Addictware | Noticias de Tecnología - Análisis de datos, el héroe que la industria del turismo necesita

Los insights basados en datos son fundamentales para dar un impulso necesario a corto plazo y un enfoque crítico para identificar y prepararse para futuras vulnerabilidades.

 

Logo AlteryxAlcanzando márgenes muy bajos, la industria del turismo ha sido una de las industrias más afectadas por la pandemia. Mientras el mundo se abre de nuevo lentamente, la situación parece estar en constante evolución. La incertidumbre sigue siendo el mayor obstáculo, ya que las recomendaciones de los gobiernos y las restricciones individuales a determinados países causan estragos en la forma en que las empresas de viajes y turismo pueden reanudar sus operaciones y la mayoría se ve obligada a hacerlo con una capacidad drásticamente reducida.

La transformación impulsada por los datos de manera predictiva y prescriptiva

Ya sea una aerolínea, una línea de cruceros, un hotel o un operador turístico, sacar el máximo provecho de cada reservación será más importante que nunca, especialmente en los próximos meses y años. La adopción de la ciencia y el análisis de datos será clave para la recuperación de este sector, desempeñando un papel fundamental para ayudar a estas empresas a comprender cómo reducir los costos y generar el máximo de ingresos mientras se apegan a las estrictas nuevas normas.

La realidad es que la industria de viajes y turismo está sentada en una mina de oro, referente a datos. Lamentablemente, solo una fracción de ellos se utiliza actualmente; y cuando se hace, es principalmente de manera descriptiva concentrando grandes cantidades de datos en decisiones más fáciles de digerir. Aunque esto puede proporcionar a los responsables de la toma de decisiones un nivel de comprensión de los resultados comerciales, la información suele llegar demasiado tarde y carece de toda visión creativa para actuar adecuadamente.

Si bien el panorama económico puede ser impredecible en los próximos meses y años a medida que nos ocupamos de las secuelas de la pandemia, una cosa es clara: los datos y su análisis siguen siendo cruciales para navegar por la incertidumbre que se prevé, continúe durante algún tiempo. La pandemia del Covid-19 es un recordatorio de cómo la industria turística necesita saber más y ser capaz de predecir lo que podría suceder y lo que sucederá, desde una perspectiva estratégica hasta de ejecución. Ahora más que nunca, las aerolíneas necesitan adaptarse rápidamente y así estar preparadas para la era posterior al cierre, analizando y prediciendo las rutas más populares para poder planificar la organización del personal y el consumo de combustible con antelación, mejorando la eficiencia operativa y maximizando el potencial de ingresos. Para ello también es necesario que las empresas de viajes y turismo adopten una tecnología intuitiva y de autoservicio, que permita a toda la organización acceder a esos insights, hacer mejores preguntas para predecir y reaccionar a los cambios de la demanda y tomar decisiones críticas basadas en datos.

Ayudar a las aerolíneas a ganar sus alas en la ciencia de datos y el análisis

Hay muchas formas prácticas en que los datos y el análisis pueden ayudar a las empresas de viajes a racionalizar sus negocios, desde la automatización de los precios de las tarifas y la programación del personal de la tripulación, hasta la eficiencia en el consumo de combustible.

Por ejemplo, utilizando un método basado en datos, una importante aerolínea norteamericana ha ahorrado casi 100 millones de dólares en combustible, al aumentar drásticamente su eficiencia en la previsión de combustible. Empleando a más de 24,000 pilotos y auxiliares de vuelo, la compañía también ha mejorado la precisión de las previsiones de programación de la tripulación, lo que le ha permitido ahorrar cientos de miles de dólares en costos adicionales que antes se derivaban de la falta de previsión de los constantes cambios.

El principal proveedor latinoamericano de servicios de transporte aéreo de pasajeros y carga utiliza un método similar para establecer precios y el análisis de la demanda, basado en la dinámica del mercado y los precios establecidos por los competidores. Esto le ha permitido reducir su proceso analítico de 115 millones de filas de datos de 19 horas a poco menos de 1 hora. Como resultado, la aerolínea es capaz de construir modelos estadísticos y predictivos para asegurar que está fijando los precios de cada uno de los vuelos en el valor correcto y que no pierde dinero o realiza vuelos con demasiados asientos vacíos.

Otro caso similar es el de una aerolínea de bajo costo del Reino Unido, quien ha podido mejorar la precisión de su planificación de rutas para ahorrar combustible y volar más eficientemente. La aerolínea, que normalmente realiza 1,400 vuelos diarios en el pico del verano, ahora puede analizar continuamente la supervisión de datos de vuelo para determinar eficiencias adicionales en el rodaje, despegue, vuelo y el aterrizaje.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo una plataforma analítica de autoservicio puede ayudar a las aerolíneas. Otros casos de uso en el mundo real incluyen la previsión de ingresos, la mejora de la toma de decisiones para la sobreventa selectiva, la rotación de la limpieza y la programación, siendo esta última especialmente importante en este momento. Aunque la mayoría de las aerolíneas se enfrentan a una gama similar de desafíos, una plataforma basada en datos también puede adaptarse a los casos de uso de nicho.

Los beneficios de implementar una cultura de datos y análisis pueden ayudar a muchas áreas de la industria de viajes y turismo, incluidos los aeropuertos, hoteles y restaurantes. Ya sea automatizando los precios de los asientos y las habitaciones u optimizando el personal y los suministros para la limpieza extra y la rotación de la higiene, los datos ayudarán a estos negocios a construirse a sí mismos y les permitirán ser más resilientes en el futuro.

Para ello es necesario encontrar la combinación adecuada de democratizar los datos, automatizar los procesos empresariales y elevar el ingenio humano para convertir a cada trabajador de datos en un descubridor de la rentabilidad marginal.