La industria de viajes es altamente competitiva, incluso por pequeños márgenes, por lo que cada centavo cuenta y las mejoras en los procesos se implementan rápidamente. Este enfoque hace que la adopción tecnológica sea mucho más rápida en comparación con otros sectores, como la salud y la banca, que tienen reglas más estrictas. La analítica predictiva se ocupa de encontrar patrones en los datos. Esto podría tener innumerables usos, incluyendo la personalización de la experiencia de viaje, la predicción de picos y valles, la implementación de estrategias de precios dinámicos y el aumento de los ingresos en general. Veamos las principales formas en que la analítica predictiva puede marcar la diferencia en este negocio saturado.

Personalización y recomendaciones

El verdadero éxito de la analítica predictiva en las industrias de la hospitalidad y los viajes está vinculado a la personalización preventiva. En pocas palabras, la página web que implementa esto intenta adivinar lo que necesitas y presentarte la respuesta incluso antes de que hagas la pregunta. Lo mismo ocurre en el entorno offline, cuando los hoteles intentan satisfacer tus necesidades en función de interacciones pasadas o perfiles de clientes. Los motores de recomendación también se basan en la analítica predictiva. Solo piensa en todas las posibilidades relacionadas con los viajes y el alojamiento para dos personas que van de Estados Unidos a Europa. Si se trata de los CEOs de dos grandes corporaciones que van en un viaje de negocios, es muy diferente a un escenario que involucra a una pareja de recién casados. La industria de viajes necesita este tipo de filtrado y clasificación de opciones para evitar la sobrecarga de información que lleva a la parálisis de decisión. Aunque a las personas les gusta tener algunas opciones para elegir, demasiadas alternativas suelen resultar en frustración e incluso abandono. La analítica predictiva se esfuerza por encontrar esos patrones que definen las preferencias de cada cliente y colocar las opciones más naturales en primer lugar. Por ejemplo, si sueles reservar hoteles de 3 estrellas en tus viajes, no tendría sentido mostrarte una opción de 5 estrellas a menos que sea parte de una gran promoción, con un precio similar al de una habitación de 3 estrellas.

Precios dinámicos

La simple regla de la economía clásica dice que se alcanza un equilibrio cuando una oferta satisface la demanda. Afortunadamente, el entorno en línea es el más cercano a este enfoque utópico del fenómeno del libre mercado. En una configuración tradicional, cambiar los precios de un producto en función de la demanda, aunque tenga sentido, sería una práctica muy impopular. Dado que en línea es mucho más difícil ver lo que otros buscadores están viendo en su ventana, esta idea cobra vida. Los precios dinámicos ya se implementan a gran escala en plataformas como booking.com y skyscanner.com, que observan la demanda inmediata de habitaciones y destinos y buscan maximizar las ventas pero también el precio. Se trata de encontrar un delicado equilibrio entre lo que las personas están dispuestas a pagar y lo que está fuera de su presupuesto, incluso si les gustaría. Dado que este es un sector que está fuertemente influenciado por el clima y otros factores estacionales, los precios deben ajustarse en consecuencia para crear un flujo constante de ingresos y proteger a los agentes económicos de variaciones severas. Este modelo se puede ampliar con alertas de precios y recomendaciones dentro de un presupuesto o plazo específico para impulsar las ventas atrayendo a compradores impulsivos.

Mejores campañas de marketing

La personalización no se aplica solo cuando el cliente ya está en el sitio web o en el mostrador de recepción. De hecho, el proceso comienza mucho antes, en la fase de adquisición de clientes potenciales, cuando se entrega un mensaje dirigido al público seleccionado para atraerlos a obtener más información. Con la ayuda de las cookies del navegador, una empresa puede monitorear de cerca la actividad de los clientes potenciales y crear ofertas más personalizadas, envueltas de manera atractiva en narrativas más atractivas. Esto no solo aumenta las tasas de conversión, sino que también disminuye la percepción de los clientes de que la publicidad es intrusiva y molesta. El marketing en línea se trata de la conversión. La analítica predictiva ayuda a determinar la ubicación de los anuncios, la frecuencia con la que deben mostrarse e incluso la hora del día o el día de la semana en que hay más posibilidades de convertir un clic en una venta. Es una forma de reemplazar horas de pruebas A/B y el trabajo de los especialistas en marketing simplemente utilizando datos reales del mercado para calibrar.

La analítica predictiva está revolucionando la industria de viajes al permitir una personalización más efectiva, precios dinámicos y campañas de marketing más precisas. Estas herramientas ayudan a las empresas a adaptarse rápidamente a las demandas del mercado y a brindar una experiencia de viaje más satisfactoria para los clientes. En un mundo donde la competencia es feroz, la analítica predictiva se ha convertido en una ventaja clave para las empresas de viajes que buscan destacarse en el mercado.