Типы данных, часть 1
Нам не нужны большие данные, нам нужны быстрые данные. Запомните это и пользуйтесь. Это именно то направление, в котором отельная отрасль должна развиваться. В мире существуют технологии, которые делают невероятные вещи для нас. Давайте использовать их, чтобы получить доступ к нужным нам данным в нужное время. Многие менеджеры хотят лучше разбираться в данных, доступных для улучшения обслуживания гостей, доходов и сбора ценной бизнес-информации. Однако, использование Excel зачастую может приносить разочарование. И на текущий момент, со всеми данными, которые мы, как управляющие гостиниц, собираем в наше время, простое и полезное решение просто необходимо. Вынужден, наверное, разочаровать вас: такого решения в открытом доступе для отелей на данный момент не существует. Однако, стоит надеяться, что в ближайшее время мы сможем увидеть на рынке продукты, способные обрабатывать большие массивы, вычленяя из них необходимую и полезную для нас информацию. Но не стоит отчаиваться, мы все же можем использовать то, что у нас есть под рукой. Как грамотные люди, мы с вами понимаем, что информацию можно обрабатывать не только в Excel, но и с помощью аналитических программ. Вообще, задача любого аналитического инструмента – это анализ и структурирование входящих данных. Но оказывается, что в любом отеле у вас уже есть часть структурированных данных даже без использования какого-то особого инструментария. Давайте поговорим об этом чуть подробнее.
Что такое структурированные данные?
Это данные, которые легко сортировать, потому что они маркированные и/или классифицированные. Бронирования, например, обычно структурированы, по дате заезда, дате выезда, ФИО, стране, каналу бронирования и проч., в зависимости от количества меток, которые вы ставите. Раз мы рассматриваем шкалы данных (больших и малых – вспомните, о чем мы писали в предыдущих статьях), мы должны взглянуть на два способа компиляции данных. Первая – это структурированные данные. Представьте себе эти данные в качестве ярлыка или метки – ведь это самый лучший способ отфильтровывать данные, которые вам необходимы в работе, от ненужной информации. Например, посмотрим на бронирования. Когда менеджер добавляет новое бронирование в PMS, он добавляет информацию о гостях: даты заезда и выезда, имя гостя, канал бронирования и многое другое. Поскольку эти данные отсортированы или структурированы, вы можете легко фильтровать по датам, например, чтобы понять тенденции бронирования. Скорее всего, вы уже это делаете в своем отеле. Если это так, поздравляю, вы «ученый в области данных»! Другой пример структурированных данных в отеле – это использование возможностей, к примеру, Я.Метрики для анализа трафика на вашем сайте. Оптимизация контента для целевой аудитории в настоящий момент является неотъемлемой частью работы с данными. Я.Метрика позволяет хорошо структурировать входящий поток, расставляя нужные вам ярлыки за вас. Таким образом вы будете знать «в лицо» ваших клиентов и разрабатывать соответствующие маркетинговые стратегии на основе структурированных данных. Примеры таких меток: пол, возраст клиента, его операционная система и устройство, с которого осуществлен вход на сайт, география пользователей и многое другое.
Таким образом, имея даже небольшой инструментарий, доступный каждому, он может стать солидным подспорьем в анализе продаж и прогнозировании спроса в отеле. Но не стоит забывать, что огромная часть данных лежит в иной плоскости – это неструктурированные данные. Что это такое, как с ними работать и какие инструменты есть у отельеров на текущий момент, мы поговорим с вами в следующий раз.
Stay tuned!
Виталий Дударенко