Big Data en Revenue Management | Martí Giral | Everis
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Big Data en Revenue Management | Martí Giral | Everis | Programa Superior en Total Revenue Management

Durante su sesión en el Programa Superior en Total Revenue Management, Martí Giral, nos acercó a la importancia y funcionalidades que tiene el Big Data para el área de Revenue Management.

Durante la misma, conocimos los tipos de datos que hay en un establecimiento hotelero, qué insights son los adecuados, cómo lograr ofrecer el precio a medida gracias a la tecnología y el análisis de datos, algunos conceptos clave que conoceremos en otra ocasión y ejemplos prácticos de la realidad del sector hotelero.

En esta publicación vamos a poner el foco en dos de los anteriores de modo que podamos conocer, aunque de manera sucinta, los insights adecuados y qué preguntas realizar en el caso de clientes ya registrados para lograr ofrecer precios a medida.


Los Insights adecuados


Tener los Insights adecuados nos dará ventaja competitiva. Es clave para la estrategia de marketing, y permitirá mejorar la fidelización y la productividad.


1) Data análisis de clientes y Segmentación
Analizar los datos de clientes permite entender las preferencias y motivaciones de los clientes. Se deben categorizar los clientes por segmentos, esto permite ajustar la audiencia de nuestras campañas de marketing y presentarles promociones que les parezcan relevantes.


2) Datos en tiempo real y estrategias de Pricing
Seguir los precios en tiempo real es rentable para el hotel, en la medida que le permite analizar los patrones de reserva y tendencias de demanda.
Adoptar una estrategia a tiempo real, permite ofrecer las tarifas que mejor se adaptan a los clientes en el momento oportuno.

3) Gestionar los canales de distribución
Al recibir reservas directas y de terceros, debemos tener clara la proporción de canales.
Esta visión y en función de la rentabilidad del canal, nos permitirá trazar una estrategia clara de distribución.


4) Gestión de inventario
No queremos que nos queden habitaciones por vender, ni vender más inventario del que tenemos. Debemos conocer en tiempo real el estado de nuestro inventario.


5) Forecast de Demanda
Analizar patrones de comportamiento de reservas en tiempo real, nos permite ajustar mejor las predicciones de demanda.


El objetivo último, el precio a medida


Al recibir una petición de reserva en nuestro motor de reservas, en base al análisis de datos, hay múltiples preguntas que deberíamos ser capaces de responder, para ajustar el precio a la medida de cada cliente. Preguntas para un cliente ya registrado:

  • ¿Ha estado este cliente anteriormente en este hotel? ¿Cuándo? ¿Hay una tendencia en sus estancias? ¿Cuánto pagó en su última estancia?
  • ¿Es el motivo de esta estancia ocio o negocio? ¿Tienen preferencias conocidas?
  • ¿Reserva normalmente con una tarifa de empresa? ¿Código promocional? ¿Puede necesitar uno? ¿Probabilidad que reserve con o sin código?
  • ¿La satisfacción global de este cliente por estancias previas? ¿Puedo confiar que es un cliente que normalmente queda satisfecho, menos esfuerzo en atenderle?
  • ¿Normalmente usa sus puntos de fidelización para sus vacaciones?¿ Puedo ofrecerle puntos extra para esta reserva?
  • ¿Conocemos si este cliente ya tiene otra reserva futura en otro hotel de la cadena?

Descubre el enfoque que hace Martí Giral en su sesión en este vídeo.


Estas líneas son solo unas pequeñas pinceladas de parte de la sesión impartida por Martí Giral, Hospitality Knowledge Leader en Everis en el Programa Superior en Total Revenue Management de la Fundación Empresa Universidad de Alicante.

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