Die Wahl zwischen einem Revenue-Management-System und Barebones-Datenfeeds

Der Unterschied zwischen einem Revenue Management System und Barebones Data Feed ist ähnlich wie der Unterschied zwischen der Verwendung eines Windows-Laptops und eines Linux-Laptops. Während das erste einfacher zu bedienen und grafisch ist und es Personen mit minimaler Computererfahrung ermöglicht, es zu bedienen, hat das zweite den Vorteil, dass Sie Rohberechnungen ändern, das Innenleben Ihrer Systeme anzeigen und verstehen können und vieles mehr.

Mit der RMS-Software erhalten Sie eine Dashboard-ähnliche Ansicht. Diese Ansicht enthält keine Rohdaten, sondern eine vorzeigbare Ansicht, nachdem die Daten von benutzerdefinierten Algorithmen verarbeitet wurden. Auf der anderen Seite würden Ihnen Barebones-Datenfeeds nur eines bieten – saubere und strukturierte Daten, angepasst an das gewünschte Format. Diese Daten können dann in Diagramme umgewandelt oder zum Erstellen eines Vorhersagemodells verwendet werden oder grundsätzlich in jeden Teil Ihres Geschäftsablaufs eingefügt werden, wie Sie es für richtig halten.

Warum verwenden Unternehmen im Gastgewerbe RMS-Software?

Die meisten Unternehmen, insbesondere im Gastgewerbe, nutzen schon seit geraumer Zeit Revenue-Management-Systeme. Diese RMS sind proprietäre Programme, die von großen Softwareunternehmen gemäß den allgemeinen Anforderungen dieser Unternehmen entwickelt wurden. Sobald das System jedoch eingerichtet ist, beziehen sich Wartung und Support hauptsächlich auf Systemfehler oder Probleme bei der Verwendung. Auch wenn es neue Erweiterungen gibt, liegen diese meist nicht in der Hand der Unternehmen. Unternehmen, die RMS verwenden, haben in keiner Weise eine Ahnung von den echten Rohdaten, die verarbeitet werden, um die schönen Diagramme und Zahlen zu erstellen. Frühere nicht technisch versierte Unternehmensleiter bevorzugten dies, da Sie Ihre Grafiken und Zahlen nicht ohne Aufwand direkt aus dem System erhalten würden und daher die Vorlaufzeit für Erkenntnisse schnell war. Gastgewerbeunternehmen konzentrierten sich auf das Geschäft und hatten keine technischen Mitarbeiter, weshalb ein RMS die einzige Möglichkeit für Unternehmen war, mehrere Metriken im Auge zu behalten.

Bedeutet die Verwendung eines RMS, Daten auf dem Tisch zu lassen?

Die Dinge haben sich jedoch geändert, und jede Art von Unternehmen analysiert heute Rohdaten aus mehreren Gründen:

• Kundenstimmung verstehen.
• Um Daten über ihre Konkurrenz zu sammeln.
• Fokussierte Ziele zu setzen, die die Mitarbeiter erreichen können.
• Um Änderungen auf dem Markt zu bemerken.

Ein proprietäres RMS würde jedoch bedeuten, dass viele der oben genannten Punkte nicht mit allen verfügbaren Daten untersucht würden. Die Verwendung eines proprietären RMS bedeutet, dass Sie die Rohdaten nie sehen können. Das bedeutet direkt, dass Sie keine neuen Datenpunkte identifizieren oder bessere Möglichkeiten zur Nutzung der Daten vorschlagen können. Falls der verwendete Algorithmus nicht der optimalste ist, können Sie nicht fortfahren und um die Verwendung eines anderen Algorithmus bitten. Gleichzeitig können Sie, wenn die vom System erfassten Datenpunkte nicht ausreichen, nicht einmal verlangen, dass mehr Datenströme mit vorhandenen Daten verwendet werden.

Und all das bedeutet definitiv, Daten für Ihre Konkurrenz auf dem Tisch zu lassen und im Rennen zurückzufallen.

Was passiert, wenn Sie zu Barebone-Datenfeeds wechseln?

Wir haben viel über RMS-Systeme gesprochen, die von Hotels, Vermietungen, Fluggesellschaften, Reisebüros und mehr verwendet werden. Was passiert, wenn Sie zu Barebones-Datenfeeds wechseln? Nun, zum einen „Puff“ – Ihr gut aussehendes Armaturenbrett ist weg. Stattdessen müssen Sie sich zunächst entscheiden, welche Datenströme Sie anzapfen möchten, um Ihre Datenpunkte zu sammeln. Sie können auf jeden Fall Web Scraping verwenden, um die meisten Daten zu sammeln und auch von mehreren Stellen aus für Datenredundanz zu crawlen.

Sobald Sie sich entschieden haben, von welchen Orten Sie Daten crawlen und sammeln möchten, müssen Sie eine Scraping-Engine bauen oder die Hilfe von DaaS-Anbietern wie PromptCloud in Anspruch nehmen , um Ihre Daten in den gewünschten Formaten zu erhalten. Beachten Sie, dass viele der Websites, die Sie durchsuchen werden, um Ihre Daten zu erhalten, unstrukturiert sind und sich ihre Benutzeroberflächen mit der Zeit ändern können. Daher ist es ein Muss, sich stark auf den Scraping-Motor zu konzentrieren, falls Sie die Aufgabe selbst erledigen. Wenn Sie die Hilfe eines Teams wie unseres in Anspruch nehmen, können Sie uns die Kopfschmerzen beim Ändern der Benutzeroberfläche und unstrukturierter Daten überlassen, da Sie nur die gewünschten Daten, das gewünschte Format und die gewünschte Art angeben müssen zu dir geliefert werden.

Obwohl die Datenerfassung am komplexesten ist, lohnt es sich, da Sie jetzt die Rohdaten durchgehen und Algorithmen darauf ausführen können, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Die Daten können Ihnen auch helfen, Marktveränderungen, Benutzerstimmungen, Änderungen in Kauftrends und mehr zu erkennen. Wie das Geschäftsteam entscheidet, die Daten zu verwenden, liegt ganz bei ihnen – sei es mit einem handelsüblichen BI-Tool für ausgefallene Visualisierungen oder einer proprietären Analyse-Engine. Ein weiterer Aspekt, den Sie unter Kontrolle haben, ist, wie oft Sie die Daten aktualisieren möchten, um Ihre Modelle auf dem neuesten Stand zu halten.

Wie macht man also den Wechsel?

Der Aufbau Ihrer benutzerdefinierten Entscheidungsmaschinen zur Überwachung Ihrer Konkurrenz, Ihrer Kunden und des Marktes selbst ist eine schwierige Aufgabe, aber wenn Sie das Beste aus Daten machen wollen, müssen Sie uralte RMS-Systeme aufgeben und intelligente Modelle verwenden, die darauf aufbauen regelmäßig aktualisierte frische Datenströme. Der Grund dafür ist einfach. Sie können jeden Teil des von Ihnen erstellten Modells jederzeit ändern. Und Sie hätten auch völlige Autonomie über dieses System. Auf diese Weise wüssten Sie auch, wie gut die Vorhersagen und Modelle tatsächlich funktionieren.

Für die meisten Nicht-Tech-Unternehmen wird empfohlen, den Teil der Datenerfassung auszulagern, sobald Sie sich für die Datenquellen und die Datenpunkte entschieden haben, die Sie benötigen. Danach benötigen Sie ein Tech-Team aus Ingenieuren für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftlern, um die Daten zu verarbeiten und zu sehen, welche Datenströme am besten geeignet sind, um wichtige Erkenntnisse zu liefern.

Eine der größten Fluggesellschaften aus Indien erreichte uns mit der Anforderung, verschiedene Websites von Fluggesellschaften und Online-Reisebüros nach Flugdetails und flugpreisbezogenen Daten zu durchsuchen. Einer unserer Verkaufsberater erläuterte ihnen eine allgemeine Vorstellung davon, wie wir ihnen mit unseren maßgeschneiderten Web-Crawling-Diensten in der gewünschten Häufigkeit und im gewünschten Format helfen können. Die Fluggesellschaft fand unseren Service als das richtige Match und teilte ihre Anforderungen im Detail für die Machbarkeitsprüfung und das Angebot mit. Nach einigen Diskussionen und Verhandlungen haben wir beide dem Deal zugestimmt.

Fazit

Daten sind das neue Öl, und das Sammeln und Verarbeiten von Rohdaten ist die einzige Möglichkeit, wie Ihr Unternehmen auf dem heutigen dynamischen Markt überleben kann, auf dem selbst große Unternehmen mit Hunderten von Filialen in den USA scheitern. Auch wenn es auf den ersten Blick schwierig aussieht, ist die Einrichtung eine einmalige Angelegenheit, und alles, was Sie tun müssen, ist, sie zu erweitern, zu warten und die Datenströme langfristig zu analysieren.