TEM­PO­RA­DA AL­TA

El Economista (México) - Turismo - - Portada - POR RU­BÉN SÁN­CHEZ Ru­bén Sán­chez, di­rec­tor eje­cu­ti­vo glo­bal de BEONPRICE tem­po­ra­da al­ta

Ru­bén Sán­chez, di­rec­tor eje­cu­ti­vo glo­bal de BEONPRICE, ex­pli­ca por qué el big da­ta es una he­rra­mien­ta de in­no­va­ción en el sec­tor ho­te­le­ro

LA COM­PE­TI­TI­VI­DAD del sec­tor ho­te­le­ro lle­va con­si­go una di­fe­ren­cia­ción y una lu­cha por la ex­ce­len­cia no só­lo en pro­duc­tos sino tam­bién en pro­ce­sos. El big da­ta ha­ce po­si­ble la re­co­pi­la­ción de gran­des vo­lú­me­nes de da­tos y su im­ple­men­ta­ción en la me­jo­ra de ca­da una de las de­ci­sio­nes que se to­man dia­ria­men­te en el ho­tel. Nos re­fe­ri­mos a va­ria­bles co­mo el pre­cio, la repu­tación on­li­ne, la dis­po­ni­bi­li­dad, las dis­pa­ri­da­des o la de­man­da de ha­bi­ta­cio­nes en tiem­po real (en­tre otros fac­to­res). Una ges­tión in­te­li­gen­te a par­tir de es­tos da­tos ha­ce po­si­ble que he­rra­mien­tas co­mo BEONPRICE, soft­wa­re de­di­ca­do a la ges­tión de la ren­ta­bi­li­dad, pue­dan ayu­dar a ge­ne­rar en pro­me­dio 11% más ga­nan­cias por ha­bi­ta­ción, a tra­vés de la in­ter­pre­ta­ción del mer­ca­do y el aná­li­sis de da­tos ba­jo téc­ni­cas de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial y tec­no­lo­gía Ma­chi­ne Lear­ning apli­ca­das a tra­vés de al­go­rit­mos. Si nos re­fe­ri­mos a Mé­xi­co co­mo mer­ca­do, las ci­fras in­vi­tan a so­ñar. Se­gún la Se­cre­ta­ría de Tu­ris­mo, en el 2015, lle­ga­ron 107 mi­llo­nes de tu­ris­tas, aso­cia­dos a una ca­pa­ci­dad ho­te­le­ra de 201 mi­llo­nes de cuar­tos/no­che en el año. De es­tas ci­fras ex­trae­mos el gran po­ten­cial que el sec­tor tie­ne en Mé­xi­co y có­mo és­te de­be apos­tar por me­jo­rar la ren­ta­bi­li­dad de las per­noc­tas y del gas­to de ca­da viajero aso­cia­do a la es­tan­cia. Pa­ra iden­ti­fi­car al­gu­nas de las fun­cio­na­li­da­des desa­rro­lla­das ac­tual­men­te en el sec­tor ho­te­le­ro en torno al big da­ta y que per­fec­ta­men­te ha­ce unos años po­drían ser la te­má­ti­ca de una pe­lí­cu­la de cien­cia fic­ción, des­ta­ca­mos: Per­so­na­li­za­ción en la dis­tri­bu­ción so­bre de­ter­mi­na­dos per­fi­les de clien­tes por ca­nal. Ade­cua­ción de la ofer­ta so­bre ti­po­lo­gías de via­je­ros con po­lí­ti­cas es­pe­cí­fi­cas de dis­tri­bu­ción, apos­tan­do por ob­te­ner la má­xi­ma ren­ta­bi­li­dad a par­tir de in­ci­dir so­bre ne­ce­si­da­des con­cre­tas. Au­to­ma­ti­za­ción de de­ter­mi­na­dos pro­ce­sos o ta­reas aso­cia­das a la efi­cien­cia y a la in­me­dia­tez. Sis­te­ma­ti­za­ción de de­ter­mi­na­das re­glas de ne­go­cio, la cua­les per­mi­ten reac­cio­nar de for­ma in­me­dia­ta an­te si­tua­cio­nes del mer­ca­do. Rea­li­za­ción de pro­yec­cio­nes a fu­tu­ro a par­tir del aná­li­sis de los com­pe­ti­do­res. A par­tir de in­for­ma­ción del his­tó­ri­co de un de­ter­mi­na­do alo­ja­mien­to y so­bre el aná­li­sis de la si­tua­ción del mer­ca­do en de­ter­mi­na­dos pe­rio­dos a fu­tu­ro, es po­si­ble plan­tear es­ce­na­rios que nos ayu­den a co­no­cer có­mo va­ria­rán los re­sul­ta­dos so­bre cam­bios en pa­rá­me­tros sen­si­bles pa­ra el viajero. En con­clu­sión, las de­ci­sio­nes ba­sa­das en da­tos per­mi­ten me­jo­rar los ra­tios de con­ver­sión tan­to a ni­vel in­ter­me­dia­do co­mo a ni­vel di­rec­to. Iden­ti­fi­car y op­ti­mi­zar po­lí­ti­cas de pre­cios (pri­cing) o de dis­po­ni­bi­li­dad, son fun­da­men­ta­les pa­ra con­se­guir la má­xi­ma ren­ta­bi­li­dad an­te un mer­ca­do glo­ba­li­za­do, com­pe­ti­ti­vo y en con­ti­nua evo­lu­ción co­mo es el sec­tor tu­rís­ti­co.

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