Diario 5350 16.08.2018 | 10:09
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Previsiones para Semana Santa

Big data para anticipar la ocupación hotelera

Los análisis predictivos permiten obtener un índice de acierto del 70%-90% 11 abril, 2017
  • La puesta en práctica de técnicas de analítica avanzada y big data permite a los empresarios del sector adelantarse a la meteorología y predecir su nivel de ocupación
  • Una predicción ajustada facilita a las compañías reducir costes entre un 5% y un 20% y ajustar los precios, que pueden oscilar hasta en un 300%
  • El big data también ofrece informacion sobre la procedencia de los clientes y su capacidad adquisitiva media, los espectáculos y eventos en el entorno, la ocupación de la competencia o las búsquedas de alojamiento en internet

Las tecnologías de analítica avanzada y big data utilizadas por Cognodata, compañía experta en ciencia del cliente, permiten prever cuál va a ser el nivel de ocupación hotelera para un determinado periodo como esta Semana Santa, a través del análisis histórico de datos de temperaturas, precipitaciones y horas de sol que se registraron en las mismas fechas en años anteriores; información que se debe cruzar con los índices de ocupación obtenidos en temporadas previas.

La puesta en práctica de estas técnicas, añadiendo algún factor de corrección extra como puede ser el de la situación económica, está permitiendo a los empresarios del sector adelantarse a la meteorología y predecir su nivel de ocupación con un porcentaje de acierto de entre un 70% y un 90%.

La predicción se ajusta así a la realidad, permitiendo a las compañías poner en marcha los mecanismos necesarios para optimizar los ingresos, reduciendo costes entre un 5% y un 20% según la facturación y los intermediarios, y ajustando los precios del mercado en un determinado momento, que pueden oscilar hasta un 300%, según los índices que maneja Cognodata.

Otros datos a tener en cuenta para predecir lo que ocurrirá en determinadas fechas, y que también los proporciona el big data, son la procedencia de los clientes y su capacidad adquisitiva media, los espectáculos y eventos en el entorno, la ocupación de la competencia o las búsquedas de alojamiento a través de internet.

Big data para anticipar la ocupación hotelera

En el caso concreto de la Semana Santa, según ha explicado Alfredo Revuelta de Rojas, socio director de Turismo y Ocio en Cognodata, “prever con precisión la ocupación que se espera permite a los operadores calcular el porcentaje de ingresos que recibirán en ese periodo, uno de los más importantes del año y del que depende la rentabilidad anual de la industria turística”.

Y es que, concluye, “una predicción meteorológica positiva puede suponer un incremento sustancial de la ocupación en vista de que atraerá una buena cantidad de turistas potenciales. Una mala predicción, sin embargo, puede ser una losa que lastre los resultados anuales”.

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