빅데이터는 숙박 업계에서 충성도를 구축하고 전환율을 높이는 데 도움이 되지만, 동시에 도전 과제를 안겨주기도 합니다. 데이터베이스는 호텔 브랜드의 여러 부서에 흩어져 있는 경우가 많습니다. 고객 정보 활용의 핵심은 이러한 데이터를 통합하고 빅 데이터에서 가치를 찾는 것입니다.
호텔 업계의 데이터 활용 현황
오랫동안 호텔 인프라에는 풍부한 데이터가 있었지만 공유, 비교, 시각화 및 분석이 제대로 이루어지지 않았고, 그 결과 시스템을 조정하기 위한 조치가 취해지지 않았습니다. 호텔 업계는 이미 일부 기업들이 스스로 학습하고 업계의 선두에 서기 시작하는 단계에 와 있습니다. 물론 마케팅 비용과 수익률도 고려해야 하고, 데이터 기반이 주는 이점도 중요합니다.
많은 데이터를 보유하는 것도 좋지만, 핵심은 디지털 정보의 흐름을 활용하여 충성도와 재구매를 더 잘 파악, 추적, 유지하는 방법을 찾는 것입니다. 데이터에 따르면 고객 정보를 활용하면 고객 확보 비용을 21% 절감하고 호텔 및 자동차 전환율을 17% 높일 수 있는 것으로 나타났습니다.
여행과 데이터: 플랫폼, 데이터베이스 및 여정
호텔이 다양한 채널에서 수집하는 다양한 데이터를 기반으로 가치 마이닝의 핵심은 다양한 정보를 시각화, 분석 및 적용 가능하도록 연결하는 것입니다. 그 가치는 재방문 고객을 확보하는 데 있습니다. 올해 전 세계 호텔 산업의 매출 통계에 따르면, 호텔 산업은 약간의 등락을 거듭하고 있습니다. 2008년 4470억 달러에 달했던 글로벌 호텔 매출은 2009년 3950억 달러, 2065년 419억 달러, 2065년 438억 달러, 2065년 457억 달러, 2065년 438억 달러, 2065년 5,438억 달러로 하락했으며 2065년에는 4380억 달러가 될 것으로 예상되고 있습니다.
호텔 고객 관계 개선: 데이터 연결의 가치와 잠재력
빅 데이터가 호텔에 도움이 될 수 있는 핵심 영역은 타겟 고객 유형을 식별하고 포착하는 것입니다. 숙박 데이터, 분류된 데이터, 예약 데이터, 웹사이트 활동 로그, 마케팅 기록 등을 통해 호텔은 다양한 방식으로 고객을 연구할 수 있습니다. 또한 중앙 집중식 데이터 처리를 통해 호텔은 프리미엄 고객에게 더 효과적으로 마케팅할 수 있습니다.
Expedia 2065 438+04의 데이터에 따르면 비즈니스 여행객의 여행 중 모바일 기기를 두 개 이상 사용하는 비율은 97%에 달합니다. 두 대 이상의 휴대전화를 가지고 여행하는 레저 여행객의 비율은 94%이며, 성인의 28%가 스마트폰/태블릿으로 호텔 객실을 예약합니다.
데이터 활용: 4단계
1. 데이터: 첫 번째 단계는 모든 데이터를 연결하고 서로 다른 브랜드 시스템에서 단일 저장소로 통합하는 것입니다. 데이터를 중앙 집중화하면 검색 가능한 데이터로 전환되어 이전에는 인식할 수 없었던 행동 패턴을 생성하는 데 도움이 됩니다.
2. 분석: 새로운 데이터 저장소를 통해 호텔은 세부 정보를 해석, 분석 및 추출할 수 있는 도구, 즉 정보를 사용하여 계획을 용이하게 할 수 있는 소프트웨어가 필요합니다.
3. 교육/직원:빅 데이터를 이해하고 이를 기반으로 결과를 창출하려면 호텔 리더는 블랙박스 이상의 방법을 개발해야 합니다. 분석할 때 올바른 툴킷과 올바른 사고방식을 갖추지 않으면 안 됩니다. 브랜드에는 데이터 작업 방법과 데이터 모델에서 시각화를 위한 실행 가능한 단계를 도출하는 방법을 이해하는 전문가가 필요하며, 이러한 전문가는 이미 브랜드를 관리하고 있거나 시스템에서 기존 직원을 교육하고 보강하기 위해 고용한 사람이든 상관없이 필요합니다.
4. 메트릭 추적: 3부작의 성공을 보장하는 중요한 요소는 원하는 결과를 유지하는 관행을 통합하는 것입니다. 비즈니스 및 기술 리더는 데이터 기반 행동의 메트릭과 지표를 추적해야 합니다. 권한 전략을 지속적으로 추적하고 미세 조정해야 합니다.
중요한 기반은 호텔이 이질적인 데이터를 통합하고 도구를 사용하여 데이터를 분석하고 전문적인 수준으로 끌어올려 점진적으로 변화를 만들어가고 있다는 것입니다. 이는 단기간에 끝나는 프로젝트가 아니라 지속적인 노력이 필요합니다. 호텔은 이러한 철학을 바탕으로 브랜드 고객 관계를 더욱 발전시키기 위한 미래 전략을 준비하고 있습니다.
미래의 호텔: 툴을 활용한 아웃리치 확대
호텔 브랜드 데이터를 다른 데이터와 연결할 수 있다면 전환 가능성은 더욱 확대됩니다. 예를 들어 호텔 브랜드가 항공편과 데이터를 공유할 수 있다면 브랜드 간 상호작용을 통해 기내와 호텔에서의 사용자 행동과 비용을 파악할 수 있습니다.
예를 들어, 인터넷 마케팅 회사인 센딘/원은 안다라 호텔 앤 리조트와 함께 인구통계, 행동 데이터, 위치, 의지 등의 정보를 바탕으로 연 소득 20만 달러 이상의 30세 이상 가구를 대상으로 데이터 기반 마케팅 캠페인을 진행하여 상당한 성과를 거두었습니다. 예약 엔진을 사용하는 소비자 비율이 275% 증가하여 매출은 65,438+0,265,438+0%, 광고 지출은 365,438+0%, 전환은 34% 증가했습니다.
브랜드 데이터는 다른 데이터와 연결되어 있으며, 빅데이터를 여행 브랜드에 효과적으로 활용하려는 이러한 미래 지향적인 시도가 마침내 새로운 세상을 열어가고 있습니다. 고객 데이터가 업계에서 수집하는 정보의 공통 기반이 될 수 있다면 이는 경쟁의 전환점이 될 것입니다. 브랜드와 마케터는 개인화에 더욱 집중하게 될 것입니다.
사고와 전략
독점 데이터 세트로서 프리미엄 세그먼트를 찾아보세요. 호텔 브랜드의 상위 25명(또는 상위 250명, 또는 상위 2,500명) 고객의 행동과 선호도를 파악하고 이들에게 서비스 마케팅과 CRM 캠페인을 개인화합니다.
운영 수준에서 다른 고객을 세분화합니다. 호텔 브랜드는 비용, 빈도, 부수적인 습관, 충성도, 선호도 등을 기준으로 다른 고객을 추가로 분류한 다음 그에 따라 마케팅을 세분화할 수 있습니다.
? 데이터를 분석하여 브랜드의 '최고의 고객'을 추구하세요. 호텔 브랜드는 최고의 고객 모델을 구축하고 타사 데이터를 드릴다운하여 다양한 기준과 목표에 따라 모델과 일치하는 고객 프로필을 찾을 수 있습니다. 따라서 마케팅이 더욱 스마트해지고, 더 많은 잠재 고객에게 도달하며, 전환율이 지속적으로 증가합니다.
위는 Bian Xiao가 호텔 마케팅에 대해 공유한 내용입니다: 빅데이터 시대의 행동과 전략에 대한 다중 차트 분석. 자세한 내용은 글로벌 아이비를 팔로우하여 더 많은 건물을 공유할 수 있습니다.