A análise de dados na hotelaria é um meio fundamental e rico em possibilidades de melhora dos resultados. Um estabelecimento que não use essa prática opera de forma similar a um piloto de avião viajando sem instrumentos em um dia nublado.

Informação é tudo para encontrar a melhor direção estratégica e aproveitar ao máximo as oportunidades de negócio. Por isso, confira nossas dicas sobre o tema!

A análise RFM

A análise RFM é um recurso importante para saber a probabilidade de um cliente voltar a fazer negócios com o seu estabelecimento e ajuda o hotel porque otimiza suas ações de marketing. A sigla em inglês corresponde a:

• recência (recency): que identifica os clientes que se hospedaram recentemente e podem estar mais dispostos a fazer novas reservas;
• frequência (frequency): que relaciona os hóspedes mais frequentes como mais propensos a hospedagens futuras;
• valor financeiro (monetary): que segmenta aqueles hóspedes com maior poder de compra, que têm um ticket médio mais elevado.

Assim, a análise RFM busca relacionar e entender o comportamento daqueles clientes com mais chances de se hospedarem, seja porque o fizeram recentemente, seja porque o fazem regularmente, seja porque contribuem de forma mais expressiva para a receita do hotel.

As dicas sobre análise de dados

Com base na definição da análise RFM, você já sabe que a ideia é relacionar os clientes com maior potencial para que possa direcionar suas ações de marketing para esse público. Desse ponto de vista, quanto mais completos e detalhados forem os dados, no sentido de permitir uma compreensão mais profunda sobre os hábitos dos seus hóspedes, melhores os resultados.

Ou seja, a segmentação dos clientes de acordo com a frequência, a proximidade de hospedagem e os gastos mais expressivos aponta o seu foco, mas suas ações serão mais efetivas se usar a análise de dados para conhecer seus clientes e elaborar estratégias e ações que os estimulem mais.

Analise a base de clientes

O seu primeiro passo é analisar os dados disponíveis na sua base de clientes. Ela tem informações importantes sobre como eles são, o que consomem, a frequência de reservas que mantêm, o tempo de permanência e sobre quando se hospedaram.

Aplique um esquema de pontuação

Com base nessas informações, você não terá dificuldades em pontuar os seus clientes de acordo com os critérios da RFM. O resultado é que você obtém uma lista dos clientes nas situações mais favoráveis a um retorno para o seu hotel.

Direcione os esforços em marketing

Essa lista permite que você direcione os seus esforços de marketing de forma personalizada para cada um desses grupos. Para aqueles que se hospedam frequentemente, por exemplo, uma política de incentivo à fidelidade é uma ótima medida. Já aqueles que gastam mais a cada dia de permanência podem ser estimulados a retornar se o seu hotel oferecer um serviço VIP para eles.

Ofereça serviços adicionais

Esse grupo com maior ticket médio é o mais propenso a se sentir atraído por serviços adicionais, mas mesmo os hóspedes frequentes e recentes vão se sentir mais estimulados se sua análise de dados for capaz de identificar o que eles mais desejam como serviços complementares.

Use um sistema integrado

Uma análise manual de dados tem limitações significativas. Primeiro, porque fica muito mais trabalhoso processá-los. Segundo, porque esse esforço adicional favorece a ocorrência de erros e diminui a precisão de qualquer análise. Além disso, a integração elimina o retrabalho e favorece os negócios.

Assim sendo, a análise de dados na hotelaria depende, basicamente, de manter uma base segura e completa. No mais, o exercício recorrente do uso de informações sobre os seus hóspedes aumenta constantemente a compreensão sobre as necessidades dos clientes e municia a direção com ideias e com a identificação de oportunidades de negócios.

Entre em contato com nossa equipe e conte com o preparo dela em ajudar e orientar sobre o suporte que a tecnologia pode dar para aumentar suas reservas.