Роль аналитика данных в индустрии гостеприимства сегодня

В индустрии гостеприимства основное внимание уделяется обслуживанию гостей, и операционные департаменты составляют большинство персонала. Неоперационные сотрудники обычно составляют 10-15% от общего числа работников, причем 50% из них работают в отделе продаж. Например, в отеле на 150 номеров в каждом отделе будет один или два неоперационных сотрудника. Учитывая ежегодную заполняемость 50-60% и сезонные колебания, часто не находится никого, кто мог бы анализировать, развивать или корректировать данные, что приводит к постоянным проблемам или незамеченным ошибкам. Это влияет на показатели отеля, что вызывает изменения в управлении и повторяющийся цикл выявления и решения проблем.

Это может показаться преувеличением, но задумайтесь: с 2-3 банкетами в неделю и завтраками для более чем 100 человек, когда менеджер F&B должен анализировать продажи, оценивать конкурентов и разрабатывать новые меню для бара или ресторана с шеф-поваром? Кроме того, наличие полного штата сотрудников — редкость. Часто только около 80% позиций заполнены из-за болезней, отпусков или незаполненных вакансий. Сотрудники всех отделов начинают выгорать от своих основных обязанностей, и им все равно нужно составлять отчеты и проводить анализы. Когда развивается такой сценарий, нагрузка ложится на финансовый отдел, который уже имеет плотный график с налоговой отчетностью, закрытием месяца, подготовкой прогнозов и бюджетированием. Поэтому нет никого, кто мог бы устранить этот важный пробел.

Отличие между внутренними аудиторами и аналитиками данных

Опытные отельеры могут возразить, что внутренние аудиторы или аудиторы доходов выполняют аналогичную роль. Однако внутренние аудиторы не обладают такой квалификацией в области аналитики данных в отелях. Их работа сосредоточена на финансовых и бухгалтерских отчетах, системных ошибках и соблюдении внутренних процедур, используя базовые навыки работы с Excel.

В отличие от них, аналитик данных с знаниями программирования может выполнять эти задачи более эффективно, разрабатывая сложные отчеты, автоматизируя процессы, выявляя и исправляя ошибки, а также улучшая аналитику в соответствии с конкретными потребностями. Важные навыки для аналитика данных включают SQL, R/Python/Julia и PowerShell (базовые), продвинутые навыки работы с Excel с использованием Power Query и частичное понимание обмена данными между приложениями отеля.

Таким образом, мы говорим не просто о помощнике финансового или бухгалтерского управления, а о мосте между финансами/бухгалтерией и IT. Такой специалист связывает показатели работы отеля с внутренними проблемами, которые можно выявить только путем анализа отчетов из всех систем. Например, аналитик данных может выявить закономерности между продажами F&B и возрастом, национальностью или полом гостей. Он может собирать данные отзывов со всех платформ, где гости оставляют отзывы, без привлечения внешних компаний. Эти примеры – лишь верхушка айсберга, применимая как к небольшим отелям, так и к крупным курортам. Аналитик данных способен создавать сложные аналитические отчеты, которые динамически отображают различные показатели, позволяя принимать решения на основе реальных тенденций. Такой сотрудник будет напрямую отвечать за составление, сбор, обеспечение точности информации и её представление. В результате другие сотрудники смогут анализировать и делать выводы, не занимаясь самостоятельным сбором данных.