Die zentrale Datenverwaltungsplattform dailypoint™ hat eine neue, zum Patent angemeldete Technologie zur Erweiterung ihrer Produktreihe angekündigt: einen Datenbereinigungsservice, der Hotels ermöglicht, ihre Gastprofile automatisch zu reinigen, zu korrigieren, zu deduplizieren und diese Daten an das PMS des jeweiligen Hotels zurückzuspielen: die dailypoint™ Data Laundry.
Der vollautomatische, KI-basierte Prozess von dailypoint™ umfasst hunderte von Schritten, in denen alle wichtigen Daten-Details im Gastprofil überprüft werden. Es entfernt doppelte Profile, korrigiert Fehler, die durch manuelle Eingabe entstanden sind sowie Adressen für mehr als 240 Länder und erstellt schließlich ein konsolidiertes, sauberes Profil für jeden Gast. Die Daten werden in der zentralen Datenverwaltungslösung von dailypoint™ gespeichert und an das jeweilige PMS des Hotels zurückgespielt, sodass die Daten in allen wichtigen Quellen korrekt vorhanden sind.
„Bei einer Analyse von 4 Millionen Gastprofilen und 4,5 Millionen Aufenthalten haben wir herausgefunden, dass Hotels allein im PMS 2,3 Profile für ihre treuesten Gäste haben. 14% der Gäste hatten sogar mehr als vier Profile. Bei so einer Datenqualität ist es für Hotels fast unmöglich, einen individuellen Service zu bieten, korrekte Analysen zu erstellen und darüber hinaus auch die Vorschriften der DSGVO einzuhalten“, sagte Dr. Michael Toedt, Geschäftsführerender Gesellschafter von dailypoint™. "Unser Ziel ist es, Hotels dabei zu helfen, von der Digitaliseriung zu profitieren, und das geht nur mit sauberen, konsolidierten Daten."
Mehr als 500 Hotels nutzen die dailypoint™ Data Laundry bereits und konnten ihre überflüssigen Gästeprofile um 7% reduzieren und Millionen Datensätze korrigieren. Der Service ist nahtlos mit den fast 100 Lösungen im dailypoint™ Marketplace kombinierbar, von CRM, Fragebogen-Management bis hin zur Integration der Hotelwebseite und Lösungen für die Operations. Je mehr Datenquellen in dailypoint™ zusammengefasst sind, desto besser – denn das System erstellt Gastinteressen und Präferenzen und gibt dieses Wissen an alle angeschlossenen Systeme weiter.
Hotels, die an diesem Service interessiert sind, können sich hier für eine Demo anmelden oder einen Termin für ein Treffen auf der ITB planen,
Wir nehmen mit unserer dailypoint™ Data Laundry am TechOvation Award auf der HT-NEXT in New Orleans teil. Voten Sie hier für unser Produktvideo!
Der vollautomatische, KI-basierte Prozess von dailypoint™ umfasst hunderte von Schritten, in denen alle wichtigen Daten-Details im Gastprofil überprüft werden. Es entfernt doppelte Profile, korrigiert Fehler, die durch manuelle Eingabe entstanden sind sowie Adressen für mehr als 240 Länder und erstellt schließlich ein konsolidiertes, sauberes Profil für jeden Gast. Die Daten werden in der zentralen Datenverwaltungslösung von dailypoint™ gespeichert und an das jeweilige PMS des Hotels zurückgespielt, sodass die Daten in allen wichtigen Quellen korrekt vorhanden sind.
„Bei einer Analyse von 4 Millionen Gastprofilen und 4,5 Millionen Aufenthalten haben wir herausgefunden, dass Hotels allein im PMS 2,3 Profile für ihre treuesten Gäste haben. 14% der Gäste hatten sogar mehr als vier Profile. Bei so einer Datenqualität ist es für Hotels fast unmöglich, einen individuellen Service zu bieten, korrekte Analysen zu erstellen und darüber hinaus auch die Vorschriften der DSGVO einzuhalten“, sagte Dr. Michael Toedt, Geschäftsführerender Gesellschafter von dailypoint™. "Unser Ziel ist es, Hotels dabei zu helfen, von der Digitaliseriung zu profitieren, und das geht nur mit sauberen, konsolidierten Daten."
Mehr als 500 Hotels nutzen die dailypoint™ Data Laundry bereits und konnten ihre überflüssigen Gästeprofile um 7% reduzieren und Millionen Datensätze korrigieren. Der Service ist nahtlos mit den fast 100 Lösungen im dailypoint™ Marketplace kombinierbar, von CRM, Fragebogen-Management bis hin zur Integration der Hotelwebseite und Lösungen für die Operations. Je mehr Datenquellen in dailypoint™ zusammengefasst sind, desto besser – denn das System erstellt Gastinteressen und Präferenzen und gibt dieses Wissen an alle angeschlossenen Systeme weiter.
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