Opinión de experto

Predicciones y datos claves en el sector turístico

Laura López, Business Manager, hace un recorrido por algunas de las áreas de negocio donde el Data Analytics puede ayudar a la industria turística para hacer frente a los cambios de los consumidores.

Los turistas han cambiado sus hábitos y preferencias, ya no solo por el evidente efecto de la pandemia, sino también por la gran influencia de la tecnología. El viajero 4.0 está ultrainformado, es impaciente y utiliza múltiples medios y herramientas para saber cuál es el destino que más encaja con lo que busca.

La vuelta a los viajes y la digitalización del sector, han generado un complejo panorama en el que las empresas tienen que utilizar estrategias que les permitan afrontar estos cambios para satisfacer las crecientes necesidades de los nuevos consumidores. Para detectarlas y poder anticiparte a sus preferencias, necesitas hacer uso de tus datos y de las herramientas de Machine Learning que te permitan encontrar todas las respuestas.

Vamos a ver, cómo estos algoritmos inteligentes permiten sacarle jugo al Data Analytics para mejorar los objetivos de negocio de la industria turística. A continuación, veremos algunos de los ámbitos de negocio donde te puede ayudar:

• Predicción de cancelaciones: las cancelaciones de reservas son uno de los mayores problemas de cualquier empresa turística y una de las razones por la que más ingresos se pierden. Si pudiésemos saber con antelación si una reserva se va a cancelar, podríamos ahorrarnos todos esos dolores de cabeza y mejorar nuestra gestión. El Machine Learning nos permite conocer esta información con la que un hotel por ejemplo, puede ponerse en contacto con el cliente que el modelo ha predicho que cancelará para tratar de convencerle, hacerle sentir especial y mantener su reserva.

• Predicción de ocupación: esta tecnología nos permite planificarnos mucho mejor, ya que nos proporciona datos de qué ocupación (de habitaciones en un hotel, mesas en un restaurante o plazas en un avión) vamos a tener en unas fechas determinadas.

• Predicción de retrasos en vuelos: los retrasos son extremadamente costosos para las compañías aéreas y sus pasajeros. No todos los retrasos se pueden predecir, pero sí que podemos identificar patrones que determinan en la mayor parte de los casos si un vuelo se va a retrasar o no. Conocer esto, daría una enorme ventaja en la gestión de todos esos problemas que desencadenan los retrasos.

• Predicción de las necesidades de los huéspedes y personalización del servicio: gracias al análisis predictivo, podemos conocer mejor a nuestros clientes. Al saber lo que quieren, podemos segmentarlos mejor y dividirlos según sus preferencias, adaptando nuestros servicios a las necesidades de cada grupo con antelación de manera personalizada. El marketing personalizado y la segmentación de los clientes se basan en el comportamiento y los metadatos de los usuarios en su paso por internet, datos del CRM, redes sociales o en su geolocalización, con los que se unifican, procesan y determinan sus preferencias en el futuro. Estos datos son de gran utilidad, ya que suponen una gran ventaja competitiva frente el resto.

• Predicción del fraude: hay miles de millones de turistas al año en todo el mundo y sobre todo ahora que la gente tiene más ganas de viajar que nunca. Esto genera una enorme cantidad de transacciones en línea que deben validarse en tiempo real. Las pérdidas que provienen del fraude en los pagos y otro tipo de transacciones son significativas en el sector. Los algoritmos de Machine Learning son capaces de predecir este tipo de estafas, así como ataques cibernéticos en los sistemas.

• Optimización de clics y conversiones y campañas de publicidad online:el fundamento del marketing digital es la conversión: es decir, la capacidad de vender productos o servicios con una exposición mínima. Atraer usuarios a un anuncio, no es suficiente si no van a comprarte. Los algoritmos de Data Science estiman la conversión que vas a tener y te ayudan a definir mejor tus productos, ubicar mejor los anuncios y, por último, optimizar las campañas publicitarias.