Big Data - Prodinger Tourismusberatung

Big Data und personalisiertes Marketing – Fluch oder Segen?
Big Data umschreibt die intelligente Nutzung von Daten, um die wirtschaftliche Entwicklung nachhaltig
positiv zu beeinflussen. Durch die Sammlung, Zusammenführung und Analyse von relevanten Daten
aus allen Phasen der Customer Journey soll die Art und Weise verändert werden wie Hotels arbeiten,
wie Direktoren Entscheidungen treffen, wie und wo Gäste ihren Hotelaufenthalt buchen und noch
vieles mehr. Big Data nimmt nicht nur in der Hotellerie, sondern bereits in vielen Lebensbereichen
Einfluss, häufig ohne dass wir es überhaupt bemerken. Dieser Einfluss wird noch steigen und so gut
wie alles, was uns im Alltag umgibt, wird in der einen oder anderen Art und Weise von der
Datensammlung und Verwertung betroffen sein.
Und wie sollen Hoteliers von der Datenkrake profitieren?
Viele Hoteliers wissen so gut wie nichts über ihre Gäste, weil sie oft technologisch gar nicht in der Lage
dazu sind. Daher muss die Tourismusbranche mehr auf erweiterte Analysemöglichkeiten setzen, um
die Gäste zufrieden zu stellen. Ein zentrales Datenmanagement-System ist hierfür unabdingbar.
Personalisierung und „Microsegmentierung“
Es geht nicht mehr um die Segmente Golfer, Biker oder Skiurlauber, denn das kleinste Segment ist
jeder einzelne Gast. Ziel muss es sein, jedem Empfänger den richtigen Inhalt zur richtigen Zeit zu
übermitteln. Je persönlicher ein Gast angesprochen wird, desto höher ist seine Wahrnehmung und
desto höher ist in Folge auch die Kundenbindung. Die virtuellen Touchpoints, an denen das Hotel mit
dem potentiellen Gast in Interaktion treten kann, sind begrenzt und von kurzer Dauer. Wenn dieser
Touchpoint je nach Interesse und Vorliebe des Gastes bestückt wird, steigert das natürlich eher die
Click-through-rate (CTR) und folglich auch die Conversion.
Wie Big Data die Hotellerie verändern kann
•
•
•
•
•
Jeder Gast checkt mit anderen Erwartungen ein. Diese zu erfüllen, ist der Schlüssel für
nachhaltige Gästebegeisterung.
Es ist wichtig, die Gäste zu identifizieren, die den höchsten Wert für das Hotel darstellen. Dies
kann natürlich nicht immer mit empirischen Daten geschehen - viel hängt auch von der
Beobachtung vor Ort ab.
Keine noch so gut aufbereitete Social Media Analyse kann den hoteleigenen Fragebogen
ersetzen, da oftmals nicht ersichtlich ist, auf welche Datenbasis sich welches Feedback stützt.
 Semantic Search interpretiert positiv und negativ auch oft falsch
Hotels müssen erkennen, welche Gäste ihnen wichtig sind. Gäste, die viel Geld ausgeben,
haben oft auch höhere Ansprüche. Geschäftsreisende dagegen sind meist mit einem guten
Bett und schnellem W-Lan zufrieden und kommen regelmäßig.
Das Wissen um die Daten seiner Gäste ist ein wichtiger Eckpfeiler für gutes Yield Management.
Chancen und Risiken
Mehr über den eigenen Gast zu wissen als
andere ist ein Wettbewerbsvorteil
Umsatzsteigerung durch das richtige Angebot
Treffsicherere Angebote für den Gast
Gästebegeisterung leidet, da zu viel Zeit in
Analysen und Datenaufbereitung gesteckt wird
Kosten für Tools übersteigen Mehrwert
Gefahr von Fehlentscheidungen durch falsche
Interpretation der Daten
Bessere Kommunikation mit dem Gast
Potentielle Gäste werden durch übertrieben
„genaue“ oder zu häufige Angebote genervt und
wenden sich ab
Professionalisierung der eigenen Strukturen und Datenschutz-Problematiken (Newsletter, Social
Abläufe
Media Daten)
Höhere Erfolgsquoten von Projekten und
Aktionen schafft Bereitschaft bei Mitarbeitern,
Daten künftig zielgerichtet und detailliert zu
sammeln
Fazit
Die Zeiten, in denen Intuition und Kreativität alleine der Weg zum Erfolg war, sind vorbei. Je mehr
Daten der Hotelier über seinen Gast erhebt, speichert, analysiert und zielgerichtet einsetzt, desto
personalisierter kann er Dienstleistungen anbieten und umso treffsicherer ist sein Marketing. Hierfür
müssen die verschiedenen Datenquellen (Social Media, Bewertungsportale, Newsletter-Analysen,
Daten aus der Hotelsoftware, jegliche Gästekorrespondenz, Gutscheinsysteme, Bonusprogramme, …)
möglichst vereinheitlicht erfasst und analysiert werden, wobei es natürlich zunächst wichtig ist, die
bereits vorhandenen Daten zu nutzen.
Ausblicke
•
•
•
Ein Big-Data-Ansatz kann auch ein Faktor zur Risikominimierung sein, wenn durch intelligentes
Datenmanagement subjektive Wahrnehmungen oder langjährige Erfahrungen widerlegt
werden (zB risikoreiche Bauentscheidungen).
Eine biometrische Gesichtserkennung könnte dafür sorgen, dass der Kunde sofort mit dem
Namen angesprochen wird und eine Nachricht auf sein Smartphone erhält, mit deren Hilfe er
seine Zimmernummer erfährt und die Zimmertüre öffnen kann.
In Zukunft kann bewertet werden, wieviel Personen an einer Plakatwand oder einem
Schaufenster vorbeigehen, welcher Altersstruktur diese angehören und welche Kaufkraft diese
haben. Dahingehend kann die Steuerung der Werbung flexibel angepasst werden.
Rückfragen & Kontakt:
PRODINGER TOURISMUSBERATUNG
Marco Riederer
[email protected]