¿Cómo mejorar la ocupación de tu hotel con machine learning y análisis predictivo?

El análisis predictivo y el machine learning tienen un gran potencial a la hora de ayudar a las empresas a optimizar sus operaciones, estrategias y recursos. En el caso de las cadenas hoteleras, la aplicación de estas tecnologías puede ayudarnos a predecir la ocupación, mejorar la experiencia de cliente y a incrementar la adquisición de clientes potenciales, entre otras muchas cosas. Te explicamos cómo puedes mejorar las tasas de ocupación de tu hotel con machine learning y análisis predictivo.

La inteligencia artificial lleva tiempo formando parte del ADN empresarial y ha supuesto cambios  masivos en todo tipo de industrias. Desde el análisis predictivo de datos más preciso hasta las innovaciones  de machine learning, la IA ha supuesto una verdadera diferencia para muchas empresas de todo el mundo.

Obviamente, el sector de la hostelería no ha sido la excepción. Cada vez son más los hoteles que están introduciendo diversas herramientas impulsadas por la inteligencia artificial para gestionar sus tareas cotidianas. En este sentido, existen muchas formas en las que una cadena hotelera puede aprovechar la inteligencia artificial, pero en esta ocasión nos centramos en el uso del análisis predictivo y el machine learning para mejorar la ocupación de un hotel.

¿Qué son el análisis predictivo y el machine learning?

El análisis predictivo —predictive analytics en inglés— emplea la estadística y técnicas de modelado de datos para hacer predicciones sobre eventos futuros. Al observar los datos actuales e históricos, el análisis predictivo es capaz de identificar patrones que probablemente se repitan en el futuro. Con la ayuda del análisis predictivo, las empresas pueden tomar mejores decisiones basadas en los datos (data-driven decisions), planificar sus estrategias, asignar recursos de forma más inteligente, mejorar la eficiencia operativa, reducir el riesgo de sus operaciones, etc.

Por otro lado, el machine learning o aprendizaje automático es un campo relacionado con la inteligencia artificial, la informática y el data science que utiliza datos y algoritmos para imitar la manera en que los humanos aprendemos. Con la ayuda del machine learning, los programas basados en algoritmos pueden hacer predicciones y recomendaciones más precisas que permiten a las empresas mejorar sus métricas de crecimiento, entre otras cosas.

En el caso de las cadenas hoteleras, ambas tecnologías pueden marcar la diferencia a la hora de optimizar las tasas de ocupación. Veamos cómo.

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¿Cómo mejorar la ocupación de tu hotel con machine learning y análisis predictivo?

1. Personaliza la experiencia de cliente

En primer lugar, el análisis predictivo y el machine learning son tecnologías clave para mejorar la experiencia de cliente en el sector hotelero. Ambas tecnologías pueden ayudarte a personalizar la experiencia de cada uno de los clientes que acudan al hotel. Hoy en día, los clientes esperan recibir un trato especial basado en sus preferencias, necesidades y expectativas personales. Trabajar con Big Data hace posible ese trato, incluso si nuestros recursos son limitados.

El análisis predictivo se basa en gran medida en los datos históricos para averiguar cuáles serán los próximos pasos del cliente. Así, podemos detectar patrones en el comportamiento pasado de un cliente para ofrecerle la mejor habitación, servicios y otros tipos de ofertas personalizadas. En algunos casos, el análisis predictivo puede incluso llegar a ofrecer a los clientes algo que necesitan antes de que ellos mismos se den cuenta de que lo necesitan. Es fundamental analizar cómo se comportan ciertos tipos de huéspedes después del check-in y ajustar nuestros servicios en consecuencia para los futuros clientes.

2. Modelos de precios dinámicos

Al igual que con las experiencias personalizadas de los clientes, también podemos empezar a utilizar modelos de precios dinámicos. Obviamente, la mayoría de los clientes querrán conseguir la mejor habitación al menor precio posible, lo que, obviamente, no siempre es la mejor opción para la empresa. Sin embargo, el análisis de datos puede ayudarnos a comprender mejor qué tipo de precios espera nuestro público para determinados tipos de habitaciones y servicios.

En este caso, es recomendable recurrir a una consultora especializada para obtener orientación sobre qué tipo de data analysis es el más efectivo para mejorar nuestra estrategia actual de análisis de precios. Una vez optimizado nuestro modelo de precios, podemos empezar a recopilar datos sobre cómo reaccionan los huéspedes a estos precios. Es importante recordar que los modelos de precios dinámicos están directamente relacionados con los cambios en el mercado y las expectativas de nuestro público, por lo que es necesario actualizar y adaptar los precios regularmente.

3. Mejora la atención de cliente

Crear experiencias personalizadas para los clientes es definitivamente necesario. Una de las partes fundamentales de la customer experience es la atención al cliente. Con la ayuda del machine learning podemos mejorar fácilmente nuestra asistencia al cliente y ofrecer un servicio mucho mejor a los futuros clientes.

Harold Miller, experto en tecnología y análisis de datos de Topwritingreviews, explica: "Tal vez el ejemplo más conocido de cómo se puede utilizar la inteligencia artificial en la atención al cliente sean los chatbots. Muchas empresas usan bots para comunicarse con sus clientes al instante una vez que el cliente entra en el sitio web de la empresa o en una de sus redes sociales. Del mismo modo, los hoteles pueden responder a las preguntas de los clientes de manera más eficiente mediante el uso de chatbots, lo que, a su vez, dará lugar a clientes más satisfechos."

4. Lleva el marketing al siguiente nivel

Aunque la atención al cliente es esencial, también lo es el marketing. Afortunadamente, la analítica predictiva y el machine learning son las tecnologías ideales para llevar nuestra estrategia de marketing al siguiente nivel. Evidentemente, cualquier estrategia de marketing eficaz debe estar basada en la recopilación y el análisis de datos en la medida en que la información sobre nuestros clientes, productos y servicios y el mercado juegan un papel fundamental en el desempeño de acciones de marketing más eficaces. 

Por ejemplo, al analizar las estadísticas de generación de clientes potenciales de nuestras campañas, podemos obtener una visión clara sobre qué tipos de campañas tienen un mayor impacto en nuestros clientes. También podemos emplear diferentes técnicas de retargeting para la generación de más clientes potenciales. Asimismo, el análisis predictivo se puede utilizar para predecir el número de reservas que obtendremos en un período de tiempo determinado para ajustar nuestras acciones y campañas a la demanda.

5. Predicción de la ocupación y la demanda

Por último, pero no menos importante, podemos aplicar el data analytics para predecir las tasas de ocupación y la demanda. Igual que pasa con la predicción del número de reservas, también existen diversas herramientas impulsadas por la inteligencia artificial para predecir cuántas habitaciones de nuestro hotel estarán ocupadas durante un período determinado. Esto, a su vez, nos ayudará a predecir cuántos miembros del equipo de personal necesitaremos para ese periodo, los suministros necesarios, etc. Por otro lado, la tecnología adecuada puede ayudarnos a evitar errores de gestión. 

Al mismo tiempo, el análisis predictivo también puede ayudarnos a prever la demanda global de nuestros servicios. Si conocemos la tasa de demanda aproximada de antemano, nos resultará mucho más fácil satisfacer adecuadamente a nuestros clientes, optimizar los recursos y aumentar la rentabilidad de cada cliente.

Conclusión

En resumen, el análisis predictivo y las integraciones de machine learning pueden marcar la diferencia en cuanto a la productividad y rentabilidad de un hotel. Este tipo de tecnologías no dejan de ampliar los horizontes de posibilidades de las cadenas hoteleras a la hora de expandir el negocio y aplicar estrategias innovadoras para mejorar la eficiencia de sus operaciones y estrategias.

Escrito exclusivamente para bismart.com. Texto de Frank Hamilton | Frank Hamilton trabaja como editor en College essay writing service reviews. Es un profesional de la escritura experto en temas como los blogs, el marketing digital y la autoeducación. En su tiempo libre le gusta viajar y habla español, francés, alemán e inglés.