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//El valor de la analítica para los hoteles

El valor de la analítica para los hoteles

A veces los hoteleros, no se detienen lo suficiente en la información que recopilan y no la consideran como una herramienta fundamental en las operaciones diarias. A veces, se centran más en hacer felices a los clientes (lógico, es su negocio), que en incrementar los números pero debemos y lo que recordamos desde Suitech, es que hay que mantener un equilibrio y los datos pueden ayudarnos a alcanzarlo.

¿Por qué el análisis de datos es importante para los hoteles? Porque al final del día, los datos es información, y auqnue suene a tópico, la información es poder. Cuando miramos los datos correctos de manera adecuada, no solo podemos asegurar a nuestros clientes que tendrán una estancia agradable, sino que también podremos optimizar los ingresos, la ocupación y la eficiencia organizacional. La información es a menudo explicada con demasiados tópicos: con datos buenos todo es posible, solo hay que estudiar estos datos para obtener respuestas.

Explotar la información es importante para los negocios modernos, pero cómo analizar dicha información y qué decides hacer con ella, es lo que marca la diferencia.

Hoy en día, cada hotel que tenga una página web accesible, o alguna OTA, o presencia en las redes sociales, ya tiene acceso a las increíbles cantidades de datos o de información. Google Analytics puede informarte sobre lo que está pasando en la web de tu hotel. Facebook puede ayudarte a interactuar con los clientes. Así que la cuestión de hoy se convierte en:

¿Cómo explotas tus datos?

Big Data en hoteles

Aunque sea una de las palabras más de moda en tecnología, el Big Data es un término que a menudo no se entiende o no se usa bien. Pero cuando existen tantas definiciones diferentes, es normal que exista algo de confusión. Esencialmente, Big Data es un gran volumen de datos, que a través del análisis puede revelar tendencias. Y cuando digo gran volumen, me refiero a un enorme volumen de datos. Miles o millones de puntos de información están en común, por lo que esta información viene casi siempre desde fuentes externas al hotel.

Un buen ejemplo de Big Data puede ser el tiempo meteorológico, el tráfico, los datos de las redes sociales… Son como piscinas gigantes de información donde se puede clasificar y filtrar para encontrar la información relevante a los objetivos.

Small Data en hoteles

Aunque no sea tan conocido como su hermano mayor, el Small Data es igual de valioso, pues es más manejable en tamaño. De hecho, en el mundo hotelero, el Small Data es más valioso a la hora de tomar decisiones operacionales. Small Data existe en muchas escalas, y los generan los recursos internos como puede ser el PMS o la propia página web.

Con el Small Data consigues conocer su comportamiento, y por lo tanto, puedes ofrecerle lo que sabes que les gusta. Por lo tanto, vas a poder personalizar su estancia y lograr mayores ingresos.  Cuando están bien estructurados, estos datos se convierten en información que puede marcar una diferencia inmediata en cualquier aspecto como puede ser la ocupación de su hotel.

Structured Hotel Data

Una vez que ya hemos cubierto las escalas de datos (Small y Big), deberíamos echar un vistazo a las dos formas en las que se compilan los datos. El primero es el Structured Data, o en castellano, datos estructurados. Y como su propia palabra indica, el Structured Data son datos que son organizados, etiquetados y categorizados.

Hay que pensar en esto como si fuese una etiqueta. Una manera coordinada para filtrar los datos que quieres de los datos que no quieres. Como ejemplo, podríamos nombrar las reservas del hotel. Cuando en el mostrador de recepción se añaden nuevas reservas en el PMS, se incluye información descriptiva sobre el cliente: fecha de llegada y fecha de salida, nombre y país. Como estos datos son clasificados o estructurados, se puede fácilmente filtrar por fechas, por ejemplo, para ver las tendencias de las reservas.

Unstructured Hotel Data

La otra manera de que los datos se presenten, son los datos no estructurados. Esto son datos que no están organizados. Muy a menudo, los datos no estructurados tienen el potencial de darnos información valiosa para las operaciones de nuestro hotel. El problema con los datos no estructurados es que no hay una manera fácil o escalable de eliminar la información necesaria de los datos en su estado actual.

Por ejemplo, las opiniones de los clientes en TripAdvisor, si nos gusta o no, puede influenciar el proceso de tomar decisiones desde la perspectiva de los huéspedes. Si queremos analizar estos datos, haría falta un gran esfuerzo, con un poco de información accionada. Esto es porque las opiniones de TripAdvisor de los clientes no está estructurada para ser clasificada fácilmente.

By |2018-01-08T15:19:43+00:00marzo 22nd, 2017|Novedades|0 Comments

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