Inteligencia Turística: 10 consejos basados en la experiencia

Tras décadas dedicándome a la tecnología y al software, hoy en día me sigo encontrando con organizaciones que podrían explotar más y mejor el análisis de datos, maximizando así sus beneficios y su éxito. A medida que van evolucionando las aplicaciones y los análisis de datos, muchas instituciones y empresas se enfrentan a numerosos retos y desafíos cuando trabajan con grandes cantidades de información para tomar decisiones informadas y eficientes.  Esta dificultad se incrementa cuando las fuentes de datos son múltiples y heterogéneas.

En Mabrian trabajamos con un enfoque holístico que incluye múltiples dimensiones de información: datos aéreos, de gasto, de comportamiento de viajeros, de alojamiento, movilidad y de sostenibilidad.  Tener una gran cartera de datos supone entonces un volumen de información que sólo con mucha experiencia se pueden llegar a transformar en información útil, corroborada y veraz, para llegar a mejorar el rendimiento de la organización y para tomar decisiones más eficientes y sostenibles.

En este artículo compartiré los 10 principales consejos que aplicamos en Mabrian cuando desarrollamos procesos de Inteligencia Turística para nuestros clientes:

1. Los datos no son la respuesta. Disponer de datos supone sólo tener la materia prima para poder generar información. Sin un trabajo experto de agregación, normalización y estructuración no conseguiremos la información que realmente marque una diferencia en nuestras decisiones.
2. Conocer las preguntas. Uno de los grandes retos de los proyectos de inteligencia de datos es saber qué preguntas queremos responder. Hay que identificar los objetivos concretos y qué información puede apoyar la consecución de éstos. No encontraremos respuestas en los datos a menos que conozcamos claramente las preguntas. Para ello, es clave tener un profundo conocimiento del sector en el que nos desarrollamos.
3. La dosis, el momento y el formato. Para la toma de decisiones basadas en datos e información, el momentum, la precisión y la claridad son clave. La información debe llegar al equipo decisor en el momento preciso, lo más actualizada posible, de manera concreta y en el formato necesario. Sirve de poco invertir esfuerzos en un dashboard muy detallado y completo si la información no se va a consumir a través de éste. Hay que identificar las diferentes audiencias de la información y adaptar los indicadores y el formato a sus necesidades.
4. Empezar desde dentro. Todas las organizaciones disponen de muchas fuentes internas de datos que no explotan adecuadamente. Hacer un inventario de todos los puntos de captación de datos de los que dispone la organización (PMS, CRM, RMS, Channel Managers, OTAs, etc.), valida la calidad de la recolección, el potencial de la información y prioriza la incorporación de aquellos que pueden ayudar a tomar mejores decisiones operativas alineadas con los objetivos.
5. Cuidado con el “Bad Data”. Conocer la naturaleza, los límites y los sesgos implícitos de cada uno de los datasets con los que se trabaje es vital. Todos aportan, pero ninguno es perfecto. La información basada en datos erróneos nos puede conducir a decisiones erróneas (muestra insuficiente, datos parciales, baja actualización, etc.)
6. Privacidad y seguridad de los datos. Hay que certificar que la metodología de recolección, almacenaje y tratamiento de los datos recopilados cumple estrictamente con la ley de protección de datos personales. Las regulaciones pueden ser diferentes si se usan datos en diferentes países. Se debe limitar al máximo el almacenamiento de información que contenga datos personales, si es posible. La mayoría de las ocasiones, el dato anonimizado es igual de relevante y facilita mucho la gestión. En caso de almacenar datos personales, hay que asegurarse de la inviolabilidad del sistema.
7. El análisis cruzado. Sobreponer datos de fuentes diversas sobre la misma realidad, además de enriquecer el resultado, evita caer en conclusiones erróneas. El cruce de datos nos ayuda a completar y a validar resultados agregando mucha luz al análisis. La mayor parte de las ocasiones, no aspiramos a tener la certeza absoluta sobre un aspecto, sino que, con incrementar la probabilidad de éxito y la eficiencia de una decisión, es suficiente.
8. Datos contextuales. Incorporar información sobre el destino o destinos donde haya intereses y sobre las tendencias turísticas a nivel global ofrece una ventaja competitiva clave tanto a nivel operativo como estratégico. Cuanto más ágiles nos adaptemos a los cambios del entorno, más eficientes seremos. Para ello necesitamos información actualizada basada en datos (Big Data) que actualmente están disponibles por diversas fuentes.
9. Medir el retorno. Destinar recursos a inteligencia de datos debe verse como una inversión, no como un gasto. La mejor manera para argumentar una inversión es identificar métricas de rendimiento que nos ayuden a medir el retorno de la misma. Las métricas pueden ser directas y transaccionales (aumento ADR, RevPar, ocupación, etc.) o indirectas y no transaccionales (valor de marca, percepción, competitividad, etc.).
10. Confiar en expertos. Los proyectos de inteligencia de datos son muy complejos a nivel técnico: identificación, validación de fuentes, adquisición de los datos, normalización, estructuración, seguridad, etc. Además, en el caso de la Inteligencia Turística, es imprescindible un conocimiento del sector y del negocio turístico para poder implementar de manera eficiente los retos técnicos. Necesitamos contar con un perfil mixto entre un científico de datos y un consultor de negocio, algo que no es sencillo de conseguir de manera interna. Confía en aquellos expertos externos que puedan aportar el valor de su know-how para facilitar, acelerar y asesorar en la implantación de la cultura del dato en la organización.

Como vemos, los retos que se plantean en el camino tienen que ver con las fuentes de datos, los límites de estos datos, la interpretación, las expectativas, las plataformas que se usan, el presupuesto, y los recursos humanos dedicados al análisis de la información, entre otros.  En nuestro caso, desde hace más de 10 años nos enfocamos a acompañar a diferentes agentes turísticos de más de 40 países y a ofrecer información de calidad, para que estos puedan desarrollar estrategias y tomar decisiones basadas en datos a tiempo real. Esto minimiza el riesgo y la incertidumbre, ya que analizamos una multitud de fuentes de datos que nos proporcionan una información veraz y real sobre percepciones, tendencias y previsiones futuras.

Por ejemplo, ya para terminar, ¿sabían ustedes que, en Mallorca, en el último trimestre de 2023, a pesar de tener programados 300.000 asientos de avión más que en 2019, estamos perdiendo más de 110.000 plazas del mercado alemán, que se está desviando a Turquía, Grecia y Egipto? Analizar porqué sucede eso y sus consecuencias requeriría un análisis más profundo, pero el dato ya está ahí 🙂

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Santi Camps es fundador y director general en Mabrian Technologies desde 2013. Ingeniero de profesión, y con un perfil técnico, se ha especializado a lo largo de su carrera en tecnología y software. Tras más de 20 años de experiencia en desarrollo de software, y una década de experiencia liderando negocios, en 2013 fundó la empresa Social Vane especializada en análisis de Big Data y la Inteligencia Artificial para la gestión reputacional, que poco más tarde decidió especializarse únicamente en el sector turístico, bajo la denominación de Mabrian Technologies.