Estrategias de empresas presentes en el Chief Data Officer Day

Big data, el gigante con pies de barro

Las empresas han puesto el foco en el dato y ya no se toman decisiones sin ellos

Publicada 24/11/17 -Actualizada 22/08/18 12:18h
Big data, el gigante con pies de barro
  • El objetivo es mejorar la experiencia del cliente para lograr su satisfacción y posterior fidelización, pero las empresas también buscan aumentar sus ingresos
  • NH ha desarrollado algoritmos que le permiten estimar el tráfico de llamadas e emails que llega a la central de reservas para poder ajustar el número de agentes para responder de forma eficiente a dicho tráfico
  • Goldcar se ha propuesto conocer a sus clientes ‘futuribles’: los que solicitaron información pero por algún motivo no finalizaron su reserva

El big data está en boca de todos. A lo largo de todo el itinerario de su viaje el consumidor va dejando datos clave de sus hábitos, gustos y expectativas que las empresas turísticas registran y guardan. Pero el quid de la cuestión reside en qué hacer después con todos esos datos, cómo transformarlos en información útil para dar una respuesta adecuada a ese cliente cuando repita; cómo convertir, en suma, el big data en smart data. Algunas de esas empresas nos cuentan cómo lo hacen.

Ese mayor conocimiento del cliente a través del big data, con el fin de mejorar su experiencia a través de la personalización, busca lograr su mayor satisfacción para fidelizarle, pero también que repercuta en mayores ingresos para las empresas. Algunos de los representantes de estas compañías presentes en el Chief Data Officer Day celebrado en Madrid nos desvelan sus estrategias.

NH Hotel Group

La aproximación al cliente es la base de esta estrategia, según revela Pedro Molleda, vicepresidente de Business Intelligence de NH Hotel Group. De hecho la cadena lleva tres años “sumida en un gran proceso de transformación tecnológica para asegurarnos de que recogemos la información necesaria del cliente y poder así tener un contacto más cercano con él. En los últimos años hemos puesto el foco en el dato y ya no se toman decisiones sin datos. Para ello integramos la información generada por todas las fuentes a nuestra disposición, tanto internas como externas, con el objetivo de llegar al cliente de una forma más personalizada”.

Molleda pone algunos ejemplos dentro del área de Business Intelligence, donde cualquier proyecto se basa en el uso avanzado de la información: “desarrollamos algoritmos que nos permiten estimar el tráfico de llamadas e emails que llega a la central de reservas, de modo que podamos ajustar el número de agentes para responder de forma eficiente a dicho tráfico; además de ayudar en la segmentación de las peticiones de información del departamento de reuniones y eventos para que se priorice en base a reglas automáticas”, entre otras muchas iniciativas.

Goldcar

Hace dos años y medio Goldcar desarrolló un sistema de Business Intelligence con un método asociativo que, según explica su director de Operaciones, Jaime Soriano, permite “cruzar todos los datos económicos y operativos de clientes, reservas y vehículos, almacenados en distintos tipos de sistemas, con el fin de sacar el máximo partido a toda esa información de un modo rápido e intuitivo, potenciando el autoservicio departamental”.

El quid de la cuestión reside en qué hacer después con todos los datos que genera el cliente, cómo transformarlos en información útil para darle una respuesta adecuada cuando repita.El quid de la cuestión reside en qué hacer después con todos los datos que genera el cliente, cómo transformarlos en información útil para darle una respuesta adecuada cuando repita.

De hecho recientemente han puesto en marcha un modelo de gestión de esperas conectado a su sistema, que les permite “saber en tiempo real qué personas están haciendo cola, en qué oficina, y desde qué hora. De este modo podemos diseñar sistemas para que nuestros clientes tengan que esperar menos, reforzando el personal en las oficinas y horas de más afluencia”. Asimismo pueden analizar los servicios más utilizados por sus clientes para ofrecerles ofertas personalizadas con el fin de mejorar su experiencia.

BlaBlaCar

En BlaBlaCar, como ha destacado su director de Desarrollo de Negocio para España y Portugal, Álvaro Zamácola, “valoramos, medidos y cuidamos cada dato que comparta el cliente porque son de gran valor para la empresa, tanto en la información que los usuarios completan al registrarse como en la que se produce de la interacción con la plataforma. Esta información no sólo nos permite conocerlos mejor y saber qué hacen y qué no, sino también dibujar una línea de mejora”. Así por ejemplo, analizando el comportamiento de algunos de los usuarios han puesto en marcha un nuevo producto aún en fase piloto en tres ciudades francesas, BlaBlaLine, para compartir también los viajes de casa al trabajo.

El enfoque principal es por tanto, concluye Zamácola, “mejorar la conexión entre conductores y pasajeros; entender cuál es la relación entre oferta y demanda en cada ruta, cada día de la semana y cada hora para garantizar que todo el mundo encuentre con quién viajar”.

Cabify

Cabify se encuentra en plena fase de construcción de su nueva arquitectura de datos desde cero y en la nube porque, como admite su responsable de Business Intelligence Global, Pablo Pellicer, “crecer muy rápido conlleva hacer las cosas regular y no muy sólidas”. A partir de ahí “hay que estar muy cerca de las áreas de negocio para estar pendientes de las necesidades del día a día, lo más básico, y luego cubrirlas; una vez cubiertas, intentar profundizar en analítica avanzada y buscar nuevos datos. Pero hasta que no esté eso muy consolidado y muy garantizado no se deben explorar nuevas vías”.

Uniplaces

Precisamente el equipo de Business Intelligence y su departamento de big data de Uniplaces, empresa especializada en alquiler de alojamiento para estudiantes, tiene, según su cofundador, Mariano Kostelec, “un impacto fundamental en la toma de decisiones en todas las áreas de la empresa. Por ejemplo, gracias al big data hemos podido mejorar el algoritmo en nuestros resultados de búsqueda, para asegurar la mejor correspondencia entre los usuarios que buscan alojamiento y las propiedades disponibles en nuestra plataforma”. Asimismo ha sido clave para equilibrar oferta y demanda, al poder determinar las zonas geográficas y la tipología de vivienda en las que su equipo de adquisición de propiedades debía centrarse para responder a la demanda, siguiendo sus patrones de búsqueda y las características de la oferta disponible.

También están trabajando en “un nuevo proyecto para apoyar a los propietarios que utilizan la plataforma para alquilar sus propiedades”, que “pueden beneficiarse de los hallazgos derivados del tratamiento de big data para saber las mejores zonas para invertir, la tipología más valorada, etc.”.

Las empresas se preparan para el GRPD

El Reglamento General de Protección de Datos (GRPD) europeo, que entrará en vigor en mayo de 2018, tendrá un impacto importante en las empresas turísticas

La nueva regulación afecta al paradigma de relación entre empresas y clientes, por lo que implicará un cambio en la manera en la que se obtiene su autorización para tratar los datos más sensibles. Todas las empresas consultadas han trabajado los últimos meses con sus equipos legales y consultoras externas para estar preparadas. Algunas como BlaBlaCar ya han ido adoptando medidas como modificaciones en los procesos internos, sensibilización a través de la formación a los equipos que más afectados se pueden ver tras su aplicación, y preparando la documentación requerida por el nuevo reglamento.

Este reportaje aparece publicado en el número de noviembre de Hosteltur y también está disponible en el pdf adjunto.


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