¿Cómo utilizar el big data para captar más clientes?

¿Podemos saber quién tener mayor probabilidad de convertir?

Estudiando el comportamiento dentro de la web se puede asignar una probabilidad de conversión, el tipo de modelo es similar a los modelos de propensión que vimos en el capítulo anterior, pero cada vez se usan modelos más avanzados inspirados en la inteligencia artificial. Este tipo análisis tienen una dificultad añadida, el correcto etiquetado de las diferentes partes del site. Un mal etiquetado puede llevar a resultados erróneos y, por lo tanto, a que el modelo no cumpla su propósito.

En cuanto a la experiencia de compra nos lleva a la próxima cuestión.

¿Es posible recomendar un hotel al cliente? Y ¿se puede además asesorar de manera digital cómo complementar esa compra?

La respuesta es sí. Gracias a los motores de recomendación es posible que conociendo características del cliente, tanto las introducidas por él, como las observadas por compras anteriores y patrones dentro del site, podamos predecir, y, por tanto recomendar, cuál o cuáles son los hoteles que más encajan con sus preferencias. Además, estas recomendaciones se pueden ampliar con otras referente a productos auxiliares: palas de playa, upgrade la habitación, cena con velas, etc. Todas las ideas previas nos llevan a cuestionarnos la calidad del dato.

¿Nos podemos fiar de los datos digitales?

Respuesta: pido el comodín del público. Cada vez existen más sistemas y empresas dedicadas a esto, pero igualmente cada vez hay más “pillos”. Hay una amplia gama de modelos muy potentes para la detección de fraude y anomalías. Desde modelos sencillos de series temporales hasta métodos más complejos de inteligencia artificial. Este área es muy interesante y los centros de investigación tanto privados como públicos dedican esfuerzos en depurar estas técnicas e inventar nuevas. En este ámbito resulta de vital importancia analizar las reservas y detectar aquellas que sean fraudulentas.

Para finalizar me gustaría hablaros de algunos modelos más que por no extenderme demasiado paso a mencionar brevemente:

• Optimización de logística: útiles para los departamentos de compra de los hoteles, encontrar cuáles son los proveedores que dan los mejores precios.
• Análisis RRSS-Sentimental Analysis (NLP): hacer un seguimiento de nuestras redes sociales y analizar aspectos relevantes de la interacción con el público.
• Chats bots: sistemas automatizados de conversación con clientes y potenciales. Suponen alto ahorro para las cadenas.
• Gestión eficiente del Call Center: modelos que permitan la asignación eficiente cliente-agente aumentando el ratio de éxito de la llamada.

También parece interesante aplicar todo el conjunto de herramientas de speech analytics: speech to text, entity extraction, sentimental analysis, people analytics, etc.

• Modelos Geoespaciales: para responder a preguntas como: ¿dónde abrir mi próximo hotel?, ¿con qué establecimientos asociarme? y un largo etc.
• Reconocimiento facial: modelos de inteligencia artificial que pueden dar soluciones a: seguridad en el hotel, reconocimiento instantáneo del cliente, etc.

Para finalizar me gustaría hacer una consideración: el tratamiento y uso de los datos para la mejora y eficiencia de productos, servicios y procesos en empresas e instituciones es una tarea de todos los miembros que la forman, y no solo de los departamentos de análisis de datos, ciencias de datos y otros sugerentes nombres que puedan tomar. El uso fiel, veraz, y eficiente de los datos y sus derivados: modelos matemáticos, cuadros de mando, etc., es responsabilidad de toda la empresa.

Como hemos podido observar en ambos artículos hay una amplia gama de soluciones analíticas aplicadas al sector hotelero. Pero seguro que el futuro nos traerá aun muchos más apasionantes retos por superar, habrá que estar atentos.

--------------------------------------------------------------------------------------

Otto F. Wagner

Manager de Lighthouse (Retail & Digital) de KPMG en España

---------------------------------------------------------------------------------------

Si está interesado en saber más, contacte con nuestro equipo aquí.