El análisis de datos en la hospitalidad es un medio fundamental y rico para mejorar los resultados. Un establecimiento que no utiliza esta práctica opera de manera similar a un piloto de avión que viaja sin instrumentos en un día nublado.
La información lo es todo para encontrar la mejor dirección estratégica y aprovechar al máximo las oportunidades comerciales. ¡Mira nuestros consejos sobre el tema!
RFM
El análisis RFM es un recurso importante para descubrir la probabilidad de que un cliente haga negocios con su establecimiento nuevamente y ayuda al hotel porque optimiza sus acciones de marketing. El acrónimo en inglés corresponde a:
- reciente (recency): que identifica a los clientes que se han quedado recientemente y pueden estar más dispuestos a hacer nuevas reservas;
- frecuencia (frequency): que enumera los invitados más frecuentes como los que tienen más probabilidades de quedarse en el futuro;
- valor financiero (monetary): que se dirige a aquellos huéspedes con mayor poder adquisitivo, que tienen un ticket promedio más elevado.
Por lo tanto, el análisis RFM busca relacionar y comprender el comportamiento de aquellos clientes que tienen más probabilidades de quedarse, ya sea porque lo hicieron recientemente, o porque lo hacen regularmente, o porque contribuyen de manera más significativa a los ingresos del hotel.
Los consejos sobre el análisis de datos
Con base en la definición de análisis RFM, ya sabe que la idea es relacionar a los clientes con el mayor potencial para que pueda dirigir sus acciones de marketing a esta audiencia. Desde este punto de vista, cuanto más completos y detallados sean los datos, para permitir una comprensión más profunda de los hábitos de sus huéspedes, mejores serán los resultados.
En otras palabras, la segmentación de los clientes según la frecuencia, la proximidad al alojamiento y los gastos más significativos apuntan a su enfoque, pero sus acciones serán más efectivas si utilizan análisis de datos para conocer a sus clientes y desarrollar estrategias y acciones que los estimulen más.
Analice la base de clientes
Su primer paso es analizar los datos disponibles en su base de clientes. Ella tiene información importante sobre cómo son, qué consumen, la frecuencia de las reservas que mantienen, la duración de la estadía y cuándo se quedaron.
Aplicar un esquema de puntuación
Según esta información, no tendrá problemas para calificar a sus clientes de acuerdo con los criterios de RFM. El resultado es que obtiene una lista de clientes en las situaciones más favorables para regresar a su hotel.
Dirigir los esfuerzos de marketing
Esta lista le permite orientar sus esfuerzos de marketing de forma personalizada a cada uno de estos grupos. Para aquellos que se quedan con frecuencia, por ejemplo, una política de fomento de la lealtad, es una gran medida. Los que gastan más cada día pueden ser alentados a regresar si su hotel les ofrece un servicio VIP.
Oferecer servicios adicionales
Este grupo con el boleto promedio más alto es el que más probablemente se sentirá atraído por servicios adicionales, pero incluso los huéspedes frecuentes y recientes se sentirán más estimulados si su análisis de datos es capaz de identificar lo que más desean como servicios complementarios.
Utilice un sistema integrado
El análisis manual de datos tiene limitaciones significativas. Primero, porque se necesita mucho más trabajo para procesarlos. Segundo, porque este esfuerzo adicional favorece la aparición de errores y reduce la precisión de cualquier análisis. Además, la integración elimina el retrabajo y favorece los negocios.
Por lo tanto, el análisis de datos en el sector hotelero depende básicamente de mantener una base segura y completa. Además, el ejercicio recurrente de utilizar la información sobre sus invitados aumenta constantemente su comprensión de las necesidades de los clientes y proporciona a la gerencia ideas e identificación de oportunidades comerciales.
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contacto con nuestro equipo y cuente con su preparación para ayudar y asesorar sobre el soporte que la tecnología puede proporcionar para aumentar sus reservas.
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