Ứng dụng Phân tích dữ liệu vào Quản trị doanh thu khách sạn

Trong bài trước, chúng tôi đã trình bày xu hướng ứng dụng phân tích dữ liệu vào hoạt động quản trị doanh thu của những chuỗi khách sạn. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết hơn vì sao đây là hướng đi tất yếu của ngành nhà hàng - khách sạn, và xem xét một ví dụ cụ thể. 

Vì sao nên áp dụng phân tích dữ liệu vào quản trị doanh thu khách sạn

Khi chưa có giải pháp Business Intelligence, bộ phận quản trị doanh thu thường sẽ phải dựa vào MS Excel và Access. Cách tiếp cận này có những điểm yếu sau:

• Dữ liệu phân mảnh và lạc hậu: các phần dữ liệu riêng lẻ được lưu trữ tại nhiều nơi khác nhau, ví dụ như các file Excel phải được cập nhật bằng tay hàng tuần hay hàng tháng
• Khả năng truy cập trực tiếp bị giới hạn: chỉ có một số ít các quản lý cấp cao có thể truy cập trực tiếp vào tất cả các dữ liệu.
• Hệ thống báo cáo không chuẩn hóa: các báo cáo chủ yếu dựa trên những file Excel được tạo và dùng một lần, và cần rất nhiều nguồn lực để cập nhật.

Vì những điểm yếu này mà quy trình phân tích tốn rất nhiều thời gian. Cách tiếp cận này có thể khả thi cho một hay một vài khách sạn nhưng chắc chắn là một gánh nặng lớn đối với những chuỗi khách sạn lớn. 

Carlson Rezidor Hotel Group là một trong số những chuỗi khách sạn hàng đầu thế giới với hơn 1.300 khách sạn tại gần 100 quốc gia. Bộ phận quản trị doanh của công ty từng sử dụng Excel và Access cho việc phân tích và báo cáo. Công việc rất chậm và nhiều thiếu sót. Các nhần viên dành một nửa thời gian chỉ để thu thập và định dạng lại dữ liệu thay vì phân tích chúng. Do đó, bộ phận này chỉ có thể đưa ra từ 2 đến 3 khuyến nghị hàng năm cho mỗi khách sạn. Nhưng tệ hơn nữa là các khách sạn không xem các khuyến nghị đó là có ích.

Đọc thêm: 9 phương pháp gia tăng lợi nhuận cho khách sạn

Công ty do đó quyết định áp dụng giải pháp Business Intelligence Tableau và gần như ngay lập tức gặt hái được lợi ích lớn. Sau 5 tuần, họ đã có thể tạo 75 bảng thông tin (dashboard) khác nhau. Và sau 3 tháng thì số khách sạn yêu cầu được cung cấp báo cáo hàng tuần tăng từ 0 lên 300.

Phân tích dữ liệu cho phép khách sạn đưa ra quyết định dựa trên con số thật thay vì chỉ là phỏng đoán, và có thể chớp lấy các thời cơ có rủi ro cao hơn. 

Phân tích dữ liệu trong thực tế

Sau đây là một ví dụ thực tế, được thực hiện bằng phần mềm BI của Tableau, nhằm minh họa cho khả năng ứng dụng của phân tích số liệu vào tối ưu hóa doanh thu. 

Đồ thị bên dưới giúp các nhà quản trị doanh thu so sánh mức giá phòng các khách sạn trong chuỗi với các đối thủ trong khoảng thời gian 120 ngày. Nó kết hợp mức giá phòng thực tế, giá của đối thủ, và mức giá tối ưu, được tính dựa trên số liệu dự báo nhu cầu. Mỗi dòng đại diện cho một khách sạn trong chuỗi, và mỗi cột đại diện cho một ngày. 

Chỉ nhìn lướt qua đồ thị này, các nhà quản trị doanh thu có thể nhanh chóng xác định được ngày và khách sạn cụ thể được định giá quá cao hay quá thấp. Cột màu xanh tượng trưng cho mức giá quá cao, còn cột màu cam là mức giá quá thấp. Màu càng đậm thì sự chênh lệch càng lớn.

Đọc thêm: 5 lời khuyên để tăng doanh thu khách sạn từ đặt phòng trực tiếp

Với việc dữ liệu được thể hiện dưới dạng hình ảnh như vậy, người dùng có thể nhanh chóng có được sự hiểu biết sâu sắc chỉ bằng cách nhìn lướt qua. Ví dụ, khách sạn ở dòng đầu tiên thường xuyên có mức giá quá cao trong suốt 120 ngày. Mặt khác, những khách sạn ở dưới cùng có mức giá phòng rất sát với mức tối ưu vì hầu như không có cột nào. Nếu không nhờ vào năng lực phân tích dữ liệu này, nhóm quản trị doanh thu sẽ phải tiêu tốn rất nhiều thời gian xem xét từng khách sạn. Và tại mỗi khách sạn, họ phải xem xét từng ngày cụ thể để xác định vấn đề.

Bạn có thể tải white paper bên dưới để tìm hiểu thêm về các ứng dụng thực tế khác của phần mềm phân tích dữ liệu trong hoạt động quản trị doanh thu khách sạn.