Datos. ¿Desastre o descubrimiento?

Si no es un genio de las matemáticas o ha superado sus cursos de análisis cuantitativo en el MIT, el enfoque actual en big data genera un dolor de cabeza por migraña o un deseo por los días en que el análisis de hoja de cálculo significa

Si no es un genio de las matemáticas o no ha superado sus cursos de análisis cuantitativo en el MIT, el enfoque actual en big data genera un dolor de cabeza por migraña o un deseo por los días en que el análisis de hojas de cálculo significaba una promoción.

En una conferencia reciente de Eye for Travel Analytics, expertos de Hilton, Wyndham, Priceline.com, United Airlines, Travelocity International, Novatel, Highgate Hotels y muchos otros gurús arrojaron enormes cantidades de datos cuantitativos a cientos de ejecutivos corporativos encargados de diseñar , desarrollando y analizando sus campañas de marketing y desarrollo empresarial. Todo el mundo está luchando por mantenerse al día con el imperativo de medición actual, no solo para recopilar los datos, sino también para que tengan algún sentido.

Muestra de datos
No hay ningún problema en la recopilación de datos, ya que decenas de empresas están configuradas para hacerlo por un costo nominal o gratuito; el problema es determinar qué datos se deben recopilar, su validez y qué se debe hacer con ellos. El desafío aún mayor es lograr que la alta dirección se tome la información en serio y la utilice para desarrollar, modificar y / o cambiar estrategias.

En este momento, el segmento de investigación de mercados de la industria parece ser como un perro con un hueso: al perro realmente le gusta el hueso y está feliz de compartir el premio con su dueño; sin embargo, los huesos para perros no son útiles ni atractivos para el dueño y solo son hermosos para el perro. En otras palabras, los gurús de la investigación de mercados están felices con toda esta información, pero ni siquiera pueden revelarla.

Motivación
Un estudio reciente de The Relevancy Group encuentra que menos de la mitad de los especialistas en marketing tienen acceso al panel de control a las métricas críticas necesarias para impulsar programas de optimización. Este informe de 2012 determinó que un tercio de los especialistas en marketing atacan el correo electrónico sin tener conocimiento de la tasa de ubicación de la bandeja de entrada de capacidad de entrega y sin comprender la importancia de esta información.

Para empeorar las cosas, Gilmartin (1,2013 de abril de 1998), en su revisión de la investigación de Wolfe de XNUMX, encontró que asumimos falsamente que los consumidores deciden racionalmente y las consultas que obligan a respuestas racionales son defectuosas. La investigación actual no considera los cambios sutiles en los valores y las visiones del mundo e ignora los cambios en los mapas mentales que ocurren con la edad.

La investigación de la ciencia del cerebro ha desafiado el comportamiento del consumidor. Se asumió que las personas expresan con precisión sus valores, necesidades y motivaciones; sin embargo, la investigación encuentra que esto no es cierto y, en realidad, los consumidores no son cualitativamente conscientes. La comprensión de que las personas no comprenden sus motivaciones desafía los principios básicos de la investigación. Según la investigación de Massy, ​​Frank y Lodahl, "las estadísticas multivariadas que describen los rasgos de personalidad no pueden representar más del 7 por ciento del comportamiento de compra".

Otro supuesto falso es la creencia de que los consumidores toman decisiones de compra basadas en su propio interés y usan la razón en la selección de productos. La investigación del cerebro encuentra que la razón juega un papel menor en las decisiones personales ya que los consumidores no eligen racionalmente; cualquier investigación que fuerce respuestas racionales será incorrecta, según Kevin J. Clancy y Robert S. Shulman (Marketing Revolution).

Smart Travel Analytics ofrece información
Aunque se están reevaluando los principios básicos de los datos, la investigación ofrece, como mínimo, la oportunidad de reflexionar sobre dónde hemos estado, dónde estamos y la oportunidad de considerar a dónde ir a continuación. Comprender que los datos no son perfectos no debería significar que se eliminen como herramienta de marketing; lo que sugiere es que se utilicen como parte de un arsenal que intenta proporcionar un portal al futuro (que se desconoce).

Lecciones compartidas en Eye para viajar
1. PWC encontró las mayores ganancias en Rev PAR (ocupación x ADR = Rev PAR) en las categorías de hoteles de lujo, de lujo superior y de lujo. Hay signos de recuperación en la industria del alojamiento, especialmente en el nivel superior de las cadenas, y también hay espacio para un crecimiento continuo.

2. Smith Travel Research clasifica los hoteles por marcas que incluyen:

- Cadenas de lujo: Fairmont, Four Seasons, ICH, Mandarin Oriental, Ritz Carlton, St. Regis y Waldorf
–73.1 por ciento de ocupación; ADR 274.11 dólares. Resultado: Rev PAR US $ 208.28

- Propiedades de primer nivel: Hilton, Marriott, Hyatt, Sheraton, Westin y Wyndham
–70.7 por ciento de ocupación; $ 154 ADR. Resultado: Rev PAR US $ 109

- Hoteles de lujo: Courtyard by Marriott, Crowne Plaza, Four Points, Hilton Garden Inn y Radisson
–70.8 por ciento de ocupación; $ 116.51 ADR. Resultado: Rev PAR US $ 82.46

- Hoteles de categoría media superior: Comfort Inn, Holliday Inn, Fairfield Inn y Hampton Inn & Suites
–62.9 por ciento de ocupación; $ 97.21 ADR. Resultado: Rev PAR US $ 61.14

- Escala media: Best Western, Holiday Inn Express, La Quinta Inn & Suites y Wingate
–54.7 por ciento de ocupación; $ 74.30 ADR. Resultado: Rev PAR US $ 40.67

- Económico: Days Inn, Motel 6, Red Roof Inn y Super 8
–54.3 por ciento de ocupación; $ 52.34 ADR. Resultado: Rev PAR US $ 28.41

-Propiedades independientes: Fontainebleau, Hotel Gansevoort, Watergate y Hotel Bel-Air
–61.3 por ciento de ocupación; $ 105.81 ADR. Resultado: Rev PAR US $ 64.88

3. Pedro Lim. Grupo hotelero Wyndham.

Wyndham tiene más de 7,000 hoteles en 66 países que representan 15 marcas. Una de las métricas de Lims se utiliza para priorizar los esfuerzos de desarrollo internacional en todo el mundo. Al recopilar datos de América, Europa, Medio Oriente/África y Asia Pacífico, su atención se centra en pronosticar el EBITDA (ganancias antes de impuestos sobre la renta, depreciación y amortización) de ingresos para priorizar los esfuerzos de desarrollo global.

4. Martín Stolfa, Hilton Worldwide. Modelo de madurez analítica.

- Etapa 1. La alta dirección tiene un interés limitado en la analítica.

- Etapa 2. La gestión de la “línea de negocio” impulsa la analítica.

- Etapa 3. Los altos ejecutivos están comprometidos con el análisis y alinean los recursos para respaldar los datos.

- Etapa 4. Toda la organización tiene capacidad analítica y se está desarrollando como una prioridad corporativa.

- Etapa 5. Toda la organización se beneficia de la analítica empresarial y la mejora continua se convierte en el mantra.

5. Thomas H. Davenport y DJ Patil. La organización de inteligencia de datos.

- Los datos están en todas partes y se basan en silos, pero deben usarse estratégicamente en las organizaciones.

- Datos considerados un elemento de repositorio

- La recopilación de datos incluye:

- Cliente (es decir, comportamiento, preferencias, aspiraciones, compra y ciclo de vida)

- Primera línea (es decir, servicios personalizados, preparación situacional y respuesta de oferta)

- Tecnólogos (es decir, almacenamiento, catálogo de productos, sistemas de fidelización, sistemas de precios / inventario)

- Los datos recopilados y analizados conducen al posicionamiento de precios, la evitación de servicios y el mantenimiento predictivo

GIGO. Basura dentro basura fuera.
Hay muchos desafíos que enfrentan la adquisición y funcionalidad de datos, y separar el trigo de la paja es solo una parte del proceso. La selección de pepitas de oro de fuentes confiables puede mejorar los resultados; por lo tanto, el requisito de asegurar datos de calidad puede resultar abrumador.

Guardián, curador o gerente
A medida que aumenta la cantidad de datos recopilados y analizados y surge un nuevo software, encontrar el talento para manejar el proceso es otra tarea formidable. Big data requiere consideraciones de gestión específicas:

1. Calidad. ¿La información es precisa, completa y confiable?

2. Control. ¿Existe una política de privacidad para los datos confidenciales? ¿Quién está autorizado para ver y utilizar la información y qué usos son aceptables?

3. Propiedad. ¿Quién posee los datos y quién toma la decisión final sobre su disposición?

En este momento, parece que la industria se encuentra en la etapa de búsqueda / recolección de análisis. Ahora, sería apropiado implementar las mejores prácticas para asegurar precisión y sabiduría en su uso.

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linda hohnholz

redactor jefe para eTurboNews con sede en la sede de eTN.

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