You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.
Cada uno de los sectores que conocemos se vuelven más y más competitivos a diario y el sector hotelero no se mantiene ajeno a esta realidad donde cada organización trata de obtener una ventaja competitiva respecto a los demás.
Es aquí donde aparece el Data Analytics para ayudar a crear estrategias que provoquen un crecimiento constante de la ocupación y los ingresos. Laura López, Business Manager, nos lo cuenta todo.
Dar la mejor experiencia posible al cliente
Gracias al Análisis de Datos, logramos identificar y diferenciar cada segmento de clientes. Conocer las necesidades, gustos, intereses y expectativas de los huéspedes es fundamental para darles una experiencia óptima, poder fidelizarles y convertirles en prescriptores de tu marca.
Tras identificar las características de los huéspedes del hotel, necesitamos saber más sobre su comportamiento de compra para poder tratarlos en consecuencia desde el inicio hasta el final Customer Journey. Un ejercicio muy práctico y eficaz es hacerles preguntas a los datos para conocer más sobre los patrones de comportamiento en las reservas:
¿Qué? ¿Cómo? ¿Cuándo? Y ¿Cuánto?
¿Qué reservan?
Debemos adecuar nuestras instalaciones hoteleras al tipo de segmento de clientes al que nos queramos dirigir sabiendo qué gustos específicos tienen. Esta información permite planificar con antelación los recursos de las habitaciones disponibles teniendo en cuenta la demanda prevista de requisitos concretos como que cuenten con cocina, las características del baño, vistas desde la habitación, etc.
¿Cómo reservan?
El Data Analytics nos permite conocer los métodos que los clientes utilizan para reservar sus habitaciones. Si lo realizan a través de agencias, la página web del hotel, redes sociales, etc. En base a esta información, el equipo de Marketing actúa en consecuencia sabiendo en qué canales tiene que poner el foco promocional mediante comunicaciones y ofertas.
¿Cuándo reservan?
Conseguiremos un forecast óptimo de la demanda a través de la información que nos proporcionan los hábitos de comportamiento sobre cuándo planifican los huéspedes sus viajes y cuándo reservan junto con las tendencias de la demanda en otras temporadas. Esto ayuda al departamento de Marketing a saber cuándo es el momento adecuado para lanzar cada una de las campañas.
El sector hotelero tiene identificados dos tipos de clientes según su rendimiento:
Alto rendimiento: reservan su estancia en el último momento y solo viajan en temporada alta.
Bajo rendimiento: reservan su estancia unos 6 meses antes de la fecha del viaje, pero viajan durante todo el año.
¿Cuánto dura la estancia de los huéspedes?
La duración de la estancia de los huéspedes es un factor clave que tenemos que tener en cuenta, ya que nos permite mantener las habitaciones ocupadas y garantizar un flujo de ingresos sostenible. El Data Analytics nos proporciona directamente el número medio de días que permanece cada segmento de cliente en el hotel; lo que es más, nos da suficiente conocimiento para evitar que las habitaciones generen ingresos negativos.
¿Cuáles son los ingresos por cada cliente?
Como hablábamos antes, existen clientes que son de alto rendimiento y otros que no contribuyen tanto a nuestro flujo de ingresos. De esta manera, el hotel tiene la información necesaria para centrarse en un segmento de clientes u otro según su estrategia de negocio.
El Data Analytics permite a los revenew managers planificar la demanda de manera eficiente, optimizar los recursos y reasignar activos. Conocer realmente los hábitos de reserva de las personas que se alojan en los hoteles aporta un valor determinante al negocio de cara a reducir costes, optimizar ingresos, llevar a cabo estrategias de Marketing mucho más efectivas y mejorar el awareness de la marca.
¡No te pierdas nuestros insights!
Mantente al día en las últimas noticias y eventos
Tu dirección de correo electrónico se utiliza para enviarte la newsletter de Keyrus y para fines de prospección comercial. Puedes utilizar el enlace de opt-out en nuestros correos electrónicos en cualquier momento. Más información sobre la gestión de sus datos y sus derechos.
Continuar leyendo
Blog post
Qué es un modelo predictivo tipo churn y por qué es importante conocer tu tasa de abandono
Conocer el churn rate de tu negocio es imprescindible si quieres garantizar la rentabilidad y sostenibilidad de tu negocio a corto y largo plazo. Los modelos predictivos de tipo churn pueden ayudarte controlarlo y tomar medidas para retener y fidelizar a tus clientes de manera efectiva.
Blog post
5 razones por las que deberías utilizar la analítica predictiva en tu negocio
Tomar decisiones más acertadas y estratégicas, evitar riesgos (o minimizar su impacto), gestionar tus recursos de manera más eficiente, reducir costes o fidelizar mejor a tus clientes son algunas de las ventajas competitivas que puedes obtener gracias al uso de la analítica predictiva.
Blog post
Los 6 pasos imprescindibles que debes seguir para construir tu modelo predictivo
¿Cuáles son los pasos para crear un modelo predictivo? En este artículo, veremos cómo se requiere de una combinación perfecta de técnicas y un poco de intuición para implementarlos de manera exitosa.
Blog post
Cómo explicarle a tu abuela qué es la analítica predictiva en solo 2 minutos
¿Cómo explicar el funcionamiento de esta disciplina que trabaja con algoritmos que consiguen predecir el futuro a través de los datos? Aquí te lo contamos.
Opinión de experto
"Las empresas han encontrado en los datos a un grandísimo aliado"
Entrevista de la revista Woman a Kathy Contramaestre, Managing director de Keyrus.
Blog post
Keyrus Magazine 2022, el mejor contenido del año
Aquí llega un recopilatorio de nuestro mejor contenido y de las entrevistas a nuestros managing directors, el equipo de marketing, presales y delivery y secciones exclusivas con nuestros expertos en Retail, Seguros, Turismo, Energía y Manufacturing
Blog post
Científicos vs. Analistas de datos: ¿Quién es quién?
¿No se ocupan ambos de trabajar con ordenadores, números y algoritmos sin parar? Bueno, eso es un poco verdad. Pero la realidad es que ambos son dos perfiles muy distintos y en este artículo vamos a conocer sus diferencias.
Opinión de experto
Filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido
Técnicas utilizadas en los modelos de filtrado colaborativo y basado en contenido.
Opinión de experto
Spotify y Netflix, los dioses de los modelos de recomendación
Los sistemas de recomendación han logrado cambiar la forma en la que consumimos nuevos contenidos y descubrimos productos nuevos.
Blog post
El as bajo la manga de los decision makers
El Data Science se convirtió en el as bajo la manga de los decision makers tras la pandemia y ahora son unos players destacados de la partida que cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y más competitivo.