Koopgedrag van hotelgasten

De hotelsector is altijd een integraal onderdeel geweest van de reis- en toerismesector en heeft aanzienlijk bijgedragen aan de wereldeconomie. Het koopgedrag van hotelklanten heeft de laatste jaren echter een drastische verandering ondergaan als gevolg van technologische vooruitgang en veranderende consumentenvoorkeuren. In deze blogpost worden de factoren onderzocht die van invloed zijn op het koopgedrag van hotelklanten. De post behandelt verschillende factoren, zoals prijs, locatie, faciliteiten, online beoordelingen, merkreputatie, loyaliteitsprogramma's en online boeken. De psychologie achter het koopgedrag van een hotelklant is complex en kan worden beïnvloed door verschillende factoren, zoals perceptie, emotie, sociale invloed, waargenomen waarde, cognitieve dissonantie en gewoonte. De post onderzoekt ook de impact van big data op de hotelsector en hoe dit hotels kan helpen om het koopgedrag van hotelklanten positief te beïnvloeden.

Belangrijkste factoren die van invloed zijn op het koopgedrag van hotelgasten:

• Prijs: De prijs is een van de meest kritische factoren die het koopgedrag van hotelklanten beïnvloeden. Klanten zijn altijd op zoek naar de beste deal en waar voor hun geld. De prijs van een hotelkamer is afhankelijk van verschillende factoren, zoals de locatie, faciliteiten en kamertype.
• Locatie: De locatie van het hotel speelt een belangrijke rol in het koopgedrag van hotelklanten. Klanten zijn bereid meer te betalen voor een hotelkamer die zich op een toplocatie bevindt, zoals een stadscentrum of vlakbij een toeristische attractie.
• Faciliteiten: De faciliteiten die een hotel biedt, hebben ook invloed op het koopgedrag van klanten. Klanten boeken eerder een hotel dat uitstekende faciliteiten biedt, zoals een zwembad, spa, fitnessruimte en restaurant.
• Recensies: Online reviews spelen een cruciale rol in het koopgedrag van hotelklanten. Klanten hebben de neiging om online beoordelingen te lezen voordat ze een hotelkamer boeken. Positieve beoordelingen kunnen van invloed zijn op de beslissing van een klant om een kamer te boeken, terwijl negatieve beoordelingen hen ervan kunnen weerhouden om te boeken.
• Merkreputatie: De reputatie van het hotelmerk is een andere cruciale factor die het koopgedrag van hotelklanten beïnvloedt. Klanten boeken eerder een hotel met een goede reputatie in de markt.
• Loyaliteitsprogramma's: Loyaliteitsprogramma's van hotelketens beïnvloeden ook het koopgedrag van klanten. Klanten boeken eerder een kamer bij een hotelketen die loyaliteitsprogramma's aanbiedt, zoals gratis upgrades, kortingen en andere voordelen.
• Online boeken: De opkomst van online boekingsplatforms heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop klanten hotelkamers boeken. Klanten kunnen nu prijzen, faciliteiten en beoordelingen van verschillende hotels vergelijken en vanuit hun luie stoel een kamer boeken.

Het koopgedrag van hotelklanten is de laatste jaren aanzienlijk veranderd. Klanten zijn beter geïnformeerd en hebben hogere verwachtingen van de hotels waar ze willen verblijven. Hotels moeten zich aanpassen aan deze veranderende trends door concurrerende prijzen, uitstekende faciliteiten en geweldige klantenservice aan te bieden. Op deze manier kunnen hotels klanten aantrekken en behouden en een loyaal klantenbestand opbouwen.

‍

De psychologische factoren die het koopgedrag van hotelklanten beïnvloeden

De psychologie achter het koopgedrag van een hotelklant is complex en kan worden beïnvloed door verschillende factoren, zowel bewust als onbewust. Het begrijpen van deze factoren is cruciaal voor hotels om klanten aan te trekken en te behouden. Perceptie speelt een cruciale rol in het koopgedrag van hotelklanten. Klanten hebben de neiging zich een mening te vormen over een hotel op basis van hun perceptie van het merk, de reputatie en online beoordelingen. Deze perceptie kan worden beïnvloed door reclame, mond-tot-mondreclame en persoonlijke ervaringen.

Emotie is een andere cruciale factor die het koopgedrag van hotelklanten beïnvloedt. Klanten hebben de neiging om beslissingen te nemen op basis van hun emoties en hoe ze over een bepaald hotel denken. Positieve emoties, zoals vreugde en opwinding, kunnen ertoe leiden dat een klant een hotelkamer boekt, terwijl negatieve emoties, zoals angst en ongerustheid, hen ervan kunnen weerhouden dit te doen. Sociale invloed kan ook een belangrijke rol spelen in het koopgedrag van een hotelklant. Klanten worden beïnvloed door de mening van anderen, zoals vrienden, familie en online reviews. Sociaal bewijs, zoals hoge beoordelingen op beoordelingssites, kan klanten aanmoedigen om een hotelkamer te boeken.

De gepercipieerde waarde is de beoordeling door de klant van de voordelen die hij zal ontvangen in ruil voor de prijs die hij betaalt. Klanten zoeken vaak naar de beste prijs-kwaliteitverhouding bij het kiezen van een hotel. Deze gepercipieerde waarde kan worden beïnvloed door de locatie, faciliteiten en reputatie van het hotel. Cognitieve dissonantie treedt op wanneer een klant een gevoel van ongemak of onbehagen ervaart na het nemen van een beslissing. Dit kan gebeuren wanneer een klant moet kiezen tussen twee hotels die beide aantrekkelijk zijn. Om dit ongemak te verminderen, zoeken klanten vaak naar aanvullende informatie, zoals online recensies, om hun beslissing te bevestigen.

Gewoonte is een andere factor die van invloed is op het koopgedrag van een hotelklant. Klanten hebben de neiging gewoontes te ontwikkelen, zoals een verblijf in dezelfde hotelketen of boeken via hetzelfde online platform. Deze gewoonte kan worden beïnvloed door loyaliteitsprogramma's, gemak en ervaringen uit het verleden. Het koopgedrag van een hotelklant wordt beïnvloed door verschillende psychologische factoren. Hotels moeten deze factoren begrijpen en ze in hun voordeel gebruiken om klanten aan te trekken en te behouden. Door uitstekende klantenservice te bieden, een positief merkimago te creëren en waar voor hun geld te bieden, kunnen hotels inspelen op de psychologische behoeften van hun klanten en een loyaal klantenbestand opbouwen.

‍

Manieren waarop big data, datamining en voorspellende analyses het koopgedrag van hotelklanten kunnen verbeteren

Big data kan een krachtig hulpmiddel zijn voor hotels om het koopgedrag van hotelklanten positief te beïnvloeden. Door gebruik te maken van gegevens van bestaande systemen zoals verkooppunten (POS), vastgoedbeheersystemen (PMS) en loyaliteitssystemen, evenals nieuwe bronnen zoals akoestische en visuele slimme sensoren, kunnen hotels waardevolle inzichten verkrijgen in het gedrag en de voorkeuren van klanten. Hier zijn enkele manieren waarop big data kan helpen om het koopgedrag van hotelklanten positief te beïnvloeden:

• Personalisatie: Big data kan hotels helpen de klantervaring te personaliseren. Door gegevens van loyaliteitssystemen en POS te analyseren, kunnen hotels de voorkeuren van klanten begrijpen en hun ervaring daarop afstemmen. Een hotel kan bijvoorbeeld gegevens gebruiken om kamertypes, voorzieningen en diensten aan te bevelen op basis van eerdere aankopen en voorkeuren van de klant.
• Prijzen: Big data kan hotels ook helpen bij het optimaliseren van prijsstrategieën. Door gegevens van PMS en POS te analyseren, kunnen hotels de vraagpatronen van klanten begrijpen en de prijzen dienovereenkomstig aanpassen. Dit kan hotels helpen concurrerende prijzen aan te bieden en meer klanten aan te trekken.
• Operationele efficiëntie: Big data kan hotels helpen de operationele efficiëntie te verbeteren. Door gegevens van slimme sensoren te analyseren, kunnen hotels het energieverbruik, de bezettingsgraad en het personeelsgebruik controleren en optimaliseren. Dit kan hotels helpen de kosten te verlagen en de algehele klantervaring te verbeteren.
• Marketing: Big data kan hotels ook helpen hun marketinginspanningen te verbeteren. Door gegevens van loyaliteitssystemen en POS te analyseren, kunnen hotels het gedrag en de voorkeuren van klanten begrijpen en gerichte marketingcampagnes ontwikkelen. Dit kan hotels helpen nieuwe klanten aan te trekken en bestaande klanten te behouden.
• Voorspellende analyses: Big data kan hotels helpen om betere voorspellingen te doen over het gedrag van klanten. Door historische gegevens van PMS-, POS- en loyaliteitssystemen te analyseren, kunnen hotels toekomstige vraagpatronen van klanten voorspellen en hun aanbod daarop aanpassen. Dit kan hotels helpen om de juiste producten en diensten op het juiste moment aan te bieden, waardoor de klanttevredenheid en -loyaliteit worden verbeterd.

Datamining en voorspellende analyses zijn essentiële hulpmiddelen voor hotels om een voorsprong te nemen op de concurrentie, door inzicht te geven in het gedrag en de voorkeuren van klanten. Hotels kunnen gemakkelijk patronen en trends identificeren en voorspellen die kunnen helpen bij de besluitvorming en een positieve invloed kunnen hebben op het koopgedrag van hotelklanten. Hier zijn enkele manieren waarop datamining en voorspellende analyses een hotel kunnen helpen bij het bovenstaande:

• Segmentatie van klanten: Datamining kan hotels helpen om klantsegmenten te identificeren op basis van verschillende factoren, zoals demografie, boekingsgedrag en bestedingspatroon. Door klanten te segmenteren, kunnen hotels gerichte marketingcampagnes ontwikkelen en hun aanbod afstemmen op specifieke behoeften en voorkeuren van klanten.
• Personalisatie: Voorspellende analyses kunnen hotels helpen de klantervaring te personaliseren. Door gegevens van loyaliteitssystemen en kassasystemen te analyseren, kunnen hotels de voorkeuren van klanten identificeren en gepersonaliseerde aanbevelingen doen voor kamertypes, voorzieningen en diensten.
• Voorspelling van de vraag: Voorspellende analyses kunnen hotels ook helpen bij het voorspellen van vraagpatronen van klanten. Door historische gegevens van PMS en POS te analyseren, kunnen hotels de toekomstige vraag van klanten voorspellen en hun aanbod daarop aanpassen. Dit kan hotels helpen om prijsstrategieën te optimaliseren, de operationele efficiëntie te verbeteren en de algehele klantervaring te verbeteren.
• Reputatiemanagement: Datamining kan hotels ook helpen hun reputatie te beheren. Door gegevens van online beoordelingssites en sociale media te analyseren, kunnen hotels klachten van klanten identificeren en op de juiste manier reageren. Dit kan hotels helpen problemen aan te pakken en hun reputatie te verbeteren.

‍

Hoe slimme sensoren hotels kunnen helpen unieke klantgegevens vast te leggen

Slimme sensoren, zoals akoestische, visuele en bewegingssensoren, kunnen unieke gegevens over klanten vastleggen die hotels kunnen helpen meer te verkopen en onbevredigende situaties te voorkomen. Akoestische sensoren kunnen bijvoorbeeld emotionele analyses uitvoeren om de tevredenheid van gasten te meten. Daarom kunnen akoestische sensoren worden gebruikt om de invloed van emoties op koopgedrag te meten. Door bijvoorbeeld de toon en het volume van gesprekken met klanten te analyseren, kunnen akoestische sensoren bepalen of gasten tevreden of gefrustreerd zijn. Deze gegevens kunnen hotels helpen bij het identificeren van mogelijkheden voor upselling of cross-selling van diensten of voorzieningen die interessant kunnen zijn voor de gast, en kunnen oplossingen bieden voor eventuele problemen die de gast ondervindt.

Door slimme sensoren te gebruiken, zoals akoestische, visuele en bewegingssensoren, kunnen hotels unieke gegevens verzamelen over klantgedrag die niet beschikbaar zijn in uw bestaande systemen, zoals hoe lang klanten in de kamer blijven en welke voorzieningen ze gebruiken. Deze gegevens kunnen hotels helpen hun aanbod te optimaliseren en beter tegemoet te komen aan de behoeften en voorkeuren van hun gasten. Hotels kunnen bijvoorbeeld visuele sensoren gebruiken om te detecteren wanneer gasten in hun kamer zijn of wanneer ze vertrekken, en deze informatie gebruiken om diensten zoals schoonmaak, roomservice of spabehandelingen aan te bieden op het voor de gast meest geschikte tijdstip. Op dezelfde manier kunnen bewegingssensoren detecteren wanneer gasten aan een tafel in uw restaurant gaan zitten of een kamer binnenkomen of verlaten en kunnen ze worden gebruikt om de verlichtings- en temperatuurinstellingen aan te passen om een comfortabelere omgeving te creëren.

Slimme sensoren kunnen hotels helpen bij het verzamelen van unieke gegevens over klanten die hen kunnen helpen meer te verkopen en onbevredigende situaties te voorkomen. Door deze gegevens te gebruiken, kunnen hotels verbeterpunten identificeren, gepersonaliseerde diensten aanbieden, hun aanbod optimaliseren en uiteindelijk de algehele klantervaring verbeteren.

‍

Onderbenutting van gegevens en analyses in hotels: redenen en voorbeelden

Ondanks de potentiële voordelen van data en analyses om het koopgedrag van hotelklanten te verbeteren, maken hotels er op verschillende manieren nog steeds te weinig gebruik van. Hier zijn enkele voorbeelden:

• Gebrek aan integratie: Veel hotels gebruiken nog steeds meerdere systemen die niet met elkaar integreren, waardoor het moeilijk is om gegevens effectief te analyseren. Een hotel kan bijvoorbeeld afzonderlijke systemen hebben voor POS-, PMS- en loyaliteitsprogramma's, die mogelijk niet naadloos met elkaar communiceren. Dit kan resulteren in datasilo's, waardoor het moeilijk is om een alomvattend beeld te krijgen van het gedrag van klanten.
• Beperkt gebruik van nieuwe gegevensbronnen: Hoewel hotels toegang hebben tot nieuwe gegevensbronnen, zoals slimme sensoren, maken ze daar niet volledig gebruik van. Hotels kunnen bijvoorbeeld akoestische en visuele slimme sensoren gebruiken om gegevens te verzamelen over het gedrag van klanten, zoals hoe lang klanten in de kamer blijven en welke voorzieningen ze gebruiken. Veel hotels gebruiken deze gegevens echter niet om betere beslissingen te nemen.
• Beperkte focus op ongestructureerde gegevens: Hotels maken ook te weinig gebruik van ongestructureerde gegevens, zoals sociale media en online recensies. Veel hotels richten zich alleen op gestructureerde gegevens, zoals gegevens van POS en PMS, en negeren ongestructureerde gegevens, die waardevolle inzichten kunnen opleveren in het gedrag en de voorkeuren van klanten.
• Gebrek aan datagestuurde cultuur: Tot slot hebben veel hotels geen datagestuurde cultuur, wat hun vermogen om data en analyses effectief te gebruiken beperkt. Veel hotelmedewerkers zijn bijvoorbeeld mogelijk niet getraind in gegevensanalyse of hebben mogelijk geen toegang tot de nodige hulpmiddelen en middelen om gegevens effectief te analyseren.

‍

Afsluitend

Kortom, het koopgedrag van hotelklanten is complex en wordt beïnvloed door verschillende factoren. Deze omvatten prijs, locatie, faciliteiten, online beoordelingen, merkreputatie, loyaliteitsprogramma's en de opkomst van online boekingsplatforms. Hotels moeten zich aanpassen aan veranderende trends door concurrerende prijzen, uitstekende faciliteiten en geweldige klantenservice aan te bieden om klanten aan te trekken en te behouden. De psychologie achter het koopgedrag van een hotelklant wordt ook beïnvloed door perceptie, emotie, sociale invloed, gepercipieerde waarde, cognitieve dissonantie en gewoonte. Hotels moeten deze factoren begrijpen en ze in hun voordeel gebruiken om een loyaal klantenbestand op te bouwen. Big data kan ook een krachtig hulpmiddel zijn voor hotels om het koopgedrag van hotelklanten positief te beïnvloeden door personalisatie, prijsoptimalisatie mogelijk te maken, de operationele efficiëntie te verbeteren en marketinginspanningen te verbeteren.

‍