A fines de 1997 estaba ayudando a un receptivo egipcio a agilizar sus operaciones, cuando unos terroristas atacaron en Deir el-Bahri, aquella devastante Masacre de Luxor. Alrededor de un año después, no uno sino dos huracanes (Mitch y George) causaron estragos en el Caribe, donde yo operaba mi propio DMC. En 2010, la mitad del flujo de viajes del mundo se vio alterado por la erupción del volcán Grimsvotn en Islandia, con una reducción de la capacidad de las aerolíneas europeas del 75% durante días. Es imposible predecir tales eventos, por supuesto, pero en aquel entonces habría dado cualquier cosa para que el análisis predictivo me ayudara a resolver el problema crítico que estas tragedias tienen en común: el alojamiento y la extracción de los pasajeros desde las áreas afectadas.
Y esta es solo UNA de las muchas aplicaciones que el análisis predictivo tiene en el sector de los viajes. Aunque para muchos podría sonar un poco a Star Wars, el AP no es más que encontrar patrones ocultos en grandes cantidades de datos. Patrones que a veces (no siempre) revelan ideas inesperadamente rentables o ineficiencias igualmente costosas, en forma de predicciones (generalmente) precisas.
No voy a profundizar en los aspectos técnicos (dejo estas cosas aburridas para nerds como yo). Debería ser suficiente mencionar que el AP es una caja de herramientas que incluye estadísticas, ciencia de datos y alguna forma de inteligencia artificial. No es necesario saber qué hay bajo el capó, sí hay que hacer notar que el mercado ofrece soluciones fáciles de usar que no requieren de conocimientos técnicos para generar resultados. Que pueden ser espectaculares!
Suena bien? Te cuento mas
Las predicciones fueron algo que no dejé de usar durante toda mi carrera, porque desde el principio aprendí que métodos estadísticos relativamente fáciles me permiten saber cuántos vehículos debería contratar el próximo mes, cuántas llegadas podría esperar en una fecha determinada de un mercado definido… O, al menos, cuáles eran mis posibilidades de adentrarme en la Victoria’s Secret de alguna chica. Los resultados siempre fueron una aproximación, lo que es mucho mejor que las conjeturas. Pero los métodos actuales ofrecen una precisión nunca antes vista, además de permitir la combinación de varias fuentes de datos, lo que puede brindar descubrimientos increíbles. Aún más increíble es el hecho de que haya plataformas como REVVA, que permiten que personal no técnico, los revenue managers y los responsables de toma de decisiones obtengan la información que necesitan, empaquetada en una interfaz o panel de control simple. Cómodo, no?
Me permito darte un consejo sobre el uso de modelos numéricos para el problema de Victoria’s Secret. Créeme, lo intenté: es un problema de clasificación, no un problema de regresión. Las damas son impredecibles en su propia predecible manera, por lo que se requieren algoritmos avanzados en este caso.
Bien, a continuación una lista de áreas que el AP puede mejorar en cualquier tipo de empresa turística, sin importar su tamaño o ramo:
Previsión de demanda y ventas
Aún hoy, los sistemas automáticos y el personal de Revenue Management siguen realizando pronósticos sobre datos históricos, con métodos “probados” pero antiguos. Una de las primeras cosas que aprendí en Estadística I (¡en 1988!) fue que las series temporales (el pasado) nunca son evidencia suficientes de lo que podría suceder en el futuro. Así, se han popularizado (y abaratado) las técnicas de AP y de aprendizaje automático, con lo que se obtienen predicciones confiables. Un tema fascinante que abordaré pronto.
Alertas automáticas
Varios de nuestros prospectos entre los bancos de camas observan que tal cliente dejó de enviar reservas, o que un proveedor de repente no está dando disponibilidad, y pueden pasar horas o incluso días antes de que alguien se dé cuenta. Para ello, desarrollamos una automatización que alertaría en tales casos, mientras que el motor predictivo los anticipará si ciertas condiciones parecen estar materializándose nuevamente. Cualquier anomalía puede ser pronosticada y detectada por un sistema que cuenta con un AP, no es muy complicado.
Márketing
Supongo que no es difícil ver el gran impacto que el AP tiene en las tasas de conversión, las campañas publicitarias, etc. Consulta tu Facebook (¿por décima vez hoy?) y observa la publicidad con que te bombardean. No son solo cookies, ¿sabes? Un ejemplo mas evidente: busca un vuelo en www.aireuropa.com y verás cómo te llegarán durante un tiempo avisos relevantes en diferentes redes sociales (o incluso en tu bandeja de entrada, si estás registrado con ellos). Esto es algo que merece un artículo completo, y ya estoy trabajando en ello.
Sistemas de recomendación
Estrechamente relacionado con el punto anterior, una vez que un sistema inteligente sabe quién eres y cuáles son tus preferencias, podrá sugerir posibles alternativas, dependiendo de lo que estés buscando. Aunque se usó durante mucho tiempo en otras industrias (piensa en Netflix), esto todavía tiene que desarrollarse, estudiarse y demostrar ser rentable en la industria de los viajes.
Segmentación
Definir a tus clientes por edad o sexo ya es mas que obsoleto. Lo que hacemos hoy es agruparlos mediante el comportamiento de compra o el poder de su billetera, usando algoritmos de clustering. De esta forma, podemos predecir qué comprará cada segmento, cuándo y por cuánto. Como habrás notado, esto va de la mano con los dos puntos anteriores, pero a diferencia de los sistemas de recomendación, este análisis puede realizarse a un costo razonable y con una precisión aceptable. Consulta mi texto sobre el asunto >>
Precio dinamico
Si sabes por adelantado qué comprará un cliente y cuándo, dispuesto a gastar tal importe, no puedes equivocarte aplicando una estrategia de precios elásticos. Sin embargo, tendrás que vigilar las tarifas de la competencia y la demanda. Lee mi opinión sobre este tema aquí >>
Otras cosas
Existen varias aplicaciones interesantes de AP en la industria, como el sentimiento del público, el reconocimiento de imágenes, la detección de fraudes, etc., pero son específicas para ciertos sectores, o aún están lejos de la rentabilidad.
Puedes aumentar tus ingresos hoy mismo
El futuro no tan lejano será juntar todo lo anterior en un proceso de venta automatizado. Este es un posible escenario: un pasajero emite una solicitud vocal a tu motor de reservas para un vuelo + viaje a un hotel de París la próxima semana. En una fracción de segundo, el sistema “habla” con tu CRM, revisa las compras pasadas y las búsquedas de este mismo cliente, así como sus perfiles de redes sociales (¡todos ellos!). Al mismo tiempo, el sistema verifica las disponibilidades y las tarifas de los proveedores, comparando los precios de la competencia con un RCS. Como resultado, la búsqueda del cliente incluye una selección reducida de su tipo de hotel favorito, en su zona ideal de la ciudad, a la que llegará a través de su medio de transporte preferido (no necesariamente en avión), a un precio asequible para él (el más rentable para ti). Como estamos hablando de ciencia ficción aquí, el sistema también podría recomendar y reservar servicios y actividades auxiliares, en función de los gustos personales del cliente. ¿Qué pasa si el cliente no compra de inmediato? El sistema se lo recordará en un día más o menos, por teléfono o lo que sea que usemos en esa época: “¡Oye, humano! ¿Aún quieres ir a París? Verifica estas nuevas ofertas … El Novotel Les Halles dice que si te quedas con ellos de nuevo, te pondrán desayuno gratis con tus amados crepes de Nutella. También hay un festival gastronómico en Montmartre durante las fechas de tu búsqueda, ¿sabes? Quizás Rosa y Alfredo podrían ir contigo…”
Estaría bien, ¿verdad? ¡Y mejor que no me explaye sobre las opciones de pago en esta película de ciencia ficción!
Ok, basta de soñar despierto. ¿Puede todo esto traducirse hoy mismo en ganancias, incluso si diriges una empresa turística pequeña? Por supuesto que si, mon ami! De lo contrario, ¿por qué estaría perdiendo el tiempo con este publireportaje esta pieza informativa?
De hecho, contamos entre nuestros clientes a pequeñas OTAs y receptivos que comenzaron de inmediato beneficiandose con uno o varios de los ítems mencionados arriba. Ese es pues mi consejo: inicia a trabajar al menos en uno de esos aspectos a la vez, diría primero apuntando a la segmentación. No es necesario implementar integraciones complicadas, involucrar al personal de TI o pagar billetes de grandes denominaciones. Simplemente necesitas poner tus datos a trabajar. ¡Y seguro que ya tienes suficientes!
¿Dónde, me preguntaste? Si posees un sistema de reserva electrónica, ya sea online o fuera de línea, ya estás recopilando toneladas de datos. Si tu sistema de reserva implica escritura manual, aún tienes posibilidades de recopilar y procesar datos, aunque me temo que podrías estar leyendo este texto en un IBM PC XT donado por la Cruz Roja.
Si no posees sistema de reserva, asumo que debes utilizar algún tipo de ERP, y/o emplear AdWords y campañas en las redes sociales para atraer clientes potenciales a tu web: esas son fuentes de datos excelentes para comenzar a trabajar, al menos en predicciones de segmentación.
Si en cambio tu organización no abarca NINGUNO de los anteriores, no puedo evitar preguntarme qué has entendido hasta ahora … ¿Eres tal vez un robot asesino enviado desde el futuro para matar al imbécil que comenzó a usar “IA” como un término marketinero?
En conclusión: obtener dinero a través del análisis predictivo requiere superar dos desafíos principales. Primero, lo adivinaste: ¡comienza a recopilar datos! El resto es mejor dejarlo en manos de soluciones como REVVA, y ese es tu segundo desafío: confiar una pequeña porción de tu merecidamente ganado dinero a una startup española desconocida. Si el segundo desafío te parece inaceptable, no hay problema. Adelante, enfréntate a otros diecisiete desafíos más por tu cuenta. Sin duda, ahorrarás tiempo y recursos…
[ctt template=”3″ link=”fX2Z9″ via=”yes” ]El análisis predictivo no es solo otra palabra de moda >> para fanfarrones, ni un arma secreta solo accesible para gigantes alemanes verticalmente integrados (ya no).[/ctt]
Ahora depende de ti: o pruebas (gratis) y obtienes los beneficios del AP con una inversión ridículamente baja, o te quedas para siempre en tu zona de confort tipo Disneylandia, en la certeza de que tus predicciones a ojímetro son, y siempre serán, mil veces más precisas de lo que cualquier estúpida computadora podría adivinar.
Gracias por leer (y compartir, si te gustó)
Marcello Bresin
Comments
3 responses to “Convierte el análisis predictivo en dinero”
Marcello, Buen artículo