από την χρήση Big Data Analysis στον Τουριστικό Τομέα:

Αποτελεσματική τιμολόγηση κάθε διαθέσιμου δωματίου ( Right Room for the Right Price): Όταν γνωρίζουμε τους επισκέπτες μας, μπορούμε να τους προσφέρουμε το σωστό δωμάτιο, στην σωστή τιμή για την ημερομηνία που επιθυμούν.
Mobile Data και Mobile Apps: Με την άνοδο των smartphones μπορούμε να δημιουργήσουμε εξειδικευμένες εφαρμογές για κινητά τηλέφωνα οι οποίες να έχουν ρόλο προγράμματος ανταμοιβής.
Email και Web Remarketing: Γνωρίζοντας ποιος από το κοινό στο οποίο απευθυνθήκαμε ενδιαφέρθηκε, μπορούμε να βελτιώσουμε την προσφορά μας δημιουργώντας αυτόματα τουριστικά πακέτα τα οποία καλύπτουν εξαιρετικά συγκεκριμένες απαιτήσεις.
Energy and Utility Management: Όταν γνωρίζουμε ποιο είναι τα έξοδα μας σε ενέργεια και προμήθειες μπορούμε να προβλέψουμε κοστολόγια σχετικά με την κουζίνα μας, τις ενεργειακές μας δαπάνες και τις προμήθειες μας σε κάθε επίπεδο πληρότητας της τουριστικής μας μονάδας.
Πρόβλεψη Καιρού και Social Trends: Αν συνδέσουμε καιρικά φαινόμενα με τις πωλήσεις μας μπορούμε να βελτιώσουμε τις προμήθειες μας ανάλογα της καιρικής πρόβλεψης. Ένα παράδειγμα είναι “Τις ημέρες που βρέχει, οι πωλήσεις κρύου καφέ έχουν πτώση 25%”. Αντίστοιχα, αν παρακολουθούμε τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης μπορούμε να διαπιστώσουμε τι κάνουν οι επισκέπτες της περιοχής μας κατά την διαμονή τους και να προσφέρουμε αντίστοιχες τουριστικές υπηρεσίες.

Προκλήσεις που προκύπτουν στην χρήση Big Data Analysis στον Τουριστικό Τομέα:

Ελλιπείς Δεξιότητες σε Πληροφοριακά Συστήματα: Ένα χαρακτηριστικό πρόβλημα είναι η έλλειψη δεξιοτήτων σε πληροφοριακά συστήματα ανάλυσης δεδομένων καθώς και η εντοπιότητα του προσωπικού.
Δέσμευση της Διοίκησης: Πολλές φορές η διοίκηση δεν υιοθετεί πλήρως την δέσμευση τυποποίησης και οργάνωσης που απαιτεί η συγκέντρωση και ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων.
Υποδομές: Μέχρι πρόσφατα, η υποδομή που απαιτούσε ένα λογισμικό ανάλυσης δεδομένων είχε μεγάλες ανάγκες τοπικής υποδομής με υψηλό κόστος. Αυτό όμως αλλάζει μέσω των τεχνολογιών cloud.

Πως Κερδίζονται οι Πελάτες με την χρήση Big Data Analysis στον Τουριστικό Τομέα;

Ταύτιση των αναγκών των καταναλωτών με τις παροχές της εταιρείας
Δέσμευση στην τυποποίηση και οργάνωση στο εσωτερικό της εταιρείας
Ενσωμάτωση των αποθηκευμένων και μη αξιοποιήσιμων μέχρι τώρα δεδομένων στην λειτουργία της εταιρείας
Δημιουργία μεθόδων για την ομοιόμορφη και συνεκτική παρουσίαση των δεδομένων
Προσαρμογή της εξυπηρέτησης των πελατών βάσει της ανατροφοδότησης που λαμβάνεται από τις εμπειρίες των πελατών.
Συλλογή και υπεύθυνη διαχείριση δεδομένων

Εργαλεία Big Data Analysis στον Τουριστικό Τομέα:

Για την καλύτερη δυνατή ανάλυση Big Data στον τουριστικό τομέα προτείνουμε την χρήση των ακόλουθων εργαλείων:

SAP B1: Το SAP B1 αποτελεί ένα εξαιρετικό εργαλείο χρηματοοικονομικής διαχείρισης. Έχει δημιουργηθεί από την SAP, την μεγαλύτερη εταιρεία επιχειρησιακού λογισμικού στον κόσμο και ενσωματώνει εκτός των υπολοίπων συστήματα διαχείρισης πελατών, προμηθευτών και οικονομικών προβλέψεων.
Google Analytics (+ Adwords): Τα Google Analytics είναι η ΔΩΡΕΑΝ σουίτα ανάλυσης που παρέχει η Google για να ελέγχετε την επισκεψιμότητα της ιστοσελίδας σας. Με τα στοιχεία που σας παρέχει μπορείτε να δημιουργήσετε στοχευμένες καμπάνιες διαφήμισης Google Adwords.
Moosend: Το moosend είναι ένα εργαλείο email marketing το οποίο προσφέρει ιδιαίτερα εύχρηστο περιβάλλον χρήσης και ξεκάθαρα αναλυτικά στοιχεία για τις email καμπάνιες που στέλνει μια τουριστική επιχείρηση
Qlik: To Qlik είναι από τα πιο γνωστά εργαλεία Business Intelligence αυτή την στιγμή. Μπορείτε να δείτε τις δυνατότητες του Qlik σε ένα demo εδώ
Facebook Audience Insights: Το facebook audience insights είναι η ΔΩΡΕΑΝ πλατφόρμα ανάλυσης κοινού που προσφέρει το Facebook, το μεγαλύτερο κοινωνικό δίκτυο αυτή την στιγμή.

Κανονίστε μια ΔΩΡΕΑΝ συνεδρία μαζί μας τώρα για το πως μια τουριστική επιχείρηση μπορεί να αξιοποιήσει τα δεδομένα της!

*Το άρθρο αποτελεί συνέχεια της παρουσίασης μας στην ανοιχτή διάλεξη με θέμα: «Big Data και Τουρισμός». Μια εκδήλωση που διοργάνωσε η Σχολή Διοίκησης Επιχειρήσεων του Mediterranean College και η οποία πραγματοποιήθηκε με μεγάλη επιτυχία την Τετάρτη 18 Μαρτίου 2015, στο πλαίσιο του Xinis Education Festival

Δείτε την παρουσίαση Big Data και Τουρισμός:

Εσείς έχετε χρησιμοποιήσει εργαλεία ανάλυσης δεδομένων για την τουριστική σας επιχείρηση; Ποια ήταν η εμπειρία σας; Σχολιάστε εδώ ή στην σελίδα μας στο facebook.
Ορίστε μια ΔΩΡΕΑΝ συνεδρία μαζί μας τώρα για το πως μια τουριστική επιχείρηση μπορεί να αξιοποιήσει τα δεδομένα της!