Big Data – Nutzung des „Daten-Goldes“
„Big Data ist das Sammeln, vor allem aber das Verknüpfen von Daten, um sie sinnvoll zu nutzen“, so definiert Michael Toedt, Founder und CEO von dailypoint (München), Big Data. Hoteliers müssen schnellen Nutzen aus den Möglichkeiten ziehen, um sich im globalen Wettbewerb behaupten zu können. Die Werkzeuge hierfür stehen bereit.
Datenquellen zusammenzubringen ist relativ einfach. Wesentlich schwieriger ist es, die Datenflut zu validieren, sprich sie zu bereinigen. Hotelmanagement-Systeme, die häufig als zentrale Datenbank genutzt werden, sind jedoch nicht für die Vielzahl an Datenquellen und Mengen und deren Bereinigung entwickelt worden. Hotels nutzen oftmals bis zu 15 verschiedene Systeme, die nicht oder nur unzureichend miteinander kommunizieren. Neue Systeme werden benötigt, die mit hochentwickelten Algorithmen Daten so aufbereiten, dass sie sinnvoll und valide eingesetzt werden können.
Zufriedene Gäste durch Big Data
Eine Studie der Universität Reutlingen (*) zeigt, dass der größte Nutzen von Big Data in der Analyse der Kundenbedürfnisse (85 %), der Erhöhung der Kundenzufriedenheit (75 %) und der Verbesserung der Kundenbindung (64 %) besteht. Allerdings wertet lediglich rund ein Drittel der Unternehmen die gesammelten Daten regelmäßig aus – nur 13 % davon in Echtzeit.
Big-Data-Strategie für schnellere Abläufe
Die digitale Transformation begegnet uns überall und wird oftmals auch überstrapaziert. Doch Hoteliers sollten sie als Chance sehen, Informationswege und Workflows neu zu strukturieren. Von der Synchronisierung der Daten bzw. einer gemeinsamen Datenaufbewahrung profitieren alle kundennahen Unternehmensbereiche: Die schnelle Abfrage von aktuellen Informationen für einen besseren Service ist jederzeit möglich.
6 Schritte für Customer Relation durch datengetriebenes Marketing:
1. Kanalübergreifende Datenstrukturen schaffen – Integration neuer Datenquellen – Verknüpfung aller Daten eines Kunden.
2. Customer Intelligence aufbauen – Kundendaten umfassend analysieren –Gäste verstehen lernen und Verhaltensmuster erkennen.
3. Customer Journey optimieren – Verhaltensmuster ermöglichen es, alle Schritte so passend wie möglich zu gestalten.
4. Langfristige Ziele setzen – Kennzahlen sorgfältig definieren, nachverfolgen – langfristige Strategie zur positiven Nutzung entwickeln.
5. Predictive Analytics nutzen – das Verhalten von Kunden, beispielsweise durch Algorithmen, sehr genau vorausberechnen.
6. Prescriptive Analytics einsetzen – Vorschlag „Next Best Action“ – der nächste Schritt, welcher am besten zum Gastprofil passt.
(*) Prof. Dr. Alexander Rossmann, Research Lab for Digital Business Reutlingen University, September 2015
Customer-Relation-Management in der Suite8
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