Los hoteleros nos dicen que están rodeados de huéspedes expertos en tecnología, y muchos recurren regularmente a la IA generativa (GenAI) en busca de recomendaciones sobre dónde visitar, alojarse o comer. Puede ser emocionante para los viajeros descubrir joyas escondidas en ciudades que de otro modo nunca habrían encontrado, o visitar cafeterías con menús únicos. Esa mayor expectativa de experiencias de viaje se transmite a lo largo de sus viajes, lo que puede aumentar la presión sobre los hoteleros para que evalúen la GenAI para determinar cómo puede ayudar a mejorar sus negocios y las experiencias de sus clientes.
Sin embargo, hay joyas ocultas dentro del mundo de la IA que también vale la pena explorar. El análisis predictivo es una tecnología igualmente interesante pero menos comprendida en comparación con GenAI. Puede añadir tanto valor, si no más, a los hoteleros con la planificación y el enfoque adecuados. La GenAI y el análisis predictivo aprovechan el aprendizaje automático (ML) de diferentes maneras, y saber cómo aprovechar al máximo sus capacidades podría tener un impacto significativo en los resultados de un hotelero.
Además, Los hoteles australianos informan de un aumento del 15% en las reservas para julio y agosto en comparación con el año pasado.lo que demuestra oportunidades crecientes para la adquisición y participación de clientes. A medida que los hoteleros evalúan las mejores formas de capitalizar estos cambios del mercado, será elementary centrar esfuerzos y recursos en nuevas tecnologías de manera que agreguen valor genuino y tangible.
Aquí hay dos maneras que estamos usando IA para ayudar a mejorar los resultados de nuestros clientes.
Predecir la demanda con aprendizaje automático
Muchos hoteleros ya tienen la costumbre de analizar datos con el objetivo de descubrir información sobre el desempeño del negocio. Luego se hacen suposiciones sobre las siguientes semanas y meses basándose en esos datos históricos. En comparación con lo que puede lograr el aprendizaje automático, estos métodos se parecen más a conjeturas fundamentadas que a predicciones.
Los hoteleros suelen buscar tendencias de datos que puedan ayudar a predecir la demanda futura, pero puede resultar un desafío incluso cuando solo se evalúan sus propios datos. El aprendizaje automático no sólo puede hacer esto más rápidamente y con mayor profundidad analítica, sino que también puede usarse para hacer referencias cruzadas de enormes conjuntos de datos para descubrir tendencias o conocimientos que los hoteleros tal vez ni siquiera hayan considerado explorar.
Por ejemplo, los datos meteorológicos son extremadamente complejos. Implica amplios puntos de datos relacionados con la temperatura, la humedad, las precipitaciones, el viento, las trayectorias de los ciclones, la presión del aire y mucho más. De manera comparable, los datos sobre turismo son multifacéticos. Hay llegadas y salidas, país o ciudad de origen, demografía de los visitantes, duración de la estadía, motivos de la visita, preferencias de beneficios e incluso tendencias de cancelación.
No estaría dentro de la capacidad diaria de un hotelero poder analizar sus propios datos, además de la totalidad de cualquiera de estos conjuntos de datos. Aquí es donde el aprendizaje automático puede crear nuevas posibilidades. Con herramientas basadas en aprendizaje automático que analizan simultáneamente los propios datos del hotelero, datos meteorológicos, datos turísticos, datos de vuelos y también datos de docenas de canales de reserva de todo el mundo para predecir dónde y cómo llegará la demanda al negocio, la capacidad de los hoteleros para pronosticar, planificar, presupuestar y dotar de recursos a su alojamiento se catapulta a un nuevo nivel.
Además, una cosa es poder predecir la demanda con uno o dos días de antelación, lo que podría permitir a un hotelero realizar ofertas estratégicas de última hora a los clientes que buscan una reserva con poca antelación. Otra cosa completamente distinta es empoderar a los hoteleros con predicciones de demanda que se proyectan a varias semanas o incluso meses en el futuro. Cuanto más tiempo tengan los hoteleros para prepararse para los picos y caídas de la demanda, más eficientemente podrán planificar los cronogramas de contratación y dotación de private, presupuestar las campañas de publicidad y advertising and marketing y alcanzar tasas de ocupación óptimas.
En lugar de vender por pánico el día anterior a un período de baja ocupación, los hoteleros podrían evitar este período por completo y disponer de un tiempo appreciable para elaborar estrategias con antelación. Con el aprendizaje automático, los hoteleros pueden ir más allá del análisis de tendencias pasadas y mirar hacia el futuro para comprender cómo interactuar de manera más efectiva con clientes anteriores, conectarse con nuevos clientes, expandirse a nuevos mercados, capitalizar las plataformas y canales de distribución más significativos para su base de clientes, optimizar sus estrategias de advertising and marketing y más.
Pasar de una perspectiva de ventas a una perspectiva de cliente
Es routine que los hoteleros diseñen sus servicios junto a quienes consideran sus competidores. Esto podría incluir sus precios, políticas de cancelación, ventajas y beneficios, estrategias de comunicación y más. Históricamente, los hoteleros se han apoyado en una lente de ventas para determinar a sus competidores, generalmente mirando a otros proveedores de alojamiento en la misma ubicación, categoría de calificación de estrellas o con temas similares. Este enfoque hace muchas suposiciones sobre con quién compara el cliente el negocio, en lugar de saber realmente cómo está tomando decisiones. Aquí es donde la IA puede volver a tener un gran impacto.
Con la IA, los hoteleros pueden eliminar las conjeturas del análisis de la competencia o de cohortes y obtener un asiento de primera fila para saber cómo los clientes ven los hoteles para su próximo viaje. ¿Están comparando hoteles con piscina, opciones de B&B que admiten mascotas o alojamiento en una línea de tren que los llevará directamente al concierto que han planeado para el fin de semana? Todas estas son preguntas sobre las que el análisis de datos históricos proporcionará información muy limitada, mientras que la IA se puede utilizar para responder estas preguntas con recomendaciones tangibles.
Durante dos décadas, he gestionado equipos con miles de millones de datos anonimizados al alcance de la mano y he visto de primera mano cuánto valor se puede descubrir cuando esos datos se estructuran, analizan y comunican de manera integral a nuestros colegas, socios y clientes. La IA es la herramienta más reciente que ayuda a los profesionales de la tecnología y los datos a ayudar a las empresas a funcionar de manera más inteligente, y para los hoteleros, nunca ha habido un mejor momento para explorar cómo estas capacidades pueden ayudarlos a hacer realidad sus aspiraciones.
Como se publicó originalmente en Resumen de TI Australia.