Esta es una de las principales conclusiones extraídas de la participación de Alfredo Revuelta de Rojas, Socio Director Travel&leisure en Cognodata, durante su ponencia Optimización de los ingresos a través de la ocupación predictiva que ha tenido lugar en el SAS Forum celebrado en el IFEMA de Madrid. Los avances en el análisis de información y en los modelos predictivos, además del aumento de la cantidad y calidad de la información, han abierto un nuevo abanico de posibilidades para el negocio en el sector del turismo. Ahora, el proposito es mejorar la cuenta de resultados a través de la optimización de los ingresos. Por ejemplo, para incrementar los ingresos en un hotel hay que tener en cuenta dos variables como son saber qué ocupación tendré y qué precio debo ofertar.
Además, gracias a la tecnología y más concretamente el Big Data, se logra un crecimiento considerable tanto de la capacidad de almacenamiento como de la velocidad de la ingente información que se obtiene de diferentes fuentes. La clave está en usar toda la información disponible que impacta en que un turista decida viajar a un lugar determinado como puede ser la meteorología, el poder adquisitivo medio, la información ocupacional de la competencia o las búsquedas de alojamiento a través de internet. De este modo, conocer con antelación las condiciones meteorológicas con el objetivo de prever el nivel de ocupación es uno de las principales preocupaciones de las empresas turísticas. A través de técnicas avanzadas de Data Science está haciendo posible a los líderes del sector adelantarse a la meteorología y predecir el nivel de ocupación en un determinado periodo de tiempo con un índice de acierto de cerca del 90%. Cuanto más alejada en el tiempo la predicción es menos consistente ya que la información se vuelve más volátil.
Otros aspectos concretos que las empresas de turismo están considerando para predecir lo que puede ocurrir en un periodo determinado son la procedencia de los clientes y la capacidad adquisitiva media, los espectáculos y eventos en el entorno, la información ocupacional de la competencia o las búsquedas de alojamiento a través de Internet. La predicción, por tanto, se ajusta a la realidad y va a permitir a las compañías poner en marcha los mecanismos necesarios para optimizar los ingresos. De este modo, la respuesta que ofrecen las nuevas técnicas de predicción ocupacional basadas en Big Data permiten incrementa los resultados anuales a través de la reducción de costes y de los ajustes de los precios del mercado en un determinado momento.
“A través de la serie de datos vemos la ocupación estimada en el periodo de tiempo que definamos, pudiendo desglosarla en el mix de canales que dispongamos y con un simple cuadro de mando tenemos la posibilidad de recalcular por habitación y canal la ocupación y precios a establecer en tiempo real”, destacó Alfredo durante su ponencia en el SAS Forum. El SAS Forum, que se ha convertido en el mayor evento de Analytics en España y un referente para analistas y negocio, ha celebrado este año su foro anual con el lema Experience Your New Possible en el que ha contado con la presencia de Cognodata como patrocinador.
