DATA-DRIVEN
Mejoras de la gestión hotelera basadas en datos
Colaboramos con dos operadores líderes del sector hotelero en España para maximizar la ocupación, mejorar la gestión de ingresos y aumentar la eficiencia operativa. A través de soluciones basadas en datos -utilizando IA y Machine Learning- conseguimos mejorar la capacidad de predecir las cancelaciones de reservas, por un lado, y ajustar el precio de las habitaciones, por otro.
El sector hotelero depende en gran de medida de la agilidad en la toma de decisiones críticas. Dos líderes del sector hotelero español se pusieron en contacto con ALTEN para que les ayudásemos en cuestiones clave. El primero buscaba maximizar las tasas de ocupación y minimizar los riesgos de overbooking mejorando su capacidad para predecir las cancelaciones de reservas. La otra empresa quería crear un sistema que le permitiera ajustar dinámicamente el precio de las habitaciones en función de la ocupación para lograr una rentabilidad equilibrada. En ALTEN utilizamos modelos avanzados de Machine Learning para analizar datos históricos y contextuales, como patrones de reserva y factores estacionales, con el objetivo de obtener predicciones precisas de ocupación y conocimientos prácticos para mejorar la eficiencia operativa.
Retos: Maximizar las tasas de ocupación, reducir los riesgos de overbooking y ajustar dinámicamente el precio de las habitaciones del sector hostelero.
Soluciones: Análisis predictivo avanzado de cancelaciones y ocupación. Toma de decisiones basada en datos utilizando datos históricos y modelos predictivos.
Beneficios:
- Gran precisión en la predicción de cancelaciones
- Análisis en tiempo real del proceso de reservas
- Mejora de las tasas de ocupación
- Maximización de los ingresos mediante una gestión eficaz de las cancelaciones
- Estrategias de optimización de precios
- Estrategias de marketing y precios
- Mejora de la experiencia del cliente
Indicadores clave:
- Reducción del plazo de toma de decisiones en aproximadamente un 20-30% gracias al análisis en tiempo real
- Ahorro de costes operativos de aproximadamente un 10-15% gracias a la minimización del ratio de cancelación
- Aproximadamente 10.000 líneas de código desarrolladas
- Aumento estimado de los ingresos del 12-15% durante las temporadas altas con una estrategia de precios optimizada.
Predicciones más precisas
Para una gran cadena hotelera con más de 15 establecimientos en los emplazamientos costeros más populares de España, el objetivo era seguir ofreciendo a los clientes una excelente relación calidad-precio para garantizar que los huéspedes tuvieran la mejor experiencia posible durante sus estancias. Para lograrlo, necesitaban poder gestionar de forma proactiva sus reservas (por ejemplo, volviendo a incluir en la lista las cancelaciones de alta probabilidad u ofreciéndolas a otros huéspedes potenciales) y, al mismo tiempo, evitar el riesgo de overbooking.
Otro cliente de ALTEN, especializado en soluciones tecnológicas para el sector hotelero, buscaba ayudar a sus clientes a optimizar la toma de decisiones y mejorar los beneficios, garantizando al mismo tiempo la mejor experiencia posible a los huéspedes del hotel.
En ALTEN desarrollamos un algoritmo de precios dinámicos que analiza la demanda futura y determina el precio óptimo de la habitación basándose en datos históricos de ocupación, tendencias de precios y factores contextuales (por ejemplo, estacionalidad, vacaciones), maximizando la rentabilidad al sugerir el mejor precio para una ocupación óptima en un día determinado. El sistema también procesa los datos históricos (por ejemplo, los plazos de reserva, las tasas de ocupación, el tipo de habitación y los perfiles de los clientes) para calcular la probabilidad de cancelación de cada reserva.
Las herramientas
Entre las tecnologías empleadas para lograr estos resultados se encuentran Python y BigML, para que los algoritmos de machine learning procesaran datos de reservas en tiempo real y predijeran comportamientos futuros, desplegando los modelos a escala. Se implementó una base de datos MySQL para almacenar datos históricos y alimentar los modelos predictivos. Se eligió Azure Web Services para alojar las aplicaciones web y las API que impulsan las soluciones de análisis predictivo. Power BI permite la visualización de datos, así como la creación de cuadros de mando interactivos para la toma de decisiones basadas en el análisis predictivo. Las metodologías TDSP, Agile y Scrum garantizan una gestión y un desarrollo eficaces de los proyectos.
Mediante la combinación de análisis predictivos avanzados, procesamiento de datos en tiempo real y herramientas de visualización interactiva como Power BI, la solución aprovecha modelos de machine learning entrenados a partir de datos históricos para realizar predicciones precisas sobre cancelaciones y comportamientos de reserva. Además, las metodologías de gestión de proyectos Agile y Scrum contribuyeron a agilizar el ciclo de implantación, lo que supuso una ventaja técnica clave en este proyecto.
Esta toma de decisiones basada en datos permite a los hoteles mejorar la rentabilidad y la utilización de los recursos. De cara al futuro, este cliente está interesado en ampliar el uso de la IA para incluir la previsión de reservas y la optimización de campañas promocionales para los clientes.