Dominando el análisis de datos en hoteles: una guía para gerentes de ingresos.

Aunque esta definición es simple, la complejidad reside en los propios datos. Como profesional hotelero, probablemente tiene acceso a más datos de lo que imagina.

Los datos son uno de sus activos más valiosos, pero —al igual que el petróleo con el que a menudo se comparan— si no los explora, refina y utiliza de manera efectiva, no impulsarán su trabajo.

En este artículo, presentamos los conceptos básicos de este tema importantísimo para servir como punto de partida para prácticas de toma de decisiones basadas en datos en su hotel.

Conclusiones principales

• El análisis de datos hoteleros transforma información bruta de sistemas de gestión de propiedades, centrales de reserva y plataformas de gestión de relación con el cliente en conocimientos accionables que impulsan la optimización de los ingresos y la eficiencia operativa.
• Hay cinco tipos de análisis con propósitos diferentes: el análisis descriptivo revela patrones y tendencias de reservas, el análisis diagnóstico explica los factores que impulsan el rendimiento, el análisis predictivo pronostica la demanda usando datos de mercado, el análisis prescriptivo proporciona recomendaciones de precios y el análisis cognitivo aplica IA para aprender de las interacciones de datos.
• El análisis de datos eficaz en hoteles requiere soluciones de software sólidas que integren fuentes de datos en tiempo real, utilicen algoritmos sofisticados, ofrezcan interfaces fáciles de usar y estén diseñadas específicamente para operaciones hoteleras, en lugar de herramientas comerciales genéricas.
• Los gerentes de ingresos pueden aprovechar los comentarios de los huéspedes, las reseñas en línea, los precios de la competencia y los datos de demanda del mercado para optimizar estrategias de precios, ajustar los niveles de inventario y mejorar el rendimiento de los canales de distribución.
• El análisis de datos permite a los hoteles mejorar la experiencia del huésped mediante una comprensión más profunda de las preferencias de los clientes, lo que resulta en un aumento de visitas repetidas, reseñas positivas y oportunidades de ventas adicionales.
• La combinación de datos internos del hotel con información de mercado externa proporciona la base más completa para tomar decisiones informadas sobre la gestión de ingresos y el mantenimiento de la ventaja competitiva.

La importancia del análisis de datos en el sector hotelero

En términos generales, gestionar un negocio requiere conocimientos en dos áreas: estrategia y ejecución. Ninguna de ellas es suficiente por sí sola.

Las estrategias y tácticas eficaces combinan teoría y práctica, basadas en evidencia empírica. Este enfoque permite:

Una buena estrategia y las tácticas que la siguen se basan en la teoría y la práctica, esta última basada en evidencia empírica. Así es como se pueden hacer ajustes significativos, y aquí es donde el análisis de datos sobresale.

Cuando está bien realizada, el análisis de datos ofrece beneficios significativos:

• Información valiosa sobre sus huéspedes y su experiencia : esto le permite mejorar la experiencia para huéspedes futuros. Y una mejor experiencia significa mayores posibilidades de visitas repetidas, recomendaciones boca a boca, mejores ingresos en línea y oportunidades de ventas adicionales .
• Una comprensión más profunda de las fuentes de ingresos facilita la identificación de oportunidades para impulsarlas. ¿Qué campañas funcionan? ¿Cuáles no funcionan? ¿Cuáles funcionarían con un presupuesto mayor o con una segmentación diferente? ¿Con qué agencias de viajes en línea (OTA) y otros distribuidores debe trabajar o mejorar sus asociaciones? El análisis de datos permite responder a preguntas cruciales sobre sus fuentes de ingresos, guiando decisiones estratégicas para el crecimiento.
• Analíticas operativas : Utilice información (insights) basada en datos para optimizar procesos en toda su propiedad. Esto lleva a una mayor eficiencia, márgenes de beneficio más altos y un mejor rendimiento en métricas clave.

5 tipos de análisis de datos (y lo que significan para su hotel)

Los datos vienen en diferentes formatos y tamaños, y lo mismo ocurre con el análisis de datos. Cada uno de los cinco tipos que debe conocer y aplicar ofrece diferentes conocimientos prácticos sobre las preferencias de sus huéspedes, el hotel y el entorno en el que opera.

Hay cinco tipos principales de análisis de datos particularmente relevantes para la industria hotelera:

1. Análisis descriptivo

Utilizando datos actuales e históricos, el análisis descriptivo es el proceso de identificar y describir tendencias y relaciones.

Aunque se considera a menudo la forma más simple de análisis de datos por no requerir una investigación profunda, es particularmente útil para comunicar cambios a lo largo del tiempo.

Estas tendencias pueden abrir camino para análisis adicionales y una mejor toma de decisiones.

El análisis descriptivo proporciona información sobre:

• patrones de reservas
• Datos demográficos de los huéspedes
• Tendencias de ingresos

Todos estos factores cambian con el tiempo, pero observar cómo ocurren estos cambios le permite aprovechar lo que funciona y lo que no, concentrando sus recursos y atención en lo primero para crear campañas de marketing más efectivas y establecer los precios adecuados.

Qué datos recopilar y cómo analizarlos

Sus tres fuentes principales para el análisis descriptivo son:

• Sistema de gestión de propiedades (PMS): donde las actividades de recepción se controlan y registran.
• Sistema Central de Reservas (CRS): la única fuente de información fiable para la gestión de inventario.
• Sistema de gestión de relaciones con el cliente (CRM): donde usted registra sus esfuerzos de marketing y datos del cliente; cuanta más detallada sea el registro, mejores serán los conocimientos prácticos que podrá obtener.

Probablemente ya utilice estos sistemas, ¿pero está aprovechando los datos que generan? Los datos ingresan en estos sistemas a través de:

Considere que los datos llegan a estos sistemas de tres maneras:

1. Contribución del personal en su propiedad
2. Información proporcionada por el huésped (a través de sus canales o OTA)
3. O bien, está configurado para conectarse de un sistema a otro.

Por lo tanto, revise su configuración para asegurarse de que está haciendo las preguntas correctas.

Al analizar los datos, considere las métricas básicas y los KPIque son esenciales para la gestión de ingresos. Cuantos más datos tenga, más válidos serán estadísticamente, pero solo podrá interpretarlos correctamente si está al tanto de variables confusas, como eventos, estacionalidad y otros factores que pueden explicar picos o caídas en sus gráficos.

2. Análisis diagnóstico

Aunque se superpone al Tipo 1, el análisis diagnóstico es un término algo engañoso, ya que los diagnósticos generalmente se asocian con problemas.

A pesar del nombre, este enfoque no se limita a la resolución de problemas; examina tanto patrones positivos como negativos en el rendimiento de su hotel.

Al comprender lo que impulsa resultados positivos, así como los desafíos, el análisis diagnóstico permite refinar sus estrategias, mejorar los servicios a los huéspedes y optimizar las operaciones.

Qué datos recopilar y cómo analizarlos

Dado que los datos utilizados en el análisis diagnóstico conciernen a usted y a su hotel, generalmente puede influir en lo que se recopila, lo que puede incluir:

• Comentarios sobre la experiencia del huésped: asegúrese de haber una manera de recopilar esta información, ya sea digitalmente, mediante cuestionarios escritos o conversaciones, pero, sobre todo, regístrela de manera que sea posible realizar comparaciones directas.
• Valoraciones en línea: necesitará consultar sitios web de terceros para esto, pero son fáciles de encontrar.
• Datos operativos: consulte la sección anterior sobre su PMS y CRS.

Todos estos datos proporcionan medidas directas o indirectas de la satisfacción o insatisfacción del cliente y de los factores que influyen en ella.

Las valoraciones online por estrellas son un claro ejemplo de datos cuantitativos. Pero gran parte de los datos es cualitativa, por lo que es útil categorizar el tipo de comentarios más extensos recibidos para un análisis significativo.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo amplía el análisis descriptivo al incorporar datos externos, como las tendencias del mercado, junto con información histórica.

Este enfoque proporciona una previsión más completa de los resultados futuros.

Cuando se recopilan y analizan desde la perspectiva analítica correcta, estos elementos permiten generar modelos para predecir con precisión la demanda futura.

Esto es importante porque te permite:

• Perfeccionar tus estrategias de precios y ajustar tus tarifas dinámicamente, teniendo en cuenta las tarifas de la competencia.
• Ajustar los niveles de inventario
• Maximizar los ingresos y la rentabilidad
• Garantizar que la combinación de tus canales de distribución esté optimizada.
• Mejorar tus operaciones en aspectos como niveles adecuados de personal.

Qué datos recopilar y cómo analizarlos

Además de los datos que recopilas para un análisis descriptivo, también necesitarás:

• Datos de mercado y demanda, teniendo en cuenta eventos y estacionalidad.
• Datos en tiempo real sobre las tarifas de la competencia
• Datos exclusivos sobre tasas de ocupación y tarifas promedio diarias en tu segmento de mercado.

Gran parte de esto está disponible comercialmente a través de proveedores externos, como en los ejemplos que citamos anteriormente, y se puede visualizar en sus plataformas o importar a sus propios sistemas para su análisis.

Recomendamos centrarse en KPI comunes y aplicar las reservas que discutimos anteriormente con respecto a la significancia estadística.

4. Análisis prescriptivos

El análisis prescriptivo proporciona a los hoteles recomendaciones basadas en datos para optimizar la toma de decisiones.

El análisis prescriptivo depende mucho de las soluciones de los proveedores, ya que importa datos fuera de tu control y los procesa mediante algoritmos que no puedes visualizar.

Por lo tanto, no consideres las recomendaciones como verdades absolutas; puedes modificarlas. Pero es una parte importante del proceso, especialmente para hoteles más pequeños con departamentos de gestión de ingresos reducidos.

Un ejemplo clásico es su utilización para determinar precios basándose en datos de demanda y las tarifas de habitaciones de la competencia.

Pero cuanto más sofisticada sea tu herramienta, mayor variedad podrá ofrecer para otras decisiones informadas, como las que pueden alimentar un análisis de desplazamiento, por ejemplo.

Qué datos recopilar y cómo analizarlos

La mayor parte de los datos para análisis prescriptivos es una combinación de entradas internas y externas: el verdadero poder reside en la combinación de ambas.

5. Análisis cognitivo

El elemento más innovador de esta lista, el análisis cognitivo, combina inteligencia artificial (IA) y análisis de datos, y aprovecha los avances en Big Data.

Su objetivo es aplicar una inteligencia similar a la humana a tareas analíticas, integrando diversas tecnologías, incluidas:

• Semántica
• Algoritmos altamente sofisticados
• Aprendizaje profundo y aprendizaje automático (AA)

Este enfoque permite que tus sistemas de análisis aprendan de las interacciones de datos y de la entrada humana, volviéndose más inteligentes y eficaces con el tiempo.

El análisis de datos se basa en el aprendizaje, los ajustes y las mejoras. Por lo tanto, si puedes acelerar este proceso mediante la IA, tendrás una clara ventaja competitiva en términos de ingresos y mejora en la eficiencia operativa en todos los aspectos de tu hotel.

¿Qué datos recolectar y cómo analizarlos?

El análisis cognitivo, una tecnología emergente en la hotelería, puede procesar una cantidad ilimitada de tipos de datos, tanto externos como internos.

Pero es evidente que cuantos más datos pueda recolectar e ingresar en sus propios sistemas, y más granular sea esa recolección, mejor preparado estará para proporcionar a estas soluciones material de origen del cual se puedan extraer ideas sofisticadas y confiables.

Al interpretar los resultados, aplique las mismas reglas discutidas anteriormente – pero cuidado con las llamadas "alucinaciones", un fenómeno de la IA generativa; si algo parece sospechoso o inverosímil, considere qué datos serían necesarios para producirlo.

Recuerde que se pueden hacer inferencias a partir de datos análogos, pero estos tienen sus limitaciones.

¿Por qué falla el análisis de datos sin un software robusto?

El mercado de gestión de ingresos hoteleros está repleto de soluciones de software que afirman ofrecer soporte para el análisis de datos.

Algunos proveedores hacen un gran trabajo. Otros no.

Las mejores herramientas serán:

• Utilice los datos correctos, generalmente datos en tiempo real y en gran cantidad – recuerde la importancia del Big Data.
• Utilice algoritmos altamente precisos para producir resultados significativos – estos no son de acceso público, por lo tanto, hable con los representantes de atención al cliente, cuestione su funcionamiento y solicite una demostración o, idealmente, un período de prueba, ya que la prueba está en los resultados.
• Que sea fácil de usar – la mejor herramienta del mundo es inútil si resulta frustrante navegarla y consume su tiempo con todo el entrenamiento del equipo y las solicitudes de soporte que debe realizar.
• Tenga precios razonables – pero recuerde que usted recibe lo que paga, por lo tanto, esto no significa necesariamente elegir la solución más barata.
• Debe desarrollarse a la medida para hoteles, en lugar de una herramienta genérica.