10/03/2022

Big Data para el Sector Hotelero

¿Qué es Big Data?

La consultora más influyente de tecnología en el mundo (Gartner) define Big Data cuando el volumen, la variedad y la velocidad de los datos excede la capacidad de almacenamiento y de cómputo de una organización para la toma de decisiones precisa y oportuna. La razón por la cual los grandes datos se han convertido en un gran problema no solo es que de repente tenemos muchos más datos, sino que la tecnología para capturar, almacenar y analizar esos datos ahora está disponible y accesible de forma muy ágil en la nube.

Las innovaciones en tecnología han mejorado drásticamente la velocidad a la que se recopilan y procesan los datos, y también han reducido el costo del almacenamiento de datos pues se paga sólo por uso de plataformas de almacenamiento o de procesamiento de Inteligencia Artificial como ejemplo en Amazon Web Service. Big data, por lo tanto, no es una cosa singular, sino que representa una variedad de oportunidades para que las empresas y organizaciones mejoren sus negocios e impulsen la innovación.

La industria hotelera sigue en fase de crecimiento y transformación muy interesante a pesar de las crisis de movilidad de los últimos años. Tradicionalmente, los productos y servicios ofrecidos en la industria hotelera se han caracterizado por un alto nivel de homogeneidad. Como resultado, la competencia siempre ha sido intensa y esto explica por qué los directivos y mánager de los hoteles dedican gran parte de su tiempo en aumentar la satisfacción del cliente. De ser así, los huéspedes encantados se convierten en clientes fieles, repiten compras y contribuyen a una imagen de marca positiva a través de sus reseñas y el boca a boca. En última instancia, esto conduce a ventajas competitivas y una mayor rentabilidad del negocio.

Además, el surgimiento de nuevas plataformas online basadas en comunidad y comentarios como Airbnb y Booking ha hecho que la competencia sea aún más dura para anticipar las tendencias de los consumidores que son cada vez más exigentes donde se deben sacar ventajas y estar atentos a nuevas marcas, productos y servicios innovadores. La clave para obtener y mantener ventajas competitivas es el análisis de big data. De hecho, las empresas de viajes y hoteles tienen acceso a enormes cantidades de datos que, si se analizan correctamente, proporcionan información valiosa y procesable que puede cambiar radicalmente la estrategia de una empresa.

Los beneficios clave del análisis de big data en tiempo real en la industria hotelera incluyen una mejor gestión del inventario, una gestión optimizada de la fuerza laboral, una experiencia mejorada para los huéspedes, una mayor eficiencia de marketing y procesos optimizados.

Aplicaciones del Big Data en áreas de Hoteles 

Revenue Management

Los hoteles pueden utilizar big data para anticipar con mayor precisión los niveles de demanda de habitaciones. Las métricas clave de rendimiento incluyen datos como las tasas de ocupación históricas, las reservas actuales y demanda futura a través de predicciones de la demanda y las tendencias futuras a través de algoritmos de Machine Learning. La evaluación de factores externos como el clima, las vacaciones escolares en ciudades de orígenes, nivel de gasto por día, etc., puede ayudar a anticipar la próxima "gran prisa", lo que permite a los hoteleros contratar personal en consecuencia, superar las expectativas de los huéspedes y operar con una eficiencia óptima.

Marketing online

El big data puede ayudar a los hoteleros a determinar el gasto de marketing óptimo en varios canales para tener la mejor visibilidad en diferentes segmentos. Puede proporcionar una mejor comprensión de los diferentes segmentos y sus huéspedes, lo que conduce a un mayor compromiso y conciencia de los Hoteles como producto y servicio. Por ejemplo, si un hotel puede determinar que un grupo objetivo específico realiza sus reservas mediante los canales de las redes sociales, los esfuerzos de marketing se pueden centrar en dichas plataformas.

De manera similar, se podrían identificar las características que distinguen a los huéspedes del hotel, desde viajeros de negocios hasta familias que se van de vacaciones anuales, y sus preferencias de contenido. Con conocimiento sobre su comportamiento y expectativas en su estancia, el contenido de marketing se puede adaptar para generar una mayor tasa de conversión en las promociones

Experiencia del huésped

Ofrecer experiencias excepcionales es fundamental para el éxito por lo que se exigen servicios personalizados. La lealtad a una marca / hotel se puede afianzar proporcionando dicho servicio de manera constante y para ello es necesario crear perfiles de huéspedes sólidos. Analizar los comentarios de los huéspedes en las redes sociales también es un medio de altísimo valor para mejorar las operaciones y el servicio del hotel, ya que es una gran vía para abordar las inquietudes de los huéspedes y los posibles cambios en los servicios, ya sea agregando nuevos, ajustando ofertas existentes o descontinuando otros

Análisis competitivo

Los datos del hotel se pueden utilizar para obtener una imagen más clara de la competencia. A través de las redes sociales y otras plataformas, los hoteleros pueden conocer las opiniones de los huéspedes sobre su experiencia en las propiedades de la competencia. Esta información puede ayudar a los hoteleros a capitalizar las deficiencias, las propias y aprovecharse de la competencia.

Marriott, caso real de aplicación en Hoteles.

Marriott se esfuerza constantemente por atraer nuevos clientes, retener a los antiguos y abrir nuevos mercados, y ha creado la cultura corporativa adecuada en esta línea. Lo más importante es que la cadena hotelera reconoce el valor de la innovación y comprende cómo utilizar los datos para orientar las decisiones. Su equipo de Estrategia de Datos implementa soluciones innovadoras para brindar a los tomadores de decisiones un acceso oportuno y ágil a datos integrados de alta calidad. El objetivo final es hacer que la experiencia de viaje de los huéspedes sea lo más agradable posible.

La cadena hotelera creó en el 2014 su propio RMS (Revenue Management System) que puede integrar datos de fuentes internas/externas y sugerir precios óptimos, basado en los resultados de su análisis en tiempo real y pronóstico de demanda. Por ejemplo, si en un día lluvioso los consumidores norteamericanos están más dispuestos a gastar una semana de vacaciones en el Caribe, este sistema ajustará automáticamente las tarifas. Gracias a este RMS se logró un aumento del 5% en los ingresos por habitación en un año y hoy Marriott puede maximizar sus ganancias y garantizar la dotación de personal adecuada.

Los revenue managers pueden desarrollar sus estrategias basándose en información como los comentarios de los clientes, las actividades transaccionales, el uso de programas de fidelización y datos demográficos de terceros. Otros datos se refieren al perfil del hogar de sus clientes, incluida la cantidad de niños, el tipo de trabajos que ocupan los miembros de su familia, sus salarios, incluso dónde y cómo gastan su dinero. Por último, incluso los datos de los informes meteorológicos y la programación de eventos locales se pueden utilizar, por ejemplo, para mejorar la previsión de la demanda, optimizar los precios o identificar nuevas oportunidades comerciales.

El otro enfoque principal de Marriott es ofrecer a sus clientes la experiencia más fluida y cómoda posible. Para ello, la cadena está introduciendo en sus instalaciones nuevas tecnologías digitales que se basan en los datos para funcionar correctamente y al mismo tiempo recopilan datos valiosos sobre la satisfacción del cliente y los gustos de los huéspedes. Por ejemplo, la compañía está probando el check in con reconocimiento facial en China junto con el proveedor Alibaba, que permite a los huéspedes registrarse en menos de un minuto a través de una terminal digital, evitando así las colas de espera en el mostrador.

Además, Marriott también está experimentando con robots de servicio al huésped para tareas rutinarias como los servicios de conserjería. La cadena se asoció con Amazon para instalar asistentes digitales virtuales (altavoces Amazon Echo), en algunas de sus propiedades. Estos altavoces cuentan con un software especialmente diseñado por Amazon para la industria hotelera (Alexa for Hospitality), dónde los huéspedes podrán acceder a información local y del hotel, solicitar servicios del hotel, así como escuchar audiolibros, reproducir música y controlar productos domésticos inteligentes como luces domóticas, ajustes de temperatura y control del TV-cable.

Además de una experiencia innovadora esta tecnología permite libera a la recepción de varias tareas, ya que los clientes enviarán la mayoría de sus preguntas y solicitudes a Alexa. Esto le permite a Marriott recopilar muchísima información sobre las preferencias de sus consumidores, lo que le brindará a la compañía una comprensión más profunda de lo que buscan sus huéspedes.

Sin embargo, los ejecutivos de Marriott entienden que administrar toda esta información es complejo. De hecho, no todos los datos tienen el mismo valor y son realmente procesables. Los datos pueden ser reactivos, predictivos o proactivos. En pocas palabras, puede brindarle información sobre sus actividades pasadas, ayudarlo a predecir cuantitativamente los resultados o prescribir cualitativamente qué pasos debe tomar en el futuro. Lo que debe mirar depende de sus objetivos.

La ciencia de las máquinas y las redes neuronales pueden proporcionar una comprensión muy profunda de las operaciones comerciales, pero requieren grandes cantidades de datos. Esto puede ser un desafío, ya que existen muchos costos asociados con los datos y, en tal cantidad, es más difícil interpretarlos y usarlos. De hecho, el compromiso de los ejecutivos y la comunicación son fundamentales cuando se trata de big data; de lo contrario, las empresas corren el riesgo de terminar desarrollando modelos que no abordan sus preguntas más importantes.

Por lo tanto, Pyron aconseja " comenzar con lo más simple y seguir adelante ". No obstante, también recomienda a las empresas que no se abstengan de volverse cada vez más sofisticadas a medida que pasa el tiempo.

Análisis de big data: desafíos y oportunidades de la industria hotelera
Invertir en análisis de big data no garantiza que un hotelero supere a sus competidores. Es necesario que exista una sólida comprensión de los macrodatos, no solo desde una perspectiva tecnológica, sino también, y lo más importante, desde un punto de vista cultural. Se trata de estar basado en datos, no de recopilar grandes cantidades de datos que aumentan la complejidad y nadie sabe cuándo se utilizarán.

No todo es color de rosa en procesos de big data, pues cuando se produjo la alianza de Marriott y Starwood la integración de los programas de fidelización de estas cadenas produjo algunos problemas técnicos que frustraron temporalmente a los clientes. Además, la cadena de hoteles sufrió un ciberataque que involucró datos de hasta 500 millones de huéspedes donde afortunadamente para la cadena no se pudo acceder a la obtener información de pago de las tarjetas ya que estaban cifrada por medidas de seguridad de datos de la compañía. Si bien ambos problemas se han resuelto, ambos contribuyeron a la caída de los ingresos que experimentó la compañía en 2018 y ponen de manifiesto la importancia de las leyes de protección de datos como el GDPR.

En resumen

Los beneficios de tecnologías como Big data e Inteligencia Artificial superan por completo el costo de esos desafíos. Que el hotel adopte estrategias ligadas al dato, a su captura, tratamiento y generación de valor permite aumentar la eficiencia y perfeccionar las estrategias de ingresos y satisfacción de los huéspedes. El big data puede traer beneficios increíbles a todos los departamentos, no solo al marketing, y quienes lo adoptarán por completo serán los líderes de la industria en el futuro (cercano).

¿Crees realmente en el valor de estas tecnologías? ¿Tienes algún caso real y cercano de aplicación en tu empresa? ¿Las crisis de movilidad creen que impactarán negativamente en el impulso definitivo de estas tecnologías y otras más potentes?

Si tienes ganas de seguir hablando, respóndeme a este blog y miremos alternativas que te sirvan.

Saludos y gracias por tu tiempo.

Carlos Avila Ormazabal – Revenue Manager
Tutor curso Experto Revenue Management, Big Data Analytics y Transformación Digital.