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Toma de decisiones basadas en datos en la industria hotelera

Jorge Perfontán
Jorge Perfontán es el COO de la consultora IT española, Business Insights

A estas alturas todos coincidimos en que las empresas multiplican su competitividad y eficiencia si toman decisiones basadas en datos reales. Lejos quedan los días en que la experiencia, el olfato o la intuición eran suficientes para determinar estrategias empresariales.

Hoy en día existen KPIs (Key Performance Indicators) para todos los sectores y la eficacia de estos algoritmos está más que contrastada. Los KPIs son métricas clave que ayudan a la dirección de una compañía a mejorar el desempeño de su negocio.

La industria hotelera posee sus propios KPI y los más comunes incluyen la tasa de ocupación, el ingreso por habitación disponible (revPAR), la tarifa promedio diaria (ADR) y el índice de satisfacción del cliente. Existen muchos más, pero estos son los principales y forman el núcleo “estándar” del análisis del negocio hotelero.

Por aclarar conceptos diremos que la tasa de ocupación es la proporción de habitaciones ocupadas en relación al número total de habitaciones disponibles, la tarifa promedio diaria (ADR) es la cantidad promedio que un huésped paga por noche en una habitación de hotel, el revPAR se calcula multiplicando la tasa de ocupación por la ADR y, por último, el índice de satisfacción del cliente se utiliza para medir el grado de satisfacción de los huéspedes con los servicios que ofrece el hotel.

Cómo calcular y analizar los datos

A priori todo suena muy bien, el problema viene cuando estos algoritmos se calculan en base a datos poco fiables, anticuados o incluso inexistentes y puestos “a ojo” en documentos Excel mantenidos por una multitud de usuarios.

Aquí es donde los sistemas de Business Intelligence (BI) pueden ayudarnos, y mucho. En el análisis de datos nos enfrentamos a varios retos que, si no gestionamos adecuadamente, pueden acabar con la fidelidad de la información. En estos casos la primera víctima es la credibilidad de la información expuesta y si algo debe ser un sistema de análisis de datos es creíble.

Para que esto no suceda, en las plataformas de BI, los datos pasan por un proceso de análisis, extracción y modelado, antes de formar parte de información relevante: “Fuentes de datos 🡪 Extracción, Transformación y Carga 🡪 modelo de datos 🡪 Explotación BI”.

Si este proceso se realiza con las suficientes garantías y por parte de personal especializado, solo queda “jugar” con los datos para construir KPIs totalmente fiables.

Así, ¿cuál es la diferencia con la hoja Excel tradicional? Primero, los datos se extraen siempre de las mismas fuentes probadas y analizadas en fase de análisis. En segundo lugar, tanto la extracción como la transformación o la limpieza se hace de forma automática, evitando cualquier error de transcripción o interpretación. Tercero, el modelo de datos construido garantiza que los datos con los que construiremos nuestros KPIs tengan siempre la misma estructura y nivel de fiabilidad.

Una vez tenemos el sistema de BI bien diseñado e implementado, no solo podremos calcular indicadores clave para mejorar nuestro desempeño, eficiencia y rentabilidad, también podremos identificar tendencias y patrones en los datos, lo que nos permitirá tomar decisiones de forma anticipada.

Ventajas de los datos con Business Intelligence

Una de las ventajas de BI es que proporciona a los gerentes de hoteles una visión completa del rendimiento de su negocio. Por ejemplo, pueden usar BI para analizar las tendencias de ocupación en diferentes períodos del año y en diferentes segmentos de mercado. Esto les permite ajustar la estrategia de precios y promociones para maximizar la ocupación y la rentabilidad.

También les ayuda a comprender mejor el comportamiento de los huéspedes, identificar patrones en las reservas, cuándo y cómo los huéspedes
reservan habitaciones y, en consecuencia, a ajustar su estrategia de marketing para atraer a más huéspedes y mejorar la tasa de ocupación.

Si además en el modelo de datos incluimos el feedback de nuestros huéspedes, podremos mejorar la calidad de los servicios que ofrecen; recuerda aquel antiguo dicho de que “una queja es un regalo”. Así, se pueden identificar las áreas en las que los huéspedes experimentan problemas y tomar medidas para abordarlos.

Con BI no solo mejoramos la eficiencia operativa y la rentabilidad, sino que también podemos mejorar la experiencia del huésped, identificando sus patrones de comportamiento (preferencias en cuanto a habitaciones, servicios y comodidades) y personalizar la experiencia del huésped para satisfacer sus necesidades y expectativas.

Imaginemos que los datos de BI muestran que los huéspedes que reservan suites también tienen una alta demanda de servicios de spa, ¿por qué no combinar los dos servicios en un paquete “especial”?

Todos ellos son tan solo ejemplos sencillos de la potencia de la información construida a partir de datos de valor. Lo que debe quedar claro es que, una vez que se entienden las necesidades, se localizan las fuentes de datos correctas y se crea el modelo adecuado, el límite de las posibilidades es nuestra imaginación.

El primer beneficiado será nuestro negocio, y el segundo el equipo directivo que tendrá la certeza de haber tomado las decisiones correctas, a tiempo y basadas en datos reales.

Imágenes cedidas: pressphoto en Freepik

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Jorge Perfontán es el COO de la consultora IT española, Business Insights

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