Machine learning: Identifica patrones y anticípate al futuro.

En cualquier negocio, conocer los comportamientos de los clientes es muy importante para saber cómo actuar y qué estrategias comerciales implantar. En la industria del travel es aún más importante.  Es un mundo muy cambiante y los patrones pueden variar de un año para otro. Poder identificar esos patrones, es lo que ayudará a tomar las mejores decisiones y, de cierta manera, poder anticiparte al futuro para obtener el máximo beneficio. Pero ¿cómo identificar esos cambios? La respuesta es clara: a través de la analítica de datos y técnicas de machine learning.

Existen diferentes patrones a los que hay que prestarle atención, como, por ejemplo, patrones de comportamiento por el source market, por los destinos elegidos, o por los diferentes tipos de clientes. Estudiar estos patrones, a través de los datos, sirve para entender cuáles son los hábitos que se repiten, y, por lo tanto, ayudar a mejorar y optimizar el producto que queremos vender de la forma más focalizada posible.

Con el estudio de patrones puedes identificar cambios en el mismo, ya sea para bien o para mal. Conocer que es lo que está cambiando en la tendencia habitual e identificar la nueva es fundamental para sacar el máximo beneficio y anticiparse a tiempo. De esta manera se podrán ir cambiando las estrategias.

¿En qué nos ayuda el machine learning y la analítica de datos?

Gracias a todo el estudio y análisis de la información que nos aportan los datos, podemos descubrir en qué momento cambia el patrón, analizar la progresión de este y conocer qué tipo de acciones se han llevado a cabo por si tienen influencia en ese cambio. Lo positivo de todo ese análisis es que la empresa puede actuar y adaptarse a la tendencia de ese momento en concreto. Por ejemplo, descubrir que aquellos destinos en los que más se focalizaba una compañía, van perdiendo adeptos, y que los clientes prefieren otros lugares, es clave para poder adaptarse a tiempo.

Al identificar todos esos cambios, sabes cómo actuar, lo que ayuda a incrementar las ventas y maximizar los beneficios. Con el estudio de datos pasados y presentes, las técnicas de machine learning ayudan a alcanzar todos los objetivos. Incluso existe la posibilidad de empezar a introducir precios dinámicos en base a la demanda con esas técnicas.

Si quieres conocer más acerca de lo que tienen que hacer los bedBanks para continuar progresando en un negocio tan competitivo, no te pierdas nuestro ebook: «How to become a smart travel distributor. The future of business travel». Puedes descargártelo haciendo clic aquí

Anterior
Siguiente

Artículos relacionados

RPA: La inteligencia artificial que humaniza el trabajo

Según un estudio realizado por Gartner Group para conocer los motivadores para el uso RPA en las empresas, la automatización de tareas repetitivas o manuales aparece como primer foco para invertir en IA. Y los trabajadores, también esperan de la IA que les ayude en el trabajo más tedioso. ¿Qué es RPA? RPA es una […]

Reservas: La tasa de abandono llega al 90%

La conclusión sobre las reservas data de un promedio del 90,74% en el 2019, con datos desde enero hasta octubre. Las diferencias en las tasas de abandono de las reservas se deben al tipo de viaje reservado, el precio, el tiempo y el esfuerzo necesario a la hora de reservar. Los consumidores se toman tiempo […]

Industria turística: análisis del cliente final, la clave del éxito

Desde siempre, la industria turística se ha enfocado en dos aspectos en concreto: tener cubiertos los canales de venta y disponer de gran cantidad de producto que poder ofrecer. Para cumplir estos dos objetivos se ha tenido que invertir mucho dinero en infraestructura y también, en integraciones con nuevos proveedores. Aunque estos enfoques son correctos, […]