Dominando a análise de dados em hotéis: um guia para gestores de receita.

Embora essa definição seja simples, a complexidade reside nos próprios dados. Como hoteleiro, você provavelmente tem acesso a mais dados do que imagina.

Os dados são um dos seus ativos mais valiosos, mas – tal como o petróleo com que são frequentemente comparados – se não os explorar, refinar e utilizar de forma eficaz, não irão impulsionar o seu trabalho.

Neste artigo, apresentamos os conceitos básicos deste tópico importantíssimo para servir de ponto de partida para práticas de tomada de decisão baseadas em dados no seu hotel.

Principais conclusões

• A análise de dados hoteleiros transforma informações brutas de sistemas de gestão de propriedades, sistemas centrais de reservas e plataformas de gestão de relacionamento com o cliente em insights acionáveis ​​que impulsionam a otimização da receita e a eficiência operacional.
• Cinco tipos de análises servem a propósitos diferentes: a análise descritiva revela padrões e tendências de reservas, a análise diagnóstica explica os fatores que impulsionam o desempenho, a análise preditiva prevê a demanda usando dados de mercado, a análise prescritiva fornece recomendações de preços e a análise cognitiva aplica IA para aprender com as interações de dados.
• A análise eficaz de dados em hotéis exige soluções de software robustas que integrem fontes de dados em tempo real, utilizem algoritmos refinados, ofereçam interfaces amigáveis ​​e sejam projetadas especificamente para operações de hotelaria, em vez de ferramentas comerciais genéricas.
• Os gestores de receita podem aproveitar o feedback dos hóspedes, avaliações online, preços da concorrência e dados de demanda de mercado para otimizar estratégias de preços, ajustar os níveis de estoque e melhorar o desempenho dos canais de distribuição.
• A análise de dados permite que os hotéis aprimorem a experiência dos hóspedes por meio de uma compreensão mais profunda das preferências dos clientes, resultando em um aumento de visitas repetidas, avaliações positivas e oportunidades de vendas adicionais.
• A combinação de dados internos do hotel com informações de mercado externas proporciona a base mais abrangente para a tomada de decisões informadas sobre a gestão de receitas e a manutenção da vantagem competitiva.

A importância da análise de dados no setor hoteleiro

Em termos gerais, gerir um negócio exige conhecimentos em duas áreas: estratégia e implementação. Nenhuma delas é suficiente isoladamente.

Estratégias e táticas eficazes combinam teoria e prática, fundamentadas em evidências empíricas. Essa abordagem permite:

Uma boa estratégia e as táticas que a seguem baseiam-se na teoria e na prática, esta última fundamentada em evidências empíricas. É assim que se podem fazer ajustes significativos, e é aqui que a análise de dados se destaca.

Quando bem feita, a análise de dados oferece benefícios significativos:

• Informações valiosas sobre seus hóspedes e a experiência deles : isso permite que você aprimore a experiência para futuros hóspedes. E uma experiência melhor significa maiores chances de visitas repetidas, recomendações boca a boca, melhores receitas online e oportunidades de vendas adicionais .
• Uma compreensão mais profunda das fontes de receita facilita a identificação de oportunidades para impulsioná-las. Quais campanhas funcionam? Quais não funcionam? Quais funcionariam com um orçamento maior ou com uma segmentação diferente? Com ​​quais agências de viagens online (OTAs) e outros distribuidores você deve trabalhar ou aprimorar suas parcerias? A análise de dados permite responder a perguntas cruciais sobre suas fontes de receita, orientando decisões estratégicas para o crescimento.
• Análises operacionais : Utilize insights baseados em dados para otimizar processos em toda a sua propriedade. Isso leva a uma maior eficiência, margens de lucro mais altas e melhor desempenho em métricas-chave.

5 tipos de análise de dados (e o que eles significam para o seu hotel)

Os dados vêm em diferentes formatos e tamanhos, e o mesmo acontece com a análise de dados.

Cada um dos cinco tipos com os quais você deve estar familiarizado e colocar em prática oferece diferentes insights acionáveis ​​sobre as preferências dos seus hóspedes, o hotel e o cenário em que você opera.

Existem cinco tipos principais de análise de dados particularmente relevantes para hoteleiros:

1. Análise descritiva

Utilizando dados atuais e históricos, a análise descritiva é o processo de identificar e descrever tendências e relações.

Embora seja frequentemente considerada a forma mais simples de análise de dados por não envolver uma investigação aprofundada, ela é particularmente útil para comunicar mudanças ao longo do tempo.

Essas tendências podem abrir caminho para análises adicionais e uma melhor tomada de decisão.

A análise descritiva fornece informações sobre:

• padrões de reserva
• Dados demográficos dos hóspedes
• Tendências de receita

Todos esses fatores mudam com o tempo, mas observar como essas mudanças ocorrem permite que você aproveite o que está funcionando e o que não está, concentrando seus recursos e atenção no primeiro para criar campanhas de marketing mais eficazes e definir os preços adequados.

Que dados coletar e como analisá-los

Suas três principais fontes para análise descritiva são:

• Sistema de gestão de propriedades (PMS): onde as atividades da sua recepção são controladas e registradas.
• Sistema central de reservas (CRS): a única fonte de informações confiáveis ​​para a gestão de estoques.
• Sistema de gestão de relacionamento com o cliente (CRM): onde você registra seus esforços de marketing e dados do cliente; quanto mais detalhado for o registro, melhores serão os insights acionáveis ​​que você poderá obter.

Você provavelmente já utiliza esses sistemas, mas está aproveitando os dados que eles geram? Os dados entram nesses sistemas através de:

Considere que os dados chegam a esses sistemas de três maneiras:

1. Contribuição da equipe em sua propriedade
2. Informações fornecidas pelo hóspede (através dos seus canais ou OTAs)
3. Ou então está configurado para ser conectado de um sistema para outro.

Então, revise sua configuração para ver se você está fazendo as perguntas certas.

Ao analisar os dados, considere as métricas básicas e os KPIs que são essenciais para a gestão de receitas. Quanto mais dados você tiver, mais válidos eles serão estatisticamente, mas você só conseguirá interpretá-los corretamente se estiver ciente de variáveis ​​de confusão, como eventos, sazonalidade e outros fatores que podem explicar picos ou quedas nos seus gráficos.

2. Análises diagnósticas

Embora se sobreponha ao Tipo 1, a análise diagnóstica é um termo um tanto enganoso, já que diagnósticos geralmente são associados a problemas.

Apesar do nome, essa abordagem não se limita à resolução de problemas; ela examina tanto padrões positivos quanto negativos no desempenho do seu hotel.

Ao compreender o que impulsiona resultados positivos, bem como os desafios, a análise diagnóstica permite refinar suas estratégias, aprimorar os serviços aos hóspedes e otimizar as operações.

Que dados coletar e como analisá-los

Como os dados utilizados na análise diagnóstica dizem respeito a você e ao seu hotel, você geralmente pode influenciar o que é coletado, o que pode incluir:

• Feedback sobre a experiência do hóspede: certifique-se de que haja uma maneira de coletar essas informações, seja digitalmente, por meio de questionários manuscritos ou conversas, mas, principalmente, registre-as de forma que seja possível fazer comparações diretas.
• Avaliações online: você precisará consultar sites de terceiros para isso, mas eles são fáceis de encontrar.
• Dados operacionais: consulte a seção acima sobre seu PMS e CRS.

Todos esses dados fornecem medidas diretas ou indiretas da satisfação ou insatisfação do cliente e dos fatores que a influenciam.

As avaliações online por estrelas são um exemplo claro de dados quantitativos. Mas grande parte dos dados é qualitativa, por isso é útil categorizar o tipo de feedback mais extenso recebido para uma análise significativa.

3. Análise preditiva

A análise preditiva expande a análise descritiva ao incorporar dados externos, como tendências de mercado, juntamente com informações históricas.

Essa abordagem proporciona uma previsão mais abrangente dos resultados futuros.

Quando reunidos e analisados ​​sob a perspectiva analítica correta, esses elementos permitem gerar modelos para prever com precisão a demanda futura.

Isso é importante porque permite que você:

• Aperfeiçoe suas estratégias de precificação e ajuste seus preços dinamicamente, levando em consideração os preços da concorrência.
• Ajustar os níveis de estoque
• Maximize a receita e a lucratividade
• Garanta que sua combinação de canais de distribuição esteja otimizada.
• Aprimore suas operações para aspectos como níveis adequados de pessoal.

Que dados coletar e como analisá-los

Além dos dados que você coleta para análise descritiva, você também precisará de:

• Dados de mercado e demanda, levando em consideração eventos e sazonalidade.
• Dados em tempo real sobre as tarifas dos concorrentes
• Dados exclusivos sobre taxas de ocupação e diárias médias no seu segmento de mercado.

Grande parte disso está disponível comercialmente por meio de fornecedores terceirizados, como nos exemplos que citamos acima, e pode ser visualizado em suas plataformas ou importado para seus próprios sistemas para análise.

Recomendamos focar em KPIs comuns e aplicar as ressalvas que discutimos acima em relação à significância estatística.

4. Análises prescritivas

A análise prescritiva fornece aos hoteleiros recomendações baseadas em dados para otimizar sua tomada de decisões.

A análise prescritiva depende muito das soluções dos fornecedores, pois importa dados de fora do seu controle e os processa por meio de algoritmos que você não consegue visualizar.

Portanto, não considere as recomendações como verdades absolutas; você pode alterá-las. Mas é uma parte importante do processo, especialmente para hotéis menores com departamentos de gestão de receitas reduzidos.

Um exemplo clássico é sua utilização para determinar preços com base em dados de demanda e nas tarifas de quartos em seu conjunto de concorrentes.

Mas quanto mais sofisticada for a sua ferramenta, mais variedade ela poderá oferecer para outras decisões informadas, como aquelas que podem alimentar uma análise de deslocamento, por exemplo.

Que dados coletar e como analisá-los

A maior parte dos dados para análises prescritivas é uma combinação de entradas internas e externas – o verdadeiro poder reside na combinação das duas.

5. Análise cognitiva

O item mais inovador desta lista, a análise cognitiva, combina inteligência artificial (IA) e análise de dados, e aproveita os avanços em Big Data.

Tem como objetivo aplicar inteligência semelhante à humana a tarefas analíticas, integrando diversas tecnologias, incluindo:

• Semântica
• Algoritmos altamente refinados
• Aprendizado profundo e aprendizado de máquina (ML)

Essa abordagem permite que seus sistemas de análise aprendam com as interações de dados e com a entrada humana, tornando-se mais inteligentes e eficazes ao longo do tempo.

A análise de dados se baseia em aprendizado, ajustes e melhorias. Portanto, se você puder acelerar esse processo por meio da IA, terá uma clara vantagem competitiva em termos de receita e melhorias na eficiência operacional em todos os aspectos do seu hotel.

Que dados coletar e como analisá-los

A análise cognitiva, uma tecnologia emergente na hotelaria, pode processar uma quantidade ilimitada de tipos de dados, tanto externos quanto internos.

Mas é evidente que quanto mais dados você puder coletar e inserir em seus próprios sistemas, e quanto mais granular for essa coleta, melhor preparado estará para fornecer a essas soluções material de origem a partir do qual se possam extrair insights sofisticados e confiáveis.

Ao interpretar os resultados, aplique as mesmas regras discutidas acima – mas cuidado com as chamadas "alucinações", um fenômeno da IA ​​generativa; se algo parecer suspeito ou implausível, considere quais dados seriam necessários para produzi-lo.

Lembre-se de que inferências podem ser feitas a partir de dados análogos, mas estas têm suas limitações.

Por que a análise de dados falha sem um software robusto?

O mercado de gestão de receitas hoteleiras está repleto de soluções de software que afirmam oferecer suporte à análise de dados.

Alguns fornecedores fazem um ótimo trabalho. Outros não.

As melhores ferramentas irão:

• Utilize os dados corretos, geralmente dados em tempo real e em grande quantidade – lembre-se da importância do Big Data.
• Use algoritmos altamente precisos para produzir resultados significativos – estes não são de acesso público, portanto, fale com os representantes de atendimento ao cliente, questione-os sobre o seu funcionamento e solicite uma demonstração ou, idealmente, um período de teste, pois a prova está nos resultados.
• Seja fácil de usar – a melhor ferramenta do mundo é inútil se for frustrante de navegar e consumir seu tempo com todo o treinamento da equipe e as solicitações de suporte que você precisa fazer.
• Tenha preços razoáveis ​​– mas lembre-se que você recebe o que paga, então isso não significa necessariamente escolher a solução mais barata.
• Deve ser desenvolvido sob medida para hoteleiros, em vez de uma ferramenta genérica.