Big data, small data… Es difícil saber por dónde empezar cuando se habla de datos hoteleros. Son muchos tipos de datos los que se generan desde diferentes puntos, con diferentes dimensiones, elaborados con herramientas diversas y analizadas desde cada departamento de forma diferente. ¡El saber es poder!… Entonces cuanto mejor se conozca el origen y los tipos de datos disponibles mayor será la información que se pueda obtener.
Vivimos en un mundo digital donde la gente compra, habla y se relaciona por Internet lo que genera un importante tráfico de información (fotos, imágenes, textos, voz…) que puede ser tratada y convertida en información inteligente con significado y utilidad. El big data permite convertir miles de bites en información inteligente. Todos vamos dejando nuestro rastro en cada paso que damos. Cuando entramos en las webs en busca de información para un viaje, cuando utilizamos las apps que nos ofrecen los hoteles con recomendaciones y servicios, cuando realizamos compras por internet, cuando utilizamos nuestra la tarjeta de crédito, al darnos de alta en los servicios de WiFi, cuando utilizamos las redes sociales,…. y todo este rastro digital se convierte en un gran negocio.
El big data nos ayuda a comprender los datos relativos al entorno, no generados directamente por el hotel, pero que pueden ordenarse y filtrarse para obtener información útil para conseguir diversos objetivos, ya que cuando son analizados y tratados permiten evidenciar las tendencias del mercado.
El verdadero problema hoy en día no radica en la capacidad que existe para almacenar datos sino, principalmente, en procesarlos y estructurarlos para obtener una información de utilidad.
¿Cómo convertir los datos en algo útil?
Lo primero es comprender la tipología de los datos para poder analizar los distintos modelos que puede darse:
- Análisis descriptivo: es el más común para identificar que ha pasado.
- Análisis predictivo: compara los datos con el pasado y define tendencia e incluso futuriza.
- Análisis prescriptivo: es el más actual y complejo, sugiere acciones en base a datos pasados combinados con el big data.
Las técnicas que se utilizan para poder detectar los patrones de comportamiento en los modelos prescriptivos requieren de grandes máquinas, sofisticados softwares y métodos analíticos específicos para la extracción de los valores en un tiempo razonable. Se procesan muchos datos y parte de esa información es “basura” por lo que el big data además de realizar los procesos de extracción busca lo que tiene sentido, lo que esta correlacionado y lo que no. Un ejemplo de estos datos son: previsiones meteorológicas, búsquedas de vuelos, social media, imágenes, email…
La inversión para almacenar y tratar todos estos datos
2016 fue un año de gran trascendencia para los big data, ya que una gran cantidad de organizaciones comenzó a almacenar y procesar datos de todo tipo de formatos y tamaños, además de extraer valor de ellos. El turismo es un sector de gran importancia dentro de nuestro país, llegando a alcanzar unas cifras del 10% del PIB. No es de extrañar que un sector con tanto relieve en España esté realizando un esfuerzo para utilizar las últimas tendencias tecnológicas. Una empresa del sector turístico puede conseguir importantes beneficios con la introducción del big data para:
- Atraer y fidelizar al viajero.
- Anticiparse a sus necesidades.
- Mejorar la toma de decisiones.
- Mejorar el impacto de las acciones de marketing.
- Encontrar nuevos clientes y oportunidades de negocio.
Si el big data permite aumentar la competitividad, la rentabilidad y la diferenciación de un destino turístico, así como desestacionalizar la oferta turística, el sector necesita un enfoque más cercano al cliente. Así, el viajero pasa de ser mero consumidor a «prosumidor» (del inglés prosumer), un generador de contenido, un sujeto activo en la toma de decisiones y la búsqueda de experiencias basadas en recomendaciones de otros viajeros. Además, al organizar su propio viaje a través de las numerosas plataformas existentes y al difundir sus datos en las redes sociales, el nuevo turista produce una extraordinaria cantidad de información que puede ser aprovechada por operadores, hoteles y compañías de transporte.
¿Y qué pasa con el small data?
Por el contrario el small data hace referencia a las informaciones con dimensiones más limitadas y fácilmente obtenibles por el hotel, normalmente generados por el PMS, el web booking, la página web… Todo ellos estructurados correctamente se convierten en medidas útiles para valorar la actividad del negocio. Un ejemplo de estos datos son: reservas recibidas, búsqueda de disponibilidad y precios, ingresos generados, visitas a la página web…
La integración de los datos de las diversas fuentes nos da el conocimiento suficiente para actuar y ejecutar las acciones necesarias para mejorar los indicadores de nuestro hotel.
La utilización de una herramienta de Business Intelligence permite al hotelero extraer información valiosa para maximizar sus ingresos, aumentar la ventaja competitiva con los hoteles de su entorno y transformar los datos en conocimiento. La información expresada en términos de «dimensiones» y «medidas» se visualiza a través de simples gráficos fáciles de entender.
Desde Protel ofrecemos una Business Intelligence desarrollada para apoyar la planificación de las estrategias del negocio hotelero extrayendo los datos directamente desde protel PMS, lo que permite manejar la información necesaria para una toma de decisiones correcta en un solo vistazo. Protel BI ofrece más de 300 tipos de medidas y más de 200 dimensiones calculadas de datos históricos y previsiones que nos ayudan a analizar los datos y ver claramente las tendencias.
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Imágenes cedidas: GNA Hotel Solutions
