Если ранее, спланировать заграничную поездку без помощи туристического агентства было проблематично, то сегодня путешественники, освоившись с цифровыми технологии, могут проработать собственный, уникальный маршрут поездки и забронировать номера в гостиницах и хостелах в большинстве стран мира самостоятельно. Более того, повсеместное внедрение Big Data способствовало повсеместной «диджитализации» индустрии гостеприимства, баз данных отеля. А в руках умелого маркетолога, даже обезличенные данные могут стать отличным подспорьем для увеличения доходов вашего бизнеса, а также повышения качество обслуживания клиентов.
Как Big Data помогает понять ценообразование в индустрии гостеприимства?
После переезда бизнеса в онлайн, покупатели начали искать информацию о товаре прежде, чем принять решение о покупке, сравнивая цены и отзывы на разных сайтах. При этом стоит отметить, что такие сервисы позволяют анализировать все существующие предложения в несколько кликов мыши, что, в свою очередь, усиливает конкуренцию между разными компаниями. Поэтому в последние годы владельцы отелей и гостиниц работают по схеме динамического ценообразования.
Несмотря на свою эффективность, этот инструмент управления доходами используют лишь единицы предпринимателей. А ведь потенциально, он способен поменять правила игры в отраслях с жесткой конкуренцией, в частности – индустрии гостеприимства. Ведь анализ цен в режиме реального времени позволяет максимизировать прибыль за счет оперативного реагирования на действия конкурентов и полностью окупить цену создания баз данных. При этом стоимость услуг может меняться автоматически, в соответствии с заданным промежутком – ежедневно, ежечасно или даже поминутно. Поэтому многие понимают, как ценна база данных отеля и баз отдыха.
От чего зависит цена номера?
Стоимость проживания в отеле или хостеле зависит от ряда критериев:
- Расположение. Логично, что цены в местах, находящихся в центральной части города, около береговой линии или вблизи исторических достопримечательностей будут несколько выше, чем в заведениях, расположенных за пределами городской черты;
- Вместимость гостиницы. Цена рассчитывается с учетом наличия свободных номеров, а также спроса среди целевой аудитории. Так, перед проведением крупных мероприятий отель может повысить цену на проживание в свободных номерах, не теряя в количестве посетителей. В то же время, если план заполняемости не выполняется, расценки могут быть снижены;
- Тип номера. Например, в гостинице есть пара апартаментов класса люкс, но лишь одни – с видом на море. Логично, что цена на них будет выше. Это же касается и уровня комфорта: «стандарты» с окнами, выходящими на морское побережье, будут несколько дороже, чем аналогичные комнаты, развернутые в сторону городской застройки;
- Промо-акции. Путешественники, ограниченные в бюджете, поселятся к вам гораздо охотнее в случае, если ваше заведение проводит различные акции или делает скидки. При чем речь идет не только о тихом «межсезонье», но и о полноценном сезоне, при котором «загрузка» оказывается полной (либо выше планируемой нормы);
- Цены конкурентов. Если один отель повышает стоимость проживания в преддверии масштабного мероприятия или сезона, то другая гостиница может «сыграть» на этом, переманив часть постояльцев более выгодными предложениями: скидками, акциями, бесплатными дополнительными услугами;
- Сетевой эффект. Если ваш отель оказался в тренде и на пике популярности, с большой вероятностью, вас ожидает наплыв клиентов, готовых «переплачивать» даже за стандартные услуги.
При этом стоит отметить, что ценообразование в индустрии гостеприимства регулируется и действующим законодательством.
И это лишь часть факторов, учитывающихся при расчете цены на услуги отеля. Собирать эти данные вручную (с учетом их регулярного обновления) – слишком долго, трудно, да и нецелесообразно. Поэтому на помощь владельцам гостиниц могут прийти парсеры, позволяющие собрать базу данных отеля и автоматизировать динамическое ценообразование в полном соответствии с заданными настройками.
Как скрепинг помогает при построении нужной модели ценообразования?
Во-первых, грамотное «отсеивание» собранных данных поможет предсказать повышение или снижение спроса на услуги отеля. Во-вторых, помимо управления ценовой политикой, парсинг позволяет:
- Проводить мониторинг цен конкурентов в режиме реального времени;
- Формировать детальные отчеты об эффективности проведенных промо-кампаний;
- Собирать данные, необходимые для построения действенных стратегий продвижения бизнеса.
В-третьих, сбор обезличенных данных пользователей позволяет создавать персонализированные предложения, основанные на поведении клиентов, их покупательских привычках, готовности искать возможности для снижения расходов при путешествиях в другие страны.
