In der Blogreihe „Einfach Erklärt“ gehen wir auf die komplexen Technologien ein, die in unserer KI Aplysia enthalten sind. Dieses Mal untersuchen wir Data Mining ­– was es ist, wie es in die HiJiffy-Lösung integriert wird und welche Schritte erforderlich sind, um sein volles Potenzial auszuschöpfen.

Sie haben vielleicht schon einmal von Data Mining gehört, denn diese Methode revolutioniert leise aber stetig Branchen, indem sie Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umwandelt. Für Hotelfachleute ist das Verständnis der Vor- und Nachteile von Data Mining eine Geheimwaffe zur Verbesserung des Betriebs, der Kundenzufriedenheit und letztendlich des Umsatzes.

Der Überblick über den Datenanalyseprozess

Bei der Datenanalyse werden nützliche Erkenntnisse aus Daten gewonnen, um eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Da das Volumen und die Komplexität der Daten zunehmen, steigt die Notwendigkeit eines einfachen und effizienten Prozesses, um ihren Wert zu nutzen, stetig. In der Regel folgt die Datenanalyse mehreren iterativen Phasen:

1. Fragestellung: Welches Problem sprechen Sie an? Was müssen Sie messen und wie werden Sie das tun?
   
2. Daten abrufen: Sammeln Sie Ihre Daten aus internen oder externen Quellen.
   
3. Daten untersuchen und aufbereiten: Bereinigen Sie Duplikate und Anomalien, beheben Sie Inkonsistenzen, standardisieren Sie Formate und beheben Sie Syntaxprobleme wie Leerzeichen und unbekannte Zeichen.
   
4. Daten analysieren: Verwenden Sie verschiedene Techniken, um Trends, Korrelationen und Ausreißer zu erkennen. Tools wie Data-Mining- und Visualisierungssoftware können Ihnen helfen, Muster aufzudecken und Daten leichter verständlich zu machen.
   
5. Ergebnisse präsentieren: Welche Empfehlungen können Sie auf Basis der Daten geben? Welche Einschränkungen sollten Sie berücksichtigen?
   

Lassen Sie uns jede dieser Phasen genauer ansehen und sie nacheinander untersuchen.

Die Fragestellung verstehen

Jedes Data-Mining-Projekt beginnt mit einer Fragestellung. Dies ist die Grundlage, die Ihre Datenanalyse leitet und sicherstellt, dass sie zu Ihren strategischen Zielen passt. In der Hotellerie könnte das bedeuten, Fragen zu stellen wie:

• Was sind die häufigsten Fragen, die Gäste stellen?
• Welche häufig gestellten Fragen müssen anhand des Feedbacks von Gästen verfeinert werden?
• Wie schnell antworten unsere Agenten auf Gästeanfragen?

Diese Fragen sind von entscheidender Bedeutung, da sie Bereiche betreffen, die sich erheblich auf die Zufriedenheit der Gäste und die betriebliche Effizienz auswirken können.

Indem Hotels sich auf spezifische Fragestellungen konzentrieren, können sie ihre Ressourcen effizient einsetzen und fundierte Entscheidungen treffen. Dieser Ansatz verschafft wertvolle Einblicke in Aspekte wie Kundenverhalten, Serviceleistung und Markttrends, die alle für die Aufrechterhaltung eines Wettbewerbsvorteils in der Hotellerie von entscheidender Bedeutung sind.

Erfassung Ihrer Daten

Sobald Sie Ihre Fragestellung identifiziert haben, besteht der nächste Schritt darin, relevante Daten zu sammeln. Für HiJiffy-Benutzer beinhaltet dieser Datenerfassungsprozess die Verfolgung der Benutzer- und Agenteninteraktionen, einschließlich jeder gesendeten Nachricht, des Kontextes der Konversationen und der von Chatbots generierten Antworten. Diese umfassenden Daten bieten eine Fülle von Informationen über Gästeinteraktionen und Serviceeffizienz.

Die gesammelten Daten werden sorgfältig protokolliert und umfassen Details wie Gesprächsthemen, Kundenspezifikationen und verwendete Sprache. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf Kundeninteraktionen und bietet Einblicke in Bereiche, die möglicherweise verbessert werden müssen sowie eine solide Grundlage für Analysen.

Daten untersuchen und aufbereiten

Datenexploration und -aufbereitung sind kritische Phasen, die sicherstellen, dass Ihr Datensatz sauber, zuverlässig und bereit für die Analyse ist. In dieser Phase konzentriert sich HiJiffy darauf, Benutzerfeedback, Leistungskennzahlen aus Chat-Protokollen und Systemberichten zu sammeln. Diese Datensätze werden dann bereinigt, indem Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen entfernt werden, um ihre Genauigkeit sicherzustellen.

Nach der Bereinigung werden die Daten in ein strukturiertes Format umgewandelt, das für die Analyse geeignet ist. Diese strukturierten Daten sind entscheidend, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Daten analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen

In der Datenanalyse passiert die Magie. In dieser Phase beginnen Sie, Muster, Trends und Korrelationen in Ihrem Datensatz aufzudecken. Für HiJiffy-Nutzer bedeutet die Analyse von Daten, Stärken und Bereiche zu identifizieren, in denen der Hotelbetrieb im Allgemeinen und die Leistung bestimmter Teams verbessert werden können.

Wichtige Kennzahlen für die Bewertung

Um bei der Datenanalyse ein klareres Bild der Systemeffektivität zu gewinnen, braucht es ein gutes Verständnis der wichtigsten Leistungskennzahlen. Zu den wichtigen Kennzahlen gehören:

• Kundenzufriedenheit (CSAT): Misst die Kundenzufriedenheit mit Dienstleistungen, wobei Chatbots und Agenten getrennt bewertet werden.
  
• Automatisierungsrate: Beurteilt das Ausmaß der Konversationsautomatisierung ohne menschliches Eingreifen.
  
• Klickrate (CTR): Evaluiert den Erfolg von Marketingkampagnen, indem es Linkklicks verfolgt.
  

Diese Kennzahlen sind unerlässlich, um zu beurteilen, wie gut die Systeme die Bedürfnisse der Gäste erfüllen, und um zukünftige Verbesserungen zu steuern.

Arten von Berichten

Verschiedene Berichte dienen unterschiedlichen analytischen Zwecken.

• Interne Berichte konzentrieren sich auf Leistungsüberwachung und Benutzertrends und helfen dabei, häufig gestellte Fragen (FAQs) und beliebte Funktionen der HiJiffy-Lösung zu identifizieren.
  
• Kundenberichte bieten Einblicke in die Chatbot-Aktivitäten und verschiedene Benutzerinteraktionen während des Kundeninteraktionszyklus. Personalisierung ist im Enterprise-Tarif verfügbar.
  

• Teamberichte messen die Teamleistung, die Reaktionsfähigkeit einzelner Mitarbeiter und die Kundenzufriedenheit. Personalisierung ist im Enterprise-Tarif verfügbar.

Diese Berichte bieten einen umfassenden Überblick über die Geschäftstätigkeit und helfen dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen Verbesserungen erforderlich sind.

Kontinuierliche Verbesserung und Überwachung

Data Mining ist keine einmalige Aufgabe; es ist ein fortlaufender Prozess, der ständige Überwachung und Verfeinerung erfordert. HiJiffy setzt Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung ein, indem es Customer Success Alerts verwendet, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen. Dieser proaktive Ansatz beinhaltet die Überwachung der Kampagnenleistung, der Kundenaktivitäten und der Effektivität von Chatbots, um sicherzustellen, dass sie auf die Kundenbedürfnisse abgestimmt sind.

Feedback Insights

Die Berücksichtigung von Feedback ist entscheidend für eine kontinuierliche Verbesserung. Berichte über negatives Feedback heben mögliche Verbesserungsbereiche hervor und enthalten Einzelheiten zu Nutzernachrichten, die niedrige Punktzahlen erhalten haben. Indem sie sich mit diesen Bereichen befassen, können Hotels ihr Angebot verfeinern und die Gästezufriedenheit steigern.

Präsentation Ihrer Ergebnisse

Die klare und präzise Präsentation der Ergebnisse ist für die Entscheidungsfindung von erheblicher Bedeutung. Im Zusammenhang mit Data Mining geht es darum, die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse zusammenzufassen und umsetzbare Empfehlungen abzugeben.

Durch die Nutzung von Data Mining können Hotelfachleute sowohl Stärken als auch Bereiche identifizieren, die mehr Aufmerksamkeit benötigen. Dies ermöglicht es ihnen, die betriebliche Effizienz zu steigern, das Gasterlebnis zu verbessern und letztendlich das Geschäftswachstum voranzutreiben.

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Wenn Sie mehr über die verschiedenen in Aplysia verwendeten Technologien erfahren möchten, besuchen Sie einen Abschnitt unserer Website, der unserer künstlichen Intelligenz gewidmet ist, folgen Sie HiJiffy auf LinkedIn und abonnieren Sie unseren Newsletter in der Fußzeile.

Quellen

Dieser Artikel basiert auf technischen Beiträgen von Eduardo Machado und Vanda Azevedo vom KI-Team von HiJiffy.