Traducir Big Data en mayor valor para el huésped

La industria hotelera es conocida a veces por ponerse al día con otros sectores en lo que respecta a las nuevas tendencias tecnológicas, y ninguna más que el concepto de "Big Data", pero eso está cambiando ahora para los hoteleros.

Este artículo ha sido publicado por Shiji Analytics.

El sector de la hostelería es a veces conocido por ponerse al día con otros sectores cuando se trata de nuevas tendencias tecnológicas, y ninguna más que el concepto de "Big Data". Los hoteleros suelen estar más preocupados por ofrecer grandes experiencias a sus huéspedes, lo que significa garantizar la satisfacción de los mismos, la prestación de servicios, una gran comida, un ambiente adecuado, etc. Por ello, es comprensible que el "Big Data" esté muy lejos de sus pensamientos.

Pero si el objetivo final del hotelero es superar las expectativas de sus huéspedes garantizando la satisfacción de todas sus necesidades, este tipo de mentalidad es contraproducente, argumenta Michael Heinze, cofundador de SnapShot. Como señalaron Heinze y su compañero cofundador David Turnbull en una entrevista reciente, cada huésped genera cantidades ingentes de datos, desde su búsqueda inicial de hotel hasta el registro de entrada, pasando por todo lo que hace en el hotel antes de la salida. Y todos estos datos, en gran medida ignorados por miles de hoteleros de todo el mundo, podrían ser aprovechados por los hoteleros para llevar la calidad de los servicios que ofrecen a cotas hasta ahora desconocidas.

"El futuro de los datos y la analítica en el sector hotelero es ilimitado", dice Heinze. "La analítica predictiva realizada mediante el aprendizaje automático de tendencias y correlaciones ayudará a los hoteles a ver cosas que antes no veían".

Heinze describe una visión del futuro en la que los hoteles pueden aprovechar directamente las fuentes de datos de los mercados financieros mundiales o del sector del transporte, y utilizar esos datos para predecir futuros aumentos o disminuciones de las reservas de habitaciones. También ve un futuro en el que los hoteles pueden analizar los perfiles de los clientes y predecir sus necesidades, basándose en la información compartida públicamente en las redes sociales, lo que les permite ofrecer mejores experiencias a los huéspedes y lanzar nuevas iniciativas de marketing.

"Con una analítica adecuada podremos ayudar a los hoteles a mirar hacia el futuro y mejorar la experiencia de los huéspedes ajustándose hoy a lo que ocurrirá en el futuro", afirma Heinze.

Análisis para todos

La buena noticia es que este tipo de enfoque de la hostelería basado en los datos no será un dominio exclusivo de las grandes cadenas hoteleras como InterContinental Hotels Group y Ritz-Carlton Hotel Company. Con el auge de las empresas especializadas en análisis de Big Data, como SnapShot y otras, los hoteles ya no tendrán que dedicar grandes recursos a la creación de una infraestructura informática, la contratación de expertos en TI, etc. En su lugar, todo esto se externalizará y será asequible, de modo que incluso los hoteles boutique más pequeños podrán adoptar un enfoque de su negocio basado en los datos.

Heinze afirma que la analítica hotelera es un campo tan especializado que en realidad tiene sentido que los hoteleros trabajen con socios especializados en ella. Sostiene que el sector hotelero tiene problemas particulares y necesidades específicas que solo un especialista podría comprender plenamente.

"Gestionar el inventario de un hotel es muy diferente a gestionar el inventario físico de mercancías", dice Heinze a modo de justificación. "Aunque algunos datos y técnicas de correlación serán iguales o similares a los de muchos otros sectores, muchas de las técnicas utilizadas no lo serán".

"En el sector hotelero, a menudo hemos creado software a medida para las marcas y puede que eso les funcione", dijo Heinze. "Pero creo que las empresas hoteleras son las mejores para ofrecer grandes experiencias a los huéspedes, y que el uso de socios especializados en verticales específicos dará resultados mucho mejores porque pueden centrarse en su trabajo principal y ser aún mejores en eso mientras dejan que la gente de datos y análisis les entregue."

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