No analizar los datos de la empresa supone una desventaja competitiva

La escuela de negocios JSF Travel & Tourism organizó en Madrid el curso Data Driven Marketing, dirigido a directivos del sector turístico que desean entender mejor el uso de los activos digitales de su marca desde el punto de vista de los datos.

Con un enfoque de gestión de los datos, el curso abordó cuestiones como el desarrollo de arquetipos de viajero o el tratamiento e integración de los datos con el ecosistema digital de cada organización.

Dirigido por Pedro González y Salvador Suárez, expertos de la agencia Good Rebels, las sesiones formativas contaron, también, con profesionales del sector turístico como Iñaky Bau, Director de Marketing Corporativo Grupo Palladium; Oscar Padin, Director de CRM de Viajes el Corte Inglés; Marcelo Royan, Director de Innovación y Producto Digital de Reclamador o José Manuel Camarero, Director de Marketing de Valencia Tourism & Convention Bureau.

A cargo de Mar Castaño, Data Scientist Director Good Rebels, corrieron las sesiones sobre integración de datos y machine learning. Castaño tiene una larga experiencia en business inteligence, gestión de proyectos y servicios de TI. Hablamos con ella sobre el impacto de analítica de datos en el sector turístico.

¿Qué aporta a un negocio turístico la gestión de los datos?

La gestión de los datos aporta valor a empresas de cualquier sector, y en el caso del turístico, siendo un motor tan importante para la economía en España, hacer uso de la información es imprescindible para competir, tanto la información que tenemos internamente como la que puede obtenerse externamente.

El turístico es un sector muy competitivo y no estar pendiente de la información que estamos generando supone una desventaja competitiva.

¿Cuáles son los primeros pasos a la hora de abordar un proyecto de análisis de datos?

Yo siempre recomiendo que se empiece a trabajar con los datos internos de la compañía. Empezaría por algo que constituya un reto conocer, desde el punto de vista económico (por ejemplo, saber por qué me están bajando las ventas), o de la eficiencia de un proceso (si algo me está suponiendo un coste muy elevado, tratar de saber qué está impactando).

A veces lo que pasa es que no sabemos qué preguntas plantearnos. En esos casos hay que sentarse a estudiar qué objetivos queremos cumplir, cómo los queremos medir y, a partir de ahí, ver cómo lo vamos a hacer.

Tener una inquietud o un reto que queramos resolver nos va a dar la capacidad de obtener unos resultados medibles y que nos aporten valor desde el primer momento.

¿Qué problemas suelen encontrarse las empresas turísticas?

Una de las principales problemáticas es que la información suele estar ubicada en distintos sistemas o se maneja desde distintas áreas de negocio.

Otro de los grandes retos es cómo identificar al cliente de la misma forma en todos los procesos de negocio. Para ello, primero tendremos que intentar integrar todos los datos a través del mismo sistema de codificación. Y si no es posible, pensar en los mecanismos que nos permitan hacerlo a futuro.

En cualquier caso, nunca hay que cesar en el empeño, porque va a redundar siempre en el beneficio de la empresa.

Integrar toda la información dispersa de una compañía es complicado, e indudablemente es una tarea que hay que abordar, pero una vez te pones mano a la obra, siempre se consigue.

¿Cualquier empresa puede embarcarse en un proyecto de gestión de datos?

Sí. Una gran empresa siempre tendrá mayor capacidad de inversión en sistemas, pero también tiene una mayor cantidad de datos que analizar y más dificultades para procesar esa información de forma ágil.

Una empresa pequeña no va tener en su Data Lake millones de registros. Pero con que tengan 10.000, si se integran con otra información, ya se puede trabajar.

Hoy en día, muchas de las herramientas del mercado son gratuitas, otras incorporan ya algunas funciones de machine learning que no requieren que volquemos 100.000 registros, sino solo con los 10.000 que tengamos ya podemos empezar a sacar pistas.

No nos tiene que frenar que vaya a ser una solución costosa, tenemos que pensar en el valor que podemos obtener de los datos que ya tenemos. Quizás no podemos ir tan rápido porque no tenemos grandes capacidades económicas, pero esto dará pie a evolucionar.