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Big Data en el sector hotelero

Con el imparable crecimiento del tráfico de sitios webs de calificación y recomendaciones en viajes y hoteles, el servicio de atención al cliente y la política de precios se ha vuelto más crítico que nunca en el sector hotelero, marcando la diferencia entre asegurar o perder un cliente en cuestión de segundos. Según un estudio reciente de Forrester, el impacto financiero del servicio de atención al cliente en los hoteles es de 1,36 billones de dólares, de los cuales aproximadamente 825 millones de dólares de esos ingresos se debieron a una reducción del churn, y a los esfuerzos por mantener a los clientes frente a otras cadenas hoteleras.

Para que tengan éxito en este sector, los hoteles tienen que exceder las expectativas de sus clientes. Lograr la satisfacción de sus huéspedes ofreciendo una experiencia agradable no es sencillo. La tecnología puede ayudar enormemente a lograrlo. En la duración de la estancia de los clientes estos generan una masiva cantidad de datos que con una correcta estrategia de Big Data permiten a los hoteleros mejorar la calidad del servicio. Desafortunadamente, muchos hoteles se encuentran aún peleando con las fuentes de datos o iniciándose en su análisis, no sacando todo el provecho que pueden obtener. Sin embargo, hay cadenas que ya llevan tiempo moviéndose en la buena dirección.
Las ventajas en el sector hotelero son enormes
Una cadena de hoteles boutique en los EEUU, Denihan H.G., inició un proyecto en Big Data aplicando analítica avanzada para mejorar la planificación estratégica. Las consecuencias se hicieron notar en múltiples aspectos del negocio. El Big Data les está permitiendo mejorar la satisfacción de los clientes, realizar campañas de marketing personalizadas, así como ofrecer ofertas para que los clientes seleccionados reserven la habitación correcta a la tarifa seleccionada. Reservas
En un esfuerzo para desarrollar tanto el segmento de viajes de trabajo como el de vacaciones y placer, la cadena hotelera buscaba una vía para aprovechar el big Data que generaba, transformando el plan estratégico de la empresa. No estaban buscando simplemente una solución que permitiera sostener el negocio durante las temporadas valle, sino potenciar los ingresos brutos también en picos de ocupación.

Para incrementar la facturación, reducir costes y mejorar la experiencia del cliente, primero tuvieron que crear una cultura en torno a la analítica entre sus empleados. El objetivo de esta primera fase era poner a disposición de los empleados en contacto con los huéspedes, incluida la dirección y departamentos de soporte interno, herramientas de gestión analítica fáciles de usar. Los resultados de Denihan después de aplicar las acciones derivadas de ese cambio estratégico fueron:

– Incremento de facturación. La dirección de la cadena es ahora capaz de anticipar cuáles son los negocios y servicios para ofrecer a modo de reserva los servicios que generan más beneficios. No sólo eso, también, con cuánto tiempo de antelación debe hacerse la reserva. También pueden estimar la tendencia en la tarifa por habitación, a través de qué canal se formalizará la reserva, y cuál será la duración media de la estancia. Este tipo de información permitió por ejemplo, en uno de sus hoteles en Nueva York, duplicar la tarifa por habitación durante la semana que duraba la Asamblea de las Naciones Unidas. El tipo de informes de este tipo que se generan está disponible a diario, haciendo a sus equipos mejorar su productividad hasta un 40%, lo que permite a sus empleados dedicar casi la mitad del día a la búsqueda y combinación de datos.

– Mejora en la gestión de gastos. Gracias al detalle en la información de todos los gastos por categorías y en combinación de métricas de cada habitación, la cadena consiguió unos ahorros en costes significativos que se emplearon en reformas innovadoras y una renovación de la oferta de servicios que permitió mejorar la experiencia de los clientes. La empresa también puede ahora analizar datos como la tendencia en previsión de la desocupación de empleados y ajustarse a sus necesidades.

– Guiar la dirección estratégica. La clave en la retención y recomendación de huéspedes es entender y facilitar las preferencias de sus clientes. Los cuestionarios de evaluación no sólo ofrecen feedback sobre la razón de elección del hotel, porqué deciden repetir, o cómo toman las decisiones de reservas, sino también, un conocimiento muy valioso sobre el comportamiento de los clientes para su planificación a largo plazo. Analizando día a día los comentarios de los clientes individualmente, la dirección puede identificar qué es lo que los clientes valoran más de su estancia y qué áreas de mejora son prioritarias. En el caso de los 11 hoteles de la cadena en NYC el ruido exterior era el principal problema, que la cadena respondió con una campaña ofreciendo tapones para dormir en las mesillas lo que produjo una gran mejora en el feedback posterior.

El análisis de datos ofrece soluciones win-win tanto para la cadena como sus clientes. Por ejemplo, un programa de fidelización puesto en marcha por la cadena enfocada a sus clientes más valiosos, produjo 30 veces más ingresos que el coste de la inversión, a la vez que mejoró la fidelidad de los clientes que participaron. La cadena puede ahora segmentar cada oferta a cada grupo de clientes basándose en feedback y datos de clientes, obteniendo una predicción bastante fiable del valor futuro de cada oferta.

La cadena Denihan tiene una estrategia de crecimiento con el plan de duplicar su oferta de hoteles en los próximos cuatro años. Gracias a nuevas herramientas de análisis de datos de IBM que esperan implantar como análisis predictivo de datos, la cadena confía en que lograrán mejorar aún más la rentabilidad de la compañía.

Otras cadenas como Disney Resorts, Kempinski o Hyatt han desarrollado apps para smartphones que permiten realizar la reserva de habitaciones y otros servicios como restaurantes o spas, de una manera muy sencilla. Todo ello permite cada vez recoger mayor cantidad de datos y hacer buen uso de los mismos.

Cada día que pasa estamos generando el equivalente a 2,5 quintillones de bytes de datos provenientes de diversas fuentes, desde información sobre el clima, actualizaciones en redes sociales, apuntes de transacciones de compras, resultados sobre salud de pacientes… Prácticamente todas las empresas medianas y grandes están estudiando cómo gestionar de una u otra manera su Big Data para permanecer competitivas en su sector y emplear eficazmente sus recursos para abrir nuevas áreas de mercado en segmentos con potencial. Y el sector hotelero especialmente hace ya tiempo que se dió cuenta de esa necesidad y lleva aprovechando esa ventaja en numerosas áreas del negocio.

Fuentes:
http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/42343.wss
http://smartdatacollective.com/bigdatastartups/197596/why-hotels-should-apply-big-data-analytics-provide-unique-guest-experience

http://events.eyefortravel.com/smart-travel-analytics-north-america/
http://www.amadeus.com/hotels/newsrepository/articles/major-global-study-reveals-how-big-data-will-transform-hospitality-industry/

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