CC BY
14
УДК 338.49
Константинова С.В. студент магистратуры кафедра международного туризма и гостиничного бизнеса
Яковенко О.В. старший преподаватель кафедра международного туризма и гостиничного бизнеса
НИУ «БелГУ» Российская Федерация, г. Белгород ГОСТИНИЧНАЯ АНАЛИТИКА: ТИПЫ ДАННЫХ
Аннотация: В статье представлена систематизация данных, используемых в гостиничной аналитике. Отмечено, что менеджмент гостиницы должен эффективно использовать данные и делать выводы в целях повышения доходности и снижения рисков упущенных возможностей.
Ключевые слова:гостиницы, управление доходами, прогнозирование, гостиничная аналитика, аналитические данные.
Konstantinova S. V. student of Master's Degree Course Department «International tourism and hotel business» Belgorod State National Research University
Russia, Belgorod Yakoven^ О. V. Senior Teacher
Department «International tourism and hotel business» Belgorod State National Research University
Russia, Belgorod HOTEL ANALYTICS: TYPES OF DATA
Abstract: Systematization of the data used in hotel analytics is presented in article. It is noted that management of hotel has to use effectively data and draw conclusions for increase in profitability and reduction of risk of the missed opportunities.
Keywords: hotels, management of income, forecasting, hotel analytics, analytical data.
Индустрия управления доходами гостиниц никогда не прекращает развиваться. Это непрерывное развитие требует эффективного взаимодействия всех процессов в отеле, которые улучшают аналитику и максимизируют доход.
Синонимом управления доходами в гостиничном бизнесе является прогнозирование. Различные гостиничные департаменты используют все от операционных прогнозов до прогнозирования спроса и делятся этими наработками друг с другом, чтобы помочь установить идеальные тарифы, грамотно распределить соответствующий персонал и поддерживать текущее
обслуживание и эксплуатацию объекта размещения на должном уровне.
Одной из самых больших проблем, стоящих сегодня перед отелями, является расставление приоритетов по степени влияния тех или иных данных, ввиду того, что наличие этих данных растет.
В гостиничной аналитике выделяют следующие типы данных: описательные, диагностические, внутренние, перспективные данные
Описательные данные используются в базовой гостиничной аналитике в течение многих десятилетий. Это данные из стандартных гостиничных отчетов с большим количеством информации, чтобы дать отелю представление о том, что уже произошло. Аналитика с использованием такого рода данных позволяет прогнозировать будущее на основе аналогичных данных за прошедший период. Примером такого типа аналитики может быть отчет «забронировано на сегодня» или pick-up отчет.
Диагностические данные сравнивают результаты отеля относительно рынка и его конкурентов путем агрегирования исторических данных, чтобы понять, почему был достигнут тот или иной результат. Такие данные собираются из разных источников и агрегируются, чтобы сделать предложения для рынка в целом. Данный тип аналитики помогает отелям проводить сравнительный анализ с конкурентами.
Внутренние данные используются в большинстве существующих систем управления доходами, которые предоставляют отелям интеллектуальные отчеты по прогнозу загрузки и дохода. Эти отчеты часто доступны для руководителей высшего звена и помогают отелям устанавливать идеальные ценовые стратегии и оптимизировать запасы. Когда отели получают представление о будущем результате, они могут тщательно управлять ценой и запасами для достижения оптимального баланса этих показателей.
Предиктивная аналитика основана на моделях прогнозирования, опирающихся на исторические показатели, и объединяет расширенные возможности анализа и прогнозирования. Когда рыночные условия выходят за рамки стандартного отклонения, прогноз может быть искажен.
Важную роль для современных отелей играют перспективные данные. Такая аналитика использует не только исторические значения, но и фактические будущие данные, позволяющие отелям выйти за рамки прогнозирования и «предсказания». За счет использования передовых рыночных данных, перспективная аналитика помогает лучше понять, какие стратегические решения необходимы для достижения цели. Комбинация таких данных с сильной стратегией управления доходам позволяет выставить очень точно выверенные цены и рассчитать затраты в зависимости от типа комнаты и продолжительности пребывания. Это также позволяет делать более эффективные спецпредложения, контролируемые в режиме реального времени, для увеличения прямых продаж и рентабельности.
Гостиницы должны быть в состоянии точно и последовательно делать выводы данных, в противном случае увеличиваются риски упущенных
возможностей. При наличии большого количества разрозненных данных отелям необходимо расставить приоритеты степени их значимости. По своей природе перспективные данные призваны оказывать помощь при принятии управленческих решений по управлению доходом. Однако аналитика продолжает проникать во все аспекты деятельности гостиниц, в результате чего подобного рода данные стали ключевым инструментом для анализа эффективности различных компаний и их влияния на доход. Использование перспективных данных о спросе наряду с историческими и внутренними источниками данных создает аналитический механизм, который предоставляет отелям стратегии, обеспечивающие оптимальные результаты доходов и максимальную прибыльность [1].
Прогноз спроса является одним из главных инструментов, который помогает управлять стратегией максимизации доходов в отеле.Это означает, что для достижения поставленных целей и общей рентабельности гостиничного предприятия, прогноз спроса имеет огромное значение. Существует огромное количество данных, которые отельеры хранят в системах АСУ. Это то, что в отельной практике называется smalldata и структурированные данные. Большинство из них являются хорошими источниками для разработки оптимального прогноза спроса.
Использованные источники: 1. Блог управления отелем [Электронный ресурс] / Режим доступа: http s: //www.xotel s.com/en/blog-rm
