Como hoteleros, no siempre pensamos que los datos sean una herramienta fundamental en nuestro día a día. Preferimos centrarnos en hacer felices a nuestros clientes antes que en analizar cifras. Entonces, ¿por qué son importantes los datos para los hoteles? Porque, al fin y al cabo, los datos no son más que información. Cuando analizamos los datos adecuados de la forma correcta, no solo podemos asegurarnos de que nuestros clientes disfruten de una estancia estupenda, sino que también podemos optimizar los ingresos, la ocupación y la eficiencia de la organización. Así que echemos un vistazo más de cerca a esa «información», a los datos hoteleros y al análisis de datos hoteleros, o cómo le sacamos sentido a esos datos. Y ten en cuenta también que gran parte de esta información no solo se refiere a los hoteles, sino a los datos del sector hostelero y al análisis de datos del sector hostelero en su conjunto.
Big Data en el sector hotelero
A menudo se habla de los datos en términos casi míticos: «con buenos datos, todo es posible» o «solo hay que fijarse en los datos para encontrar las respuestas». Los datos son de vital importancia para cualquier empresa moderna, pero la forma en que los interpretas y lo que decides hacer con ellos marca la diferencia.
Hoy en día, cualquier hotel que tenga una página web o esté presente en alguna OTA o en las redes sociales ya tiene acceso a cantidades increíbles de datos. Google Analytics te puede decir qué está pasando en la página web de tu hotel. Facebook te puede ayudar a interactuar con los clientes. Así que la pregunta ahora es: ¿cómo analizas tus datos?
Echemos un vistazo más de cerca a los distintos tipos de datos y análisis que usan los hoteles a diario.
El big data y los hoteles
Aunque es una de las palabras de moda más importantes en el mundo de la tecnología, el «big data» es un término que a menudo se malinterpreta o se usa mal. Pero, con tantas definiciones diferentes, es normal que haya cierta confusión. En esencia, el «big data» es un gran conjunto de datos que, al analizarlos, puede revelar tendencias. Y cuando decimos «grande», nos referimos a realmente grande. Es habitual que haya miles o millones de puntos de datos, por lo que esta información casi siempre vendrá de fuentes externas a tu hotel. Buenos ejemplos de big data son los datos meteorológicos, de tráfico o de redes sociales. Se trata de enormes conjuntos de información que puedes ordenar y filtrar para encontrar la información relevante para tus objetivos.
«Small Data» para hoteles
Aunque no se mencione tan a menudo como el «big data», el «small data» es igual de valioso. De hecho, en el sector hotelero, el «small data» suele ser incluso más valioso para nuestras decisiones operativas. El «small data» se presenta a una escala más manejable y lo generan recursos internos como tu PMS, tu gestor de canales o tu página web. Cuando está bien estructurado (te lo cuento mejor en la siguiente sección), estos datos se convierten en información útil que puede marcar la diferencia de inmediato en cualquier aspecto, desde tu tarifa media diaria (ADR) hasta la ocupación.
Datos estructurados sobre hoteles
Ahora que ya hemos hablado de las diferentes escalas de datos (grandes y pequeños), vamos a echar un vistazo a las dos formas en que se recopilan los datos. La primera son los datos estructurados.
Los datos estructurados son datos que están organizados, etiquetados o categorizados. Piensalo como una etiqueta: una forma sencilla de separar los datos que te interesan de los que no. Echemos un vistazo a las reservas, por ejemplo. Cuando la recepción añade una nueva reserva en tu PMS, incluye información descriptiva sobre el cliente: fechas de llegada y salida, nombre y país. Como estos datos están ordenados, o estructurados, puedes filtrarlos fácilmente por fechas, por ejemplo, para entender las tendencias de las reservas. Lo más probable es que ya lo estés haciendo en tu hotel. Si es así, ¡enhorabuena, eres un científico de datos!
Datos no estructurados sobre hoteles
La otra forma en que se pueden presentar los datos es como datos no estructurados. Si los datos estructurados son aquellos que están organizados, los datos no estructurados son los que están desorganizados. Muchas veces, los datos no estructurados siguen teniendo el potencial de aportarnos información valiosa para las operaciones hoteleras. El problema con los datos no estructurados es que no hay una forma fácil ni escalable de extraer la información necesaria a partir de los datos tal y como están. Veamos un ejemplo. Las opiniones de los clientes en TripAdvisor, nos gusten o no, pueden influir en el proceso de decisión de los posibles clientes. Sin embargo, si intentáramos analizar estos datos, supondría mucho trabajo manual y nos daría poca información útil. Esto se debe a que las opiniones de los clientes en TripAdvisor no están estructuradas para poder clasificarlas fácilmente.
¿Qué viene después de los datos del hotel en sí? El análisis de datos del hotel.
Análisis de datos de hoteles
Así que hay datos a gran escala y a pequeña escala, y pueden ser tanto estructurados como no estructurados. Pero una vez que los tenemos, ¿cómo los interpretamos? ¿Y cómo usamos esa información recién obtenida para tomar mejores decisiones para nuestro hotel? Ahí es donde entra en juego el análisis de datos.
«Si los datos son un mar —y créenos, tienes a tu disposición una cantidad ingente de datos—, entonces la analítica es la planta desalinizadora».
Análisis descriptivo de hoteles
La forma más habitual y tradicional de análisis de datos en el sector hotelero es el análisis descriptivo. El análisis descriptivo se utiliza para describir tendencias pasadas a partir de grandes conjuntos de datos. Se aplica en las operaciones hoteleras diarias, por ejemplo, en informes de rendimiento o de ocupación.
Análisis predictivo en el sector hotelero
El siguiente paso más allá del análisis descriptivo de datos hoteleros, tanto en alcance como en complejidad, es el análisis predictivo. El análisis predictivo utiliza grandes conjuntos de datos del pasado no solo para determinar las tendencias anteriores, sino también para predecir lo que podría ocurrir en el futuro. Como el análisis predictivo es una suposición fundamentada, nunca puede ser seguro al cien por cien. Aun así, un buen análisis predictivo puede ofrecerte información valiosa para tu estrategia de gestión hotelera. Un buen ejemplo de análisis predictivo es cuando analizas las tendencias de reservas pasadas para predecir la ocupación de las próximas semanas. Los que trabajamos en el sector hotelero quizá estemos más acostumbrados al término «previsión», pero en realidad es lo mismo.
Análisis prescriptivo para hoteles
El tipo de análisis de datos hoteleros más complejo y reciente es el análisis prescriptivo. El análisis prescriptivo combina datos estructurados y no estructurados (¿te acuerdas de ellos?) con una potencia de cálculo increíble, conocida en el mundo de la ciencia de datos como «aprendizaje automático». Esta tecnología de reciente desarrollo implica procesos algorítmicos avanzados que, básicamente, predicen el futuro basándose en el rendimiento pasado (como el análisis predictivo). Sin embargo, el análisis prescriptivo va más allá al tener en cuenta datos a gran escala como el tiempo, el tráfico o incluso acontecimientos geopolíticos. A continuación, propone posibles acciones basadas en estos datos.
Es muy posible que el análisis prescriptivo sea el futuro del análisis hotelero. De hecho, algunos sistemas avanzados de gestión de ingresos ya van por ese camino.
Este artículo fue escrito originalmente por el equipo de SnapShot. Se ha trasladado aquí como parte de la familia de marcas tecnológicas de hostelería del Shiji Group.
