Los avances en el análisis de información y en los modelos predictivos han abierto nuevas oportunidades de negocio en el sector del turismo. Y ahora el reto es mejorar la cuenta del 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: la ocupación prevista y el precio al que se puede ofrecer la estancia.
Alfredo Revuelta de Rojas, socio director Travel&leisure en Cognodata, analizó la importancia el big data y los modelos predictivos en la ponencia “Optimización de los ingresos a través de la ocupación predictiva”, dentro del SAS Forum 2017 que se ha celebrado en Madrid.
El directivo explicó que gracias a la tecnología del big data se consigue un aumento considerable tanto de la capacidad de almacenamiento como de la velocidad de la ingente información que se obtiene de diferentes fuentes. Y la clave está en utilizar 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.
“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 Revuelta de Rojas.
