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« Le soleil peut briller même quand il ne fait pas beau »

Savez vous que vous avez de l’or sous vos pieds ? Oui, les données dont vous disposez sont une mine d’or inexploitée.

Imaginez connaître qui, ou, comment et quand réservera le client qui ne quittera pas votre établissement une seconde et passera sa journée à se payer vos magnifiques services, et de plus reviendra souvent. Eh ben c’est possible, mais il faudra être à l’heure ou tout simplement commencer à s’intéresser à la BIG DATAAAA.

Un indicateur : la chaine Accor vient de commencer, alors soyez à jour et n’attendez pas la fin pour après dire ZUT ! c’est trop tard… En voici la preuve.

Je vous explique,

La Big Data fait référence, à toutes les données dont vous disposez en interne et à toutes les informations que vous pouvez collecter de l’extérieur. Ces données présentent de grands enjeux commerciaux et marketings.

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Voyez-vous, quand vous passez 5 minutes sur Facebook et que vous likiez une page sur la nutrition, un article sur la perte de poids et laissiez un commentaire dans un groupe de vente de voiture. Et ben il est fort probable que Mark Zuckerbeg vous affiche des publicités de compléments alimentaires ou de club de sport et une pub de la dernière Peugeot ou Honda. Donc Mark a utilisé 5 minutes de navigation pour déjà avoir une idée de vos besoins. Je vous laisse donc imaginer de combien d’informations vous disposez vous qui utilisez le PMS depuis longtemps.

J’avoue que l’illustration que j’ai faite plus haut est simpliste, mais tant mieux, c’est avec les petites histoires qu’on apprend les grandes choses.

En effet, on ne parle de Big Data que quand il s’agit d’une manipulation algorithmique et d’une analyse profonde de mégaoctets de données.

Commençons par les données dont nous disposons en interne,

Pour faire facile, faisant un calcul simple : supposons que monsieur Tel est, depuis 5 ans, l’heureux propriétaire d’un établissement moyen qui compte 80 chambres, un restaurant, un centre bien-être, une boutique, un business center avec téléphone, fax, ordinateur et wifi… . L’hôtel de monsieur Tel affiche un taux d’occupation de 85% par an, avec un indice de fréquentation égal à 1.7, un séjour moyen de 3 nuits et un taux de retour nul.

Monsieur Tel accueille donc 13640 clients par an donc plus de 68000 depuis qu’il a ouvert ses portes. Si pour chaque client on remplit une fiche avec les informations nécessaires comme dans la fiche ci dessous :

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Il obtiendra à la fin :

Plus de 68000 noms, prénoms, nationalités, dates d’arrivée, dates de départ, segments de clientèle, types de paiement, situations matrimoniales, situations parentales, commentaires…etc. A cela s’ajoutent les informations sur la facturation (consommation) liée aux autres services cités plus haut. Donc le comportement et les préférences de chaque client. On peut même y ajouter les informations liées aux préférences des clients par rapport aux chambres : vue, taille de lit, mini bar….

Ne vous étonnez pas si demain vous entendez autour de vous que tel ou tel hôtelier à trouver la mine d’or. C’est juste qu’il a trouvé la bonne niche ou autrement dit la bonne combinaison en croisant ses données.

Maintenant je vais aborder les données externes. C’est la cerise sur le gâteau. Cela concerne en premier lieu la météo, les saisons, les vacances scolaires, les événements culturels et autres, les salons professionnels…etc. Ces informations sont décisives, elles permettent de se situer dans le temps, de réussir son calibrage calendaire et pour résumer, de tirer profit des éléments externes.

Disposer des outils nécessaires et bien croiser ces deux types de données peut s’avérer un pari gagnant. Très gagnant même…

Je vous donne un exemple, un vrai cette fois ici, ni monsieur Mark ni monsieur Tel….  🙂

Je donnerai ici le fameux exemple de cette chaine hôtelière américaine spécialisée dans les hôtels proches des aéroports, qui en croisant ses données s’est aperçue que plus le temps est mauvais et plus son chiffre d’affaire augmentait. Ajoutant à cela le fait que les clients arrivent souvent le soir et consomment des sandwichs froids et des salades et des boissons chaudes. Ils ont aussi remarqué que ces clients réservaient via leur téléphone et sans trop hésiter. Oui parfois le malheur des pilotes fait le bonheur des hoteliers…

Voici les décisions prises par la chaîne :

  • Afficher le Rack Rate pour les jours orageux.
  • Investir massivement dans la publicité digitale mais uniquement pendant les jours orageux et uniquement sur mobile et tablette. Le coût est donc maîtrisable surtout avec un bon taux de conversion (clients décidés).
  • investir dans plus de qualité mais uniquement en ce qui concerne les boissons chaudes et les plats froids pendant les jours orageux. Ca compense les dégâts causés par le Rack Rate affiché.

Le résultat :

  • +28% de chiffre d’affaire.
  • Des clients satisfaits donc une amélioration du taux de retour.

Cet exemple illustre bien l’utilité de l’analyse en mode BIG DATA, car il associe les éléments internes et externes : Pricing, météo et facturation.

Voilà, j’espère que j’ai réussi à vous transmettre ma préoccupation du moment et au minimum avoir suscité votre curiosité. Go ahead guys…

Bref, maintenant, je vous comprend, il reste la question suivante : comment mettre cela en place ? Soyez patient, la réponse viendra dans un autre article.

Maintenant il faut plutôt s’intéresser à la base de données. Il faut qu’elle soit riche et propre. Warning : Ce sont deux règles à respecter à la lettre : Propreté et richesse.

Pour l’instant…Prenez votre temps…

Je commencerai par m’adresser brièvement aux petites structures. Si vous voulez suivre cette innovation, il faut passer au PMS, il n’y a que de cette façon que vous pouvez stocker de la data de qualité. Ceci est la première étape.

Pour les grandes structures, je vous invite à revoir d’urgence vos procédures de saisi des réservations et renforcer votre contrôle sur vos équipes du service réservation. J’en ai fait l’expérience. Il faut récolter le maximum d’informations lors de la saisi d’une réservation et gare aux erreurs de saisi et surtout dans le choix du segment. C’est extrêmement important d’avoir de la data propre. Si vous aviez lu mon article sur les cales tarifaires (ou niveaux tarifaires) et les rates codes vous alliez vous en rendre compte sinon je vous invite à le lire. Un tarif ne doit jamais être saisi grâce à des chiffres mais doit être designer par un code, sinon c’est le K.O et les fuites. Oui, il ne faut pas se voiler la face, il y’a toujours des mains baladeuses…

Voilà, j’ai fini, j’espère que je n’ai pas été long, en tout cas, j’ai fait mon maximum pour ne pas l’être et en même temps partager avec vous ma passion du moment.

N’oubliez pas… faites en sorte d’avoir une bonne data, c’est l’avenir. Never forget…

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A bientôt pour un nouvel article, certainement, autour du même sujet.

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