Com millorar l'ocupació del teu hotel amb machine learning i anàlisi predictiva?

L'anàlisi predictiva i el machine learning tenen un gran potencial a l'hora d'ajudar les empreses a optimitzar les seves operacions, estratègies i recursos. En el cas de les cadenes hoteleres, l'aplicació d'aquestes tecnologies pot ajudar-nos a predir l'ocupació, a millorar l'experiència de client i a incrementar l'adquisició de clients potencials, entre moltes altres coses. T'expliquem com pots millorar les taxes d'ocupació del teu hotel amb machine learning i anàlisi predictiva.

análisis-predictivo-machine-learning-mejorar-ocupación-hotel-sector-hotelero

La intel·ligència artificial porta temps formant part de l'ADN empresarial i ha suposat canvis  massius en tota mena d'indústries. Des de l'anàlisi predictiva de dades més precisa fins a les innovacions  de machine learning, la IA ha suposat una gran diferència per a moltes empreses arreu del món.

Òbviament, el sector de l'hostaleria no ha estat l'excepció. Cada vegada són més els hotels que estan introduint diverses eines impulsades per la intel·ligència artificial per a gestionar les seves tasques quotidianes. En aquest sentit, existeixen moltes formes en les quals una cadena hotelera pot aprofitar la intel·ligència artificial, però en aquesta ocasió ens centrem en l'ús de l'anàlisi predictiva i el machine learning per a millorar l'ocupació d'un hotel.

 

Què són l'anàlisi predictiva i el machine learning?

L'anàlisi predictivapredictive analytics en anglès— empra l'estadística i tècniques de modelatge de dades per a fer prediccions sobre esdeveniments futurs. En observar les dades actuals i històriques, l'anàlisi predictiva és capaç d'identificar patrons que probablement es repeteixin en el futur. Amb l'ajuda de l'anàlisi predictiva, les empreses poden prendre millors decisions basades en les dades (data-driven decisions), planificar les seves estratègies, assignar recursos de forma més intel·ligent, millorar l'eficiència operativa, reduir el risc de les seves operacions, etc.

D'altra banda, el machine learning o aprenentatge automàtic és un camp relacionat amb la intel·ligència artificial, la informàtica i el data science que utilitza dades i algoritmes per a imitar la manera en què els humans aprenem. Amb l'ajuda del machine learning, els programes basats en algoritmes poden fer prediccions i recomanacions més precises que permeten a les empreses millorar les seves mètriques de creixement, entre altres coses.

En el cas de les cadenes hoteleres, totes dues tecnologies poden marcar la diferència a l'hora d'optimitzar les taxes d'ocupació. Vegem com.

  • Descobreix Hotel Management Dashboards, un entorn de quadres de comandament per al seguiment i anàlisi dels resultats clau de les diferents àrees funcionals del sector hoteler.

Com millorar l'ocupació del teu hotel amb machine learning i anàlisi predictiva?
1. Personalitza l'experiència de client

En primer lloc, l'anàlisi predictiva i el machine learning són tecnologies clau per a millorar l'experiència de client en el sector hoteler. Totes dues tecnologies poden ajudar-te a personalitzar l'experiència de cadascun dels clients que acudeixen a l'hotel. Avui dia, els clients esperen rebre un tracte especial basat en les seves preferències, necessitats i expectatives personals. Treballar amb Big Data fa possible aquest tracte, fins i tot si els nostres recursos són limitats.

L'anàlisi predictiva es basa sobretot en dades històriques per a esbrinar quins seran els pròxims passos del client. Així, podem detectar patrons en el comportament passat d'un client per a oferir-li la millor habitació, serveis i altres tipus d'ofertes personalitzades. En alguns casos, l'anàlisi predictiva pot fins i tot arribar a oferir als clients allò que necessiten abans que ells mateixos s'adonin que ho necessiten. És fonamental analitzar com es comporten un cert tipus d'hostes després del check-in i ajustar els nostres serveis en conseqüència per als futurs clients.

2. Models de preus dinàmics

Igual que amb les experiències personalitzades dels clients, també podem començar a utilitzar models de preus dinàmics. Òbviament, la majoria dels clients voldran aconseguir la millor habitació al menor preu possible, la qual cosa no sempre és la millor opció per a l'empresa. No obstant això, l'anàlisi de dades pot ajudar-nos a comprendre millor quin tipus de preus espera el nostre públic per a determinats tipus d'habitacions i serveis.

En aquest cas, és recomanable recórrer a una consultora especialitzada per a obtenir orientació sobre quina mena de data analysis és el més efectiu per a millorar la nostra estratègia actual d'anàlisi de preus. Una vegada optimitzat el nostre model de preus, podem començar a recopilar dades sobre com reaccionen els hostes a aquests preus. És important recordar que els models de preus dinàmics estan directament relacionats amb els canvis en el mercat i amb les expectatives del nostre públic, per la qual cosa és necessari actualitzar i adaptar els preus regularment.

3. Millora l'atenció al client

Crear experiències personalitzades per als clients és definitivament necessari. Una de les parts fonamentals de la customer experience és l'atenció al client. Amb l'ajuda del machine learning podem millorar fàcilment la nostra assistència al client i oferir un servei molt millor als futurs clients.

Harold Miller, expert en tecnologia i anàlisi de dades de Topwritingreviews, explica: "Segurament l'exemple més conegut de com es pot utilitzar la intel·ligència artificial en l'atenció al client siguin els chatbots. Moltes empreses fan servir bots per a comunicar-se amb els seus clients a l'instant una vegada que el client entra en el lloc web de l'empresa o en una de les seves xarxes socials. De la mateixa manera, els hotels poden respondre a les preguntes dels clients de manera més eficient mitjançant l'ús de chatbots, la qual cosa, al seu torn, resultarà en clients més satisfets."

4. Duu el màrqueting al següent nivell

Encara que l'atenció al client és essencial, també ho és el màrqueting. Afortunadament, l'analítica predictiva i el machine learning són les tecnologies ideals per a dur la nostra estratègia de màrqueting al següent nivell. Evidentment, qualsevol estratègia de màrqueting eficaç ha d'estar basada en la recopilació i l'anàlisi de dades en la mesura en què la informació sobre els nostres clients, productes i serveis i el mercat juguen un paper fonamental en la creació d'accions de màrqueting més eficaces.

Per exemple, en analitzar les estadístiques de generació de clients potencials de les nostres campanyes, podem obtenir una visió clara sobre quins tipus de campanyes tenen un major impacte en els nostres clients. També podem emprar diferents tècniques de retargeting per a la generació de més clients potencials. Així mateix, l'anàlisi predictiva es pot utilitzar per a predir el nombre de reserves que obtindrem en un període de temps determinat per a ajustar les nostres accions i campanyes a la demanda.

5. Predicció de l'ocupació i la demanda

Finalment, però no menys important, podem aplicar el data analytics per a predir les taxes d'ocupació i la demanda. Igual que passa amb la predicció del nombre de reserves, també existeixen diverses eines impulsades per la intel·ligència artificial per a predir quantes habitacions del nostre hotel estaran ocupades durant un període determinat. Això, a la vegada, ens ajudarà a predir quants membres de l'equip de personal necessitarem per a aquest període, els subministraments necessaris, etc. D'altra banda, la tecnologia adequada pot ajudar-nos a evitar errors de gestió.

Al mateix temps, l'anàlisi predictiva també pot ajudar-nos a preveure la demanda global dels nostres serveis. Si coneixem la taxa de demanda aproximada per endavant, ens resultarà molt més fàcil satisfer adequadament als nostres clients, optimitzar els recursos i augmentar la rendibilitat de cada client.

 

Conclusió

En resum, l'anàlisi predictiva i les integracions de machine learning poden marcar la diferència quant a la productivitat i rendibilitat d'un hotel. Aquest tipus de tecnologies no deixen d'ampliar els horitzons de possibilitats de les cadenes hoteleres a l'hora d'expandir el negoci i aplicar estratègies innovadores per a millorar l'eficiència de les seves operacions i estratègies.

 

Escrit exclusivament per bismart.com. Text de Frank Hamilton | Frank Hamilton treballa com a editor a College essay writing service reviews. És un professional de l'escriptura expert en temes com els blogs, el màrqueting digital i l'autoeducació. En el seu temps lliure li agrada viatjar i parla espanyol, francès, alemany i anglès.

DEIXA EL TU COMENTARI