Hotel Plaza Nice Blog

Zavedení:

Pohostinství je vysoce konkurenceschopné a hotely musí najít nové způsoby, jak přilákat a udržet hosty. Jedním z nejúčinnějších způsobů, jak toho dosáhnout, je optimalizace procesu rezervace hotelu. Prozkoumáme, jak hotel použil rezervační panel k zefektivnění procesu rezervace a zvýšení rezervací o 20%.

výzev:

Náš klient, luxusní hotel v rušném městě, se snažil přilákat nové hosty a zvýšit rezervace.

Online hotelové rezervační kanály dramaticky změnily možnosti rezervace a chování zákazníků. Značný počet hotelových rezervací je odvolán z důvodu zrušení nebo nedostavení se. Mezi typické důvody zrušení patří změna plánů,konflikty v plánování atd. To je často usnadněno možností, jak tak učinit zdarma nebo nejlépe za nízkou cenu, což je výhodné pro hotelové hosty, ale je to méně žádoucí a možná i faktor snižující příjmy pro hotely.

Proto je potřeba nahlédnout do dat a doporučení.

přístup:

1. Čištění dat.

Hotel představil 18měsíční rezervační/rezervační datový soubor s 36 276 sloupci. Pomocí aplikace excel musela být datová sada téměř dokonalá vyčištěna, aby se odstranily všechny duplikáty pomocí funkce “odebrat duplicitní funkci” na kartě Data. Také jsem zkontroloval chybějící hodnoty, ale žádný nebyl nalezen.

2. analýza.

Datová sada je převedena na tabulku pomocí CTRL + A a CTRL + T. také tabulka je přejmenována na “Hotel Data” na kartě Návrh tabulky. Pomocí tabulky jsem vygeneroval datový slovník.

Při analýze mého stolu jsem si všiml, že roční období mají vliv na rezervace. Vložil jsem nový sloupec s názvem “sezóna”. Sezónu jsem seskupil na zimu, jaro, léto, podzim. Seskupil jsem svůj arrival_month pomocí příkazu IF k napsání mého vzorce: =IF([@[arrival_month]]<=2, “Zimní”, pokud([@[arrival_month]]& lt;=5, “jaro”, pokud([@[arrival_month]]<=8, “léto”, pokud([@[arrival_month]]<=11, “podzim”, “zima”))))

Také jsem seskupil avg_price_per_room do 5 rozsahů pomocí minimální a maximální ceny. To se provádí kliknutím na rozevírací filtr ve sloupci avg_price_per_room v tabulce. Vložil jsem nový sloupec s názvem “Cenové rozpětí” a vyplnil skupinu pomocí příkazu IF k napsání mého vzorce: =IF([@[avg_price_per_room]]<=108, “cena btw 0-108”, pokud([@[avg_price_per_room]]<=217, “Cena btw 109-217”, pokud([@[avg_price_per_room]]<=326, “Cena btw 218-326”, pokud([@[avg_price_per_room]]<=435, “Cena btw 327-435”, “Cena btw 436-544”))))

3. Kontingenční Tabulka

Na kartě Vložit jsem klikl na ” kontingenční tabulka “a vytvořil spojení mezi jednotlivými sloupci v tabulce s názvem”Hotel Data”. Níže je několik spojení v listu “fungování”.

4. Vizualizace Dat

Každé otočné připojení je vizualizováno pomocí kontingenčního grafu. Uspořádal jsem grafy a vložil “kráječ”, abych ovládal svůj vztah grafu a vytvořil rezervační panel.

Uzavření:

Pomocí řídicího panelu zobrazíte interakce klíčových indikátorů v datech hotelových rezervací. Předložil jsem doporučení založené na datech svému týmu, sestavili jsme naše doporučení a předpokládáme 20% zvýšení rezervací při implementaci.

Moje doporučení jsou založena na; ceny a propagační akce, upřednostňování populárních typů pokojů a zkrácení čekacích dob pro hosty.

Jak se pohostinství stává konkurenceschopnějším, hotely, které využívají data ke zlepšení svého rezervačního procesu, budou lépe vybaveny, aby uspěly a přilákaly nové hosty s více vracejícími se hosty.