Laura López, Business Manager, nos cuenta algunos ejemplos de lo que la inteligencia artificial puede hacer por el turismo hoy en día.
Cuando pensamos en adivinar el futuro nos imaginamos a una vidente con una bola mágica, las cartas del tarot o personas con poderes sobrenaturales. Sin embargo, el análisis predictivo no tiene nada que ver con todas estas prácticas esotéricas.
En realidad, se trata de algoritmos inteligentes que encuentran patrones entre una gran cantidad de datos. Esos patrones ocultos revelados, permiten hacer predicciones de lo que va a suceder. En el sector turístico, el análisis predictivo es especialmente útil ya que se generan muchísimos datos que, combinados con estos modelos inteligentes, abren un abanico de posibilidades enormes a hoteles, aerolíneas, agencias de viajes y por supuesto, a los viajeros. Vamos a ver algunos ejemplos de todo lo que se puede lograr gracias a la analítica predictiva:
1. Motores de recomendación dinámicos y personalizados
Hay miles de posibles combinaciones de vuelos que conectan Madrid y Londres. Ante esta magnitud, ¿cómo lo complementamos con otros servicios?, ¿qué soluciones de viaje le interesan a un turista determinado?, ¿qué hotel es más probable que elija una familia de cuatro personas que acaba de comprar esos vuelos para el próximo verano?
Los modelos de recomendación ayudan tanto a los clientes como a las empresas turísticas ofreciéndoles las opciones más acertadas y relevantes a los turistas, al mismo tiempo que maximizan los beneficios de los proveedores de viajes. Por ejemplo, es más probable que un viajero con bajo presupuesto que busca vuelos baratos se deje llevar por las recomendaciones de hoteles más económicos que un turista de lujo.
El análisis predictivo ayuda a conocer mejor las necesidades individuales de los consumidores y relaciona esta información, con posibles productos y servicios que les interesen. A su vez, adapta el precio de forma dinámica y considera las ofertas de la competencia en tiempo real, lo que impulsa las ventas y aumenta los beneficios. Así, la IA da la posibilidad de una personalización extrema de los servicios.
2. Análisis de redes sociales
El enorme peso que tienen las redes sociales a la hora de influir en los hábitos de viaje y los destinos las convierte en una fuente de información clave. Sin embargo, monitorizarlas es una tarea muy estratégica e inabarcable para los humanos y no es posible hacerlo de forma manual. Los viajeros comparten millones de fotos y experiencias sobre sus viajes y escriben miles de reseñas, recomendaciones y opiniones diarias sobre los servicios que han disfrutado. Analizar el sentimiento de estos datos no estructurados, permite comprender la polaridad de las publicaciones y saber si son negativas o positivas en milisegundos.
La inteligencia artificial, también se utiliza en las redes sociales para conocer mejor a las personas y sus intereses y necesidades. Sabiendo quiénes son tus amigos, cómo escribes o qué tipo de fotos compartes, los algoritmos te pueden decir quién eres (o cómo te muestras).
3. Segmentación y agrupación de pasajeros
Una segmentación básica de los viajeros se basa por ejemplo, en el propósito de su viaje (ocio o negocios). Este factor permite explicar el comportamiento del cliente (como la sensibilidad al precio frente a la calidad del producto) y con esa información, es más fácil adaptar los servicios en consecuencia. Los algoritmos de clasificación supervisada se utilizan para segmentar a las personas en grupos diferenciados.
Por otro lado, los algoritmos de agrupamiento permiten descubrir distintos tipos de comportamiento que no se pueden clasificar de forma manual fácilmente. Esto es clave para segmentar a clientes de nuevas generaciones o culturas muy distintas.
4. Pronóstico de ingresos
Antes, el análisis predictivo solo consideraba las reservas anteriores. Sin embargo, ¿qué pasa si se modifican algunos elementos? Por ejemplo, se lanzan nuevas tarifas. O un vuelo cambia de las 10:00 a las 11:00. O si un billete sube el precio un 10%. Los modelos de pronóstico de nueva generación utilizan todos estos factores (precio, horarios, etc.) además de simplemente series de tiempo, lo que les permite optimizar sus ingresos.
Estos son solo algunos ejemplos de lo que la inteligencia artificial puede hacer por el turismo hoy en día, sin embargo, hay una infinidad de casos de uso relevantes para el sector de los que iremos hablando en otros vídeos. Lo que está claro, es que el análisis predictivo es muy prometedor y puede ayudarnos a crear mejores experiencias para los viajeros, y al mismo tiempo, optimizar los gastos de las empresas.