Varausjärjestelmäpalveluita tuottaville yrityksille kerääntyy runsaasti varausdataa, mutta datan todellinen arvo paljastuu vasta analysoimalla sitä. Varausdata ei kerro pelkästään käyttöasteista, vaan se antaa ymmärrystä suoraan asiakkaiden varaustavoista, motivaattoreista sekä käyttäytymisen rytmeistä. Analysoimalla varausdataa pystytään optimoimaan palveluita ja kohdistamaan resursseja tehokkaammin.
Data saa merkityksen analysoimalla
Varausjärjestelmistä voidaan poimia datana muun muassa:
- Varausten ajankohdat sekä tekoajankohdat
- Ennakointiajat
- Kenttien välinen suosio
- Viikonpäivä- ja kellonaikarytmit
- Sesonkivaihtelut
- Varaajien erot.
Tällaiset datat muuttuvat merkityksellisiksi kuitenkin vasta silloin, kun niitä pystytään tarkastelemaan selkeästi ja havainnollisesti. Visualisointityökalujen, kuten Microsoft Power BI:n, avulla varausjärjestelmistä saatu data voidaan visualisoida helposti ymmärrettävään muotoon, jonka pohjilta voidaan kehittää toimintaa.
Power BI on suunniteltu tekemään datan tutkimisesta ja hyödyntämisestä mahdollista koko organisaatiolle, aina operatiivisesta tasosta ylimpään johtoon asti. Työkalun selkeä käyttöliittymä ja laajat analytiikkaominaisuudet auttavat tarkastelemaan liiketoiminnan avainlukuja, tunnistamaan trendejä sekä tekemään perusteltuja päätöksiä reaaliaikaiseen tietoon nojaten. Palvelu tarjoaa interaktiivisia raportteja ja koontinäyttöjä, joita voidaan muokata käyttäjäkohtaisiin tarpeisiin. Power BI muuntaa raakamuotoisen datan visuaalisiksi esityksiksi, jotka tukevat tiedolla johtamista, helpottavat yhteistyötä ja auttavat havaitsemaan keskeisiä ilmiöitä nopeasti. (Pakarinen 2024.)
Kaikurannan (2025) opinnäytetyössä tehtiin Power BI -visualisointityökalu varausjärjestelmäpalveluita tuottavalle yritykselle. Raporttimallista nähdään keskeiset datat koottuna yhdelle näytölle (kuva 2).
![[Alt-teksti: kaavakuvia ja taulukoita erilaisista muuttujista.]](https://blogit.lab.fi/labfocus/wp-content/uploads/sites/8/2025/12/538_2025_Mita-varausjarjestelmadata-paljastaa-asiakaskayttaytymisesta_2-1024x572.jpg)
Dashboardiin on koottu kaikki tietyn ajanjakson varaukset ja niiden kohdistuminen eri resursseille, viikonpäiville sekä kellonajoille. Datalähdettä vaihtamalla pystytään säätelemään tarkasteltavaa asiakasta sekä ajanjaksoa.
Kozakin (2024) mukaan yksi keskeisimmistä varausjärjestelmien datatyypeistä, mihin kiinnittää huomiota, on juuri varaustavat. Dashboardista nähdään monta varaustapoihin liittyvää kuvaajaa, kuten lämpökartat, jotka näyttävät varausten kohdistumista eri resursseille kunakin päivänä sekä varausten kohdistumista eri resursseille eri kellonaikoina.
Mitä hyötyä on analysoida varausjärjestelmädataa?
Ensimmäinen konkreettinen hyöty liittyy resurssien optimointiin. Varausten määrät ja jakautumiset eri resursseille, viikonpäiville sekä kellonajoille paljastavat milloin niillä on eniten kysyntää sekä milloin kapasiteettia jää käyttämättä. Näiden tietojen avulla voidaan kehittää niin aukioloaikoja kuin tilojen saatavuutta.
Toisena hyötynä data tukee hinnoittelun kehittämistä. Dynaamista hinnoittelua voidaan soveltaa ruuhkaisimpiin aikoihin, kun taas hiljaisemmille ajanjaksoille voidaan suunnitella erilaisia kampanjoita, joilla käyttöasteita saataisiin nostettua.
Data tarjoaa myös arvokasta tietoa asiakassegmenteistä. Eri asiakasryhmät käyttäytyvät eri tavoilla. Osa suunnittelee varaukset pitkälle etukäteen, kun taas toiset varaa hetken mielijohteesta kentän viime hetkellä. Segmentointia voidaan myös syventää pureutumalla eri aikoihin ja resursseihin. Tieto auttaa kohdentamaan markkinointia sekä kehittämään palvelua enemmän asiakkaiden tarpeita vastaavaksi.
Viimeisimpänä, mutta ei todellakaan vähäisimpänä hyötynä varausjärjestelmädata luo pohjan strategiselle päätöksenteolle. Yritykset pystyvät seuraamaan pitkien aikavälien trendejä, arvioimaan investointeja ja tehtyjä kehitystöitä sekä tekemään päätöksiä, jotka perustuvat mitattavissa olevaan dataan.
Yhdistettynä nämä kaikkia hyödyt muodostavat laajan kokonaisuuden, jota ei ehkä tule ajatelleeksi, kun ajattelee varausjärjestelmädataa. Data antaa paljon enemmän kuin vain listauksen varauksista. Se ohjaa yritystä kohti optimoitua tehokkuutta, parempaa asiakasymmärrystä sekä kannattavampaa liiketoimintaa.
Kirjoittajat
Eetu Kaikuranta on valmistuva tradenomi (AMK) LAB-ammattikorkeakoulun liiketoiminnan laskentatoimen linjalta.
Marianne Viinikainen työskentelee taloushallinnon lehtorina LAB-ammattikorkeakoulussa.
Lähteet
Kaikuranta, E. 2025. Varausjärjestelmädatan raportoiminen Power BI -työkalulla. Opinnäytetyö. LAB-ammattikorkeakoulu, liiketoiminnan ala. Viitattu 11.12.2025. Saatavissa https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025121235703
Kozak, P. 2024. Data-analysis in booking systems. Viitattu 11.12.2025. Saatavissa https://timerise.io/data-analysis-in-booking-systems/
Pakarinen, P. 2024. Microsoft Power BI visualisoi dataa ja tukee liiketoiminnan kasvua. Viitattu 11.12.2025. Saatavissa https://www.fellowmind.com/fi-fi/ratkaisut/data-ja-analytiikka/power-bi/
Planet_fox. 2022. Tennispallo, Tennispelaaja, Tennismaila. Pixabay. Viitattu 11.12.2025. Saatavissa https://pixabay.com/fi/photos/tennispallo-tennispelaaja-7138046/
