Les données sont précieuses, elles sont la base de votre stratégie puisqu’elles vous renseignent précisément sur l’activité de votre établissement. Vous avez une vision globale de votre chiffre d’affaires généré sur l’année, vous repérez qu’elles sont les chambres les plus vendues, vous connaissez les périodes de creux, et celles où vous avez plus de réservations, vous savez si votre clientèle est plus affaires ou famille, et du coup, vous créez des packages ou offres spéciales pour satisfaire leurs attentes.

Où se trouve les données pour un hôtel ?

Cette data tout le monde en a en stock effectivement, dans le Property Management System  notamment pour la base clientèle, dans votre moteur de réservation, dans votre outil de emailing, dans votre  CRM, sur les OTA avec les avis clients et retours sur la satisfaction/insatisfaction mais également sur les réseaux sociaux avec les fans qui interagissent avec vous.

Cette data, elle est partout. Cela fait beaucoup d’endroits à consulter et de graphiques à générés. Ces informations, pertinentes et précises, sont générées automatiquement par les plateformes. Saviez-vous que sur Facebook vous pouvez déterminer quels sont vos fans les plus actifs par tranches d’âge ? Saviez-vous que grâce à votre PMS, vous pouvez établir des graphiques pour connaître les raisons qui motivent vos clients à choisir votre hôtel et également l’apporteur principal qui vous amène ces clients ? Toutes ces données vous donnent des tendances et vous permettent ensuite d’affiner votre stratégie.

Comment utiliser les données dans un hôtel

Cette data, elle est nécessaire. En effet, aujourd’hui, peu d’hôteliers exploitent correctement ces datas par manque de temps, bien sûr, parce que c’est compliqué mais aussi par manque de connaissances sur les leviers à actionner. Il y a de véritables outils qui existent pour vous aider dans l’optimisation de votre hôtel.

Cette data, elle est exploitée par les distributeurs, ils vous font des recommandations tarifaires et autres. Vos données, exploitées, ont une valeur immense et c’est celui qui arrive à les exploiter qui aura le pouvoir et pour l’instant, ce sont les OTAs qui ont pris le chemin de ce pouvoir.

L’enjeu aujourd’hui, c’est d‘utiliser ses données pour optimiser sa stratégie, augmenter son CA, améliorer ses performances. Et c’est passionnant dans le fond mais le problème, c’est que c’est fastidieux et que vous n’avez pas le temps :

  • pas le temps de chercher à décrypter chaque plateforme qui propose ses propres graphiques
  • pas le temps de trier les données trouvées à droite à gauche et d’en faire une synthèse
  • et tout simplement, pas le temps pour consulter (interpréter) ces données.

Il y a des chiffres et des courbes partout et ça pique les yeux. Ces données sont générées automatiquement, c’est bien, mais qu’est-ce-qui est vraiment important au final ? Ces données sont déconnectées les unes des autres, comment lire, faire un rapprochement entre les données facebook, Google Analytics, de mon PMS, de mon Booking Engine, etc. ? Ces données n’ont pas le même référentiel. Perdu au milieu de tous ces graphiques, vous jetez un œil au CA, au taux d’occupation, puis vous quittez la page et n’y revenez plus.

Les données structurées

Ce sont des données organisées, étiquetées ou catégorisées. Pensez-y comme une étiquette ; un moyen simplifié pour filtrer les données que vous voulez à partir des données que vous ne voulez pas.

Observons les réservations, par exemple. Lorsque la réception enregistre une nouvelle réservation dans votre PMS, elle ajoute des informations descriptives sur le client : Date d’arrivée et date de départ, le nom et le pays. Parce que ces données sont triées, ou structurées, vous pouvez facilement filtrer par dates, par exemple, pour comprendre les tendances de réservation.

Les données non structurées

Si les données structurées sont des données organisées, les données non structurées sont des données désorganisées. Très souvent, les données non structurées ont toujours le potentiel de nous fournir des informations précieuses pour nos opérations hôtelières. Le problème avec les données non structurées est qu’il n’y a pas de moyen facile ou évolutif pour sélectionner la pertinence nécessaire à partir des données dans leur état actuel.

Regardons un exemple. Les avis des clients sur TripAdvisor, que nous les aimions ou non, peuvent influencer le processus de prise de décisions pour les clients potentiels. Pourtant, si nous devions essayer d’analyser ces données, il y aurait beaucoup d’efforts manuels, avec peu d’informations exploitables. C’est parce les avis des internautes sur ne sont pas structurés de manière à être facilement exploités.

La prochaine étape au-delà de l’analyse descriptive dans son envergure et sa complexité, est l’analyse prédictive.

L’analyse prédictive de vos données

Elle utilise de grands groupes de données du passé pour non seulement déterminer les tendances passées, mais aussi pour déterminer ce qui peut arriver dans le futur. Parce que l’analyse prédictive est une supposition, elle ne peut jamais être certaine à cent pour cent. Pourtant, les bonnes analyses prédictives peuvent offrir des indications précieuses pour la stratégie de gestion de votre hôtel.

Un bon exemple de l’analyse prédictive, lorsque vous analysez les tendances des réservations passées pour prévoir le taux d’occupation des prochaines semaines dans votre établissement.

L’avenir de l’exploitation des données de votre hôtel

Les analyses prescriptives combinent des données structurées et non structurées avec un calcul puissant, connu dans le monde de la science des données comme une « Machine Learning » ou apprentissage automatique. Cette nouvelle technologie implique des processus algorithmiques avancés qui prédisent essentiellement l’avenir basé sur les performances passées (comme l’analyse prévisionnelle). Pourtant, l’analyse prédictive va plus loin en prenant en compte le Big Data comme la météo, la circulation, ou même les événements géopolitiques. Elle propose alors des actions possibles sur la base de ces données