रेस्टोरेंट और होटलों के लिए ग्राहक लाइफटाइम वैल्यू

रेस्तरां और होटलों के लिए कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू एक Purple Engage मार्केटिंग ब्रीफिंग रनटाइम: लगभग 10 मिनट --- परिचय Purple Engage मार्केटिंग ब्रीफिंग में आपका स्वागत है। मैं आपका होस्ट हूँ, और आज हम कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू के बारे में बात कर रहे हैं - रेस्तरां और होटलों के लिए इसका वास्तव में क्या अर्थ है, इसकी सही गणना कैसे करें, और सबसे महत्वपूर्ण बात, इसे कैसे बढ़ाएं। यदि आप किसी हॉस्पिटैलिटी वेन्यू में मार्केटिंग डायरेक्टर या CRM मैनेजर हैं, तो यह आपके लिए है। --- सेक्शन 1: यह क्यों मायने रखता है - 1 मिनट आइए कड़वे सच से शुरुआत करते हैं। अधिकांश हॉस्पिटैलिटी वेन्यू अपने मार्केटिंग बजट का बड़ा हिस्सा नए मेहमानों को आकर्षित करने में खर्च करते हैं, और जो पहले से उनके पास हैं उन्हें बनाए रखने पर लगभग कुछ भी खर्च नहीं करते हैं। यह उल्टा तरीका है। यहाँ कारण बताया गया है। Bain and Company का शोध दिखाता है कि मेहमानों को बनाए रखने की दर को केवल पांच प्रतिशत बढ़ाने से मुनाफे में 25 से 95 प्रतिशत के बीच वृद्धि हो सकती है। और Harvard Business School का कहना है कि एक नए ग्राहक को प्राप्त करने की लागत मौजूदा ग्राहक को बनाए रखने की तुलना में पांच से सात गुना अधिक होती है। कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू - या CLV - वह अकेली संख्या है जो इस तर्क को ठोस बनाती है। यह आपको सटीक रूप से बताती है कि कोई मेहमान आपके वेन्यू के लिए उस पूरे समय के दौरान कितना मूल्यवान है जब तक वह वापस आता रहता है। केवल आज रात का कवर नहीं। केवल इस वीकेंड की रूम बुकिंग नहीं। पूरा संबंध। जब आप उस संख्या को जान जाते हैं, तो हर मार्केटिंग निर्णय बदल जाता है। आप हर मेहमान को एक जैसा समझना बंद कर देते हैं। आप उन मेहमानों में अधिक निवेश करना शुरू कर देते हैं जिनका मूल्य अधिक है। और आप ऐसे कैंपेन बनाते हैं जो लोगों को वापस लाते हैं, न कि केवल एक बार दरवाजे तक लाते हैं। --- सेक्शन 2: दृष्टिकोण - 5 मिनट तो आप वास्तव में किसी हॉस्पिटैलिटी वेन्यू के लिए CLV की गणना कैसे करते हैं? फॉर्मूला सीधा है। CLV का मतलब है औसत विजिट वैल्यू, जिसे विजिट फ्रीक्वेंसी और गेस्ट लाइफस्पैन से गुणा किया जाता है। मुझे इनमें से प्रत्येक को विस्तार से समझाने दें। औसत विजिट वैल्यू वह औसत राशि है जो एक मेहमान हर बार आने पर खर्च करता है। एक रेस्तरां के लिए, यह ड्रिंक्स सहित औसत कवर वैल्यू है। एक होटल के लिए, यह प्रति स्टे का औसत रेवेन्यू है, जिसमें भोजन और पेय पदार्थ, स्पा, और सहायक खर्च शामिल हैं। विजिट फ्रीक्वेंसी यह है कि एक मेहमान प्रति वर्ष कितनी बार आता है। यही वह जगह है जहाँ अधिकांश वेन्यू के पास कोई स्पष्ट जानकारी नहीं होती है। वे अपने कुल कवर या ऑक्यूपेंसी रेट को जानते हैं, लेकिन उन्हें इस बात का कोई अंदाजा नहीं होता है कि उनमें से कितने रिपीट मेहमान हैं बनाम नए मेहमान। गेस्ट लाइफस्पैन यह है कि एक मेहमान वापस आना बंद करने से पहले कितने समय तक वापस आता रहता है। एक स्थानीय रेस्तरां के लिए, यह एक वफादार नियमित ग्राहक के लिए तीन से पांच साल हो सकता है। एक डेस्टिनेशन होटल के लिए, इसे अलग तरह से मापा जा सकता है - कि एक मेहमान एक दशक में कितनी बार बुकिंग करता है। अब मैं आपको इसे वास्तविक बनाने के लिए कुछ नंबर देता हूँ। एक कैज़ुअल डाइनिंग रेस्तरां का उदाहरण लें। एक बार आने वाला मेहमान पैंतालीस पाउंड खर्च करता है, एक बार आता है, और कभी वापस नहीं आता। CLV: पैंतालीस पाउंड। कभी-कभार आने वाला मेहमान प्रति विजिट बावन पाउंड खर्च करता है, साल में आठ बार आता है, और तीन साल तक सक्रिय रहता है। CLV: एक हजार दो सौ अड़तालीस पाउंड। एक वफादार नियमित मेहमान प्रति विजिट अड़सठ पाउंड खर्च करता है, महीने में दो बार आता है, और पांच साल तक सक्रिय रहता है। CLV: आठ हजार एक सौ साठ पाउंड। वह वफादार नियमित मेहमान एक बार आने वाले मेहमान की तुलना में एक सौ अस्सी गुना अधिक मूल्यवान है। एक सौ अस्सी गुना। और फिर भी अधिकांश स्थान उन दोनों के लिए बिल्कुल समान रूप से मार्केटिंग करते हैं। यही तर्क होटलों पर भी लागू होता है। एक मेहमान जो छुट्टियों की यात्रा के लिए एक बार बुकिंग करता है, उसका मूल्य प्रोफाइल उस व्यावसायिक यात्री से बहुत भिन्न होता है जो साल में बारह रातें रुकता है। उदाहरण के लिए, Premier Inn ने ठीक इसी अंतर को समझकर और उस पर कार्रवाई करके महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल की है। अब यहाँ से बात दिलचस्प हो जाती है - और जहाँ अधिकांश स्थान एक दीवार से टकरा जाते हैं। CLV की ठीक से गणना करने के लिए, आपको व्यक्तिगत मेहमानों को उनके विजिट इतिहास और खर्च के डेटा से जोड़ना होगा। यह सुनने में आसान लगता है, लेकिन यह वास्तव में कठिन है। पॉइंट-ऑफ-सेल सिस्टम ट्रांजेक्शन रिकॉर्ड करते हैं, लोगों को नहीं। रिज़र्वेशन सिस्टम बुकिंग रिकॉर्ड करते हैं, लेकिन वॉक-इन को नहीं। होटल PMS सिस्टम स्टे डेटा कैप्चर करते हैं, लेकिन केवल उन मेहमानों के लिए जो सीधे बुकिंग करते हैं। इसका परिणाम यह है कि अधिकांश स्थान CLV का अनुमान सेगमेंट स्तर पर लगा रहे हैं, व्यक्तिगत स्तर पर नहीं। वे अपना औसत जानते हैं, लेकिन वे यह पहचान नहीं सकते कि कौन से विशिष्ट मेहमान इससे ऊपर या नीचे हैं। और इसका मतलब है कि वे इस पर कार्रवाई नहीं कर सकते। यह वह समस्या है जिसे गेस्ट WiFi हल करता है - जब इसे सही ढंग से सेटअप किया जाता है। जब कोई मेहमान आपके WiFi से कनेक्ट होता है, तो वे एक लॉगिन पेज पूरा करते हैं। वह लॉगिन उनका नाम, ईमेल पता और - महत्वपूर्ण रूप से - GDPR के तहत मार्केटिंग संचार प्राप्त करने के लिए उनकी सहमति को कैप्चर करता है। Purple का दृष्टिकोण वह है जिसे हम सचेत-विकल्प ऑप्ट-इन कहते हैं। मेहमान सक्रिय रूप से संचार प्राप्त करना चुनता है। यह पहले से टिक किया हुआ बॉक्स नहीं है। यह एक सत्यापित, जानबूझकर लिया गया निर्णय है। यह कानूनी और व्यावसायिक दोनों ही रूपों में मायने रखता है, क्योंकि ऑप्ट-इन करने वाले मेहमान अन्य माध्यमों से प्राप्त संपर्कों की तुलना में काफी अधिक दर पर जुड़ते हैं। लेकिन यहाँ मुख्य बिंदु है। हर बार जब वही मेहमान वापस आता है और आपके WiFi से दोबारा कनेक्ट होता है, तो Purple उस नई विजिट को उनके मौजूदा प्रोफाइल से जोड़ देता है। अब आपके पास एक सत्यापित रिकॉर्ड है कि उस विशिष्ट व्यक्ति ने कितनी बार, किस तारीख को और किस समय विजिट किया है। यह विजिट फ्रीक्वेंसी डेटा है, जो व्यक्तिगत मेहमान के स्तर पर स्वचालित रूप से कैप्चर किया जाता है। अपने POS या PMS डेटा के साथ मिलकर, आप वास्तविक लोगों के लिए एक वास्तविक CLV की गणना कर सकते हैं - किसी काल्पनिक सेगमेंट के लिए औसत नहीं। Mailchimp या Klaviyo जैसे टूल आपके पास पहले से मौजूद सूची में अभियान भेजने के लिए बेहतरीन हैं। लेकिन वे सूची तैयार नहीं करते हैं। वे विजिट डेटा कैप्चर नहीं करते हैं। वे नहीं जानते कि जिस व्यक्ति ने पिछले मंगलवार को आपका ईमेल खोला था, वह वास्तव में पिछले बुधवार को आया था या नहीं। Purple जानता है। - अनुभाग 3: व्यावहारिक कदम और कमियाँ - 2 मिनट चलिए, अब इसे व्यावहारिक रूप में समझते हैं। आपके वेन्यू पर CLV ट्रैकिंग लागू करने के चरण यहाँ दिए गए हैं। पहला चरण: प्रथम-पक्ष डेटा (first-party data) कैप्चर करने के लिए अपना WiFi लॉगिन सेट करें। यदि आप बिना लॉगिन वाला एक ओपन नेटवर्क चला रहे हैं, तो आप अतिथि संवाद के सबसे मूल्यवान हिस्से को खो रहे हैं। एक GDPR-अनुरूप स्प्लैश पेज तैनात करें जो कम से कम नाम और ईमेल कैप्चर करता हो। दूसरा चरण: अपने WiFi डेटा को अपने CRM के साथ एकीकृत करें। Purple Engage कैप्चर किए गए संपर्क को एक ऐसे प्रोफ़ाइल से जोड़ता है जो हर बाद की विज़िट को ट्रैक करता है। आपको इसे मैन्युअल रूप से करने की आवश्यकता नहीं है। यह स्वचालित है। तीसरा चरण: अपने खर्च के डेटा को कनेक्ट करें। यदि आपका POS या PMS ट्रांजेक्शन डेटा निर्यात कर सकता है, तो इसे अपने अतिथि प्रोफ़ाइल से मैप करें। विज़िट आवृत्ति बैंड द्वारा विभाजित प्रति विज़िट एक अनुमानित औसत खर्च भी, एक एकल समग्र औसत की तुलना में कहीं अधिक उपयोगी होता है। चौथा चरण: अपने सेगमेंट बनाएं। कम से कम, आपको चार सेगमेंट चाहिए: नए अतिथि जिन्होंने एक बार विज़िट की है, कभी-कभार आने वाले जिन्होंने दो से पांच बार विज़िट की है, नियमित अतिथि जो वर्ष में छह या अधिक बार विज़िट करते हैं, और छूटे हुए (lapsed) अतिथि जिन्होंने नब्बे या अधिक दिनों से विज़िट नहीं की है। पांचवां चरण: प्रत्येक सेगमेंट के लिए स्वचालित अभियान सेट करें। नए अतिथियों के लिए एक स्वागत ईमेल। छूटे हुए अतिथियों के लिए पुनः जुड़ाव का ऑफ़र। CLV के आधार पर आपके शीर्ष बीस प्रतिशत अतिथियों के लिए एक विशेष पुरस्कार। इन्हें जटिल होने की आवश्यकता नहीं है। इन्हें समय पर और प्रासंगिक होना चाहिए। अब कमियों के बारे में बात करते हैं। सबसे आम गलती CLV को एक लाइव मीट्रिक के बजाय एक बार की गणना मानना है। आपके अतिथियों का मिश्रण बदलता रहता है। खर्च करने के पैटर्न बदलते हैं। आपको कम से कम त्रैमासिक रूप से CLV की पुनर्गणना करने की आवश्यकता है, और आदर्श रूप से इसे आपके CRM में स्वचालित रूप से अपडेट होना चाहिए। दूसरी कमी छूटे हुए अतिथियों की उपेक्षा करना है। एक अतिथि जिसने छह बार विज़िट की और फिर आना बंद कर दिया, उसे वापस पाना उस नए अतिथि की तुलना में कहीं अधिक मूल्यवान है जिससे आप कभी नहीं मिले हैं। उनका CLV इतिहास आपको बताता है कि उन्हें आपका वेन्यू पसंद आया था। कुछ बदल गया। एक सही समय पर चलाया गया पुनः जुड़ाव अभियान - शायद साठ दिनों की निष्क्रियता पर ट्रिगर किया गया - उस समूह के एक महत्वपूर्ण प्रतिशत को वापस ला सकता है। तीसरी कमी औसत CLV के लिए अनुकूलन (optimise) करना है जबकि आपको शीर्ष समूह के लिए अनुकूलन करना चाहिए। CLV के मामले में आपके शीर्ष बीस प्रतिशत अतिथि आमतौर पर आपके राजस्व का लगभग साठ प्रतिशत उत्पन्न करते हैं। जानें कि वे कौन हैं। उनके साथ उसी के अनुरूप व्यवहार करें। --- अनुभाग 4: त्वरित प्रश्न और उत्तर - 1 मिनट प्रश्न: हमारे पास कोई लॉयल्टी प्रोग्राम नहीं है। क्या हम फिर भी CLV की गणना कर सकते हैं? हाँ। विज़िट आवृत्ति को ट्रैक करने के लिए आपको किसी लॉयल्टी प्रोग्राम की आवश्यकता नहीं है। अतिथि WiFi लॉगिन डेटा आपको व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल से जुड़े विज़िट टाइमस्टैम्प देता है। बिना किसी लॉयल्टी कार्ड इन्फ्रास्ट्रक्चर के विज़िट आवृत्ति की गणना करने और CLV का अनुमान लगाने के लिए यह पर्याप्त है। प्रश्न: क्या होगा यदि अतिथि हर विज़िट में WiFi से कनेक्ट नहीं होते हैं? यह एक सही बात है। WiFi-आधारित विज़िट ट्रैकिंग विज़िट के एक हिस्से को कैप्चर करती है, जरूरी नहीं कि उन सभी को। महत्वपूर्ण बात निरंतरता है। यदि कोई अतिथि अधिकांश विज़िट पर कनेक्ट होता है, तो सापेक्ष आवृत्ति डेटा अभी भी सेगमेंटेशन उद्देश्यों के लिए मान्य है। समय के साथ, जैसे-जैसे WiFi अपनाने की दर बढ़ती है - और यह अब अधिकांश कैजुअल डाइनिंग वातावरण में अस्सी प्रतिशत से अधिक है - डेटा अधिक पूर्ण हो जाता है।प्रश्न: यह केवल हमारे बुकिंग डेटा का उपयोग करने की तुलना में कैसा है? बुकिंग डेटा उन मेहमानों को कैप्चर करता है जो पहले से आरक्षण करते हैं। वॉक-इन, बार विज़िट और अचानक आने वाले मेहमान अदृश्य रहते हैं। WiFi डेटा उन सभी को कैप्चर करता है, चाहे उन्होंने बुकिंग की हो या नहीं। विशेष रूप से रेस्तरां के लिए, जहां कवर का एक महत्वपूर्ण हिस्सा वॉक-इन होता है, यह एक बड़ा अंतर है। - अनुभाग 5: सारांश और अगले कदम - 1 मिनट समापन करने के लिए। ग्राहक लाइफटाइम वैल्यू सबसे महत्वपूर्ण मीट्रिक है जिसे अधिकांश हॉस्पिटैलिटी वेन्यू ठीक से नहीं माप रहे हैं। इसका फॉर्मूला सरल है: औसत विज़िट वैल्यू, गुना विज़िट फ्रीक्वेंसी, गुना गेस्ट लाइफस्पैन। कठिन काम इसे वास्तविक बनाने के लिए व्यक्तिगत-स्तरीय डेटा प्राप्त करना है। गेस्ट WiFi, जिसे GDPR-अनुपालन लॉगिन के साथ सेट किया गया है और आपके CRM से जोड़ा गया है, उस डेटा समस्या को हल करता है। यह आपकी संपर्क सूची को स्वचालित रूप से बनाता है, रिटर्न विज़िट को ट्रैक करता है, और आपको व्यक्तिगत गेस्ट स्तर पर CLV की गणना करने और उस पर कार्रवाई करने का आधार देता है। जो वेन्यू इसे अच्छी तरह से करते हैं - और Premier Inn, Pizza Express और Whitbread उन ऑपरेटरों के उदाहरण हैं जो इसे गंभीरता से लेते हैं - वे उन वेन्यू की तुलना में प्रति गेस्ट काफी अधिक राजस्व उत्पन्न करते हैं जो हर विज़िट को केवल एक लेनदेन के रूप में मानते हैं। आपका अगला कदम: अपने वर्तमान WiFi सेटअप का ऑडिट करें। क्या यह गेस्ट डेटा कैप्चर कर रहा है? क्या वह डेटा आपके CRM में जा रहा है? क्या आपका CRM विज़िट फ्रीक्वेंसी के आधार पर सेगमेंटेशन कर रहा है? यदि इनमें से किसी का भी उत्तर नहीं है, तो शुरुआत वहीं से करनी होगी। इस बारे में अधिक जानने के लिए, purple.ai पर जाएं और Engage प्लेटफॉर्म का पता लगाएं। ड्वेल टाइम और विज़िट डेटा का उपयोग करके सेगमेंटेशन करने पर एक गाइड भी उपलब्ध है, जो एनालिटिक्स पक्ष को और गहराई से समझाती है। सुनने के लिए धन्यवाद। हम जल्द ही एक और ब्रीफिंग के साथ वापस आएंगे। - स्क्रिप्ट का अंत