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TecnoHotel | Lunes 25 de Septiembre, 2017

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La automatización en la distribución mediante algoritmos de machine learning

La automatización en la distribución mediante algoritmos de machine learning
Emilio Galán, CTO de Beonprice

El tiempo es un factor diferencial en la toma de decisiones para cualquier ámbito. El Revenue Management, desde su origen como concepto, apuesta por distribuir el producto adecuado, al cliente adecuado y en el momento adecuado. Ese momento del que hablamos es clave y la automatización de la estrategia de distribución será el «eslabón» más complicado de la cadena pero que, al mismo tiempo, más satisfacciones puede darle en forma de rentabilidad. Google ya es consciente de este factor y lo identifica a través del concepto de micro-momento, analizando los procesos de compra y el papel que juega el uso del dispositivo móvil desde la parte del cliente. Según la compañía Forrester, las empresas que han implementado una solución de marketing automation, con el objetivo de mejorar sus procesos, han incrementado sus ventas en un 10%.

La automatización nos permite trabajar bajo dinámicas que contribuyan a la prevención de errores, optimicen recursos para ahorrar costes variables en personal y aumenten la rentabilidad mejorando así la eficiencia de determinados procesos de distribución. La evolución natural de dichas mejoras desemboca en una automatización respaldada por el conocimiento obtenido previamente a la mejora de los resultados.

La innovación en el negocio debe ir de la mano de la rentabilidad

Procesos que hace años podrían parecer extraños, o técnicamente inviables en términos tecnológicos, se convierten a día de hoy en toda una realidad. En la actualidad, los procesos de captación de grandes volúmenes de datos (Big Data) junto a los algoritmos que permiten procesarlos y extraer el conocimiento basado en tecnología Machine Learning hacen que la tarea de toma de decisiones sea más sencilla. En Beonprice hemos identificado esta problemática de «sobredimensionamiento de la información» como una oportunidad para dar sentido a un producto que solucione problemas, a la vez que ayude a optimizar los recursos que el hotel pone al servicio del mercado.

La evolución de estos procesos desemboca en una automatización respaldada por el conocimiento adquirido previamente y la forma en la que dicho conocimiento puede traducirse en mejoras en el rendimiento. El Machine Learning se considera una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de información estructurada y no estructurada para poder predecir patrones de comportamiento. Para sintetizar, nuestro objetivo parte del desarrollo de una tecnología que estructure la información que nos ofrece el mercado sobre parámetros cuantificables que permitan tomar decisiones.

¿Qué aporta el Machine Learning al Revenue Management?

Cuando nos hablan de un concepto tan abstracto y tecnológico cómo Machine Learning nos cuesta entenderlo e identificarlo como algo que puede contribuir en nuestro día a día. La mejor forma de acercar la tecnología al mercado es enfocándolo bajo el punto de vista de su aplicación a la vida diaria de la empresa. Por lo tanto, aquí presentamos algunas de las posibilidades que esta tecnlogía puede ofrecer en la gestión del Revenue Management del hotel:

  • Aprovechamiento masivo de datos y de fuentes de información. Los sistemas desarrollados sobre Machine Learning tienen la capacidad de analizar cantidades ilimitadas de datos. El sector hotelero exige un análisis constante de datos en relación a competencia, precios, canales, mercados… Lo que hace que su conocimiento y su implementación a las estrategias de Revenue Management se convierta en una clara ventaja competitiva.
  • Agilización de procesos sobre análisis predictivo de datos. La velocidad, tanto de aprendizaje como de aplicación de este tipo de sistemas, se lleva a cabo prácticamente en tiempo real. Eventualidades que puedan surgir en términos de reservas, precios o disponibilidad hacen que disponer de herramientas de este tipo facilite la labor a la hora de reconfigurar nuestra oferta en el menor tiempo posible.
  • Sistemas de Acción (Action Systems). Los sistemas desarrollados bajo esta tecnología pueden actuar en forma de respuestas más dinámicas, adecuadas a la información y a los comportamientos de los clientes reales o potenciales. Trasladar el análisis a la ejecución de estas acciones nos permite automatizar procesos bajo unos patrones identificados sobre una realidad.
  • Aprendizaje de los comportamientos sobre el histórico. Una de las principales ventajas del Machine Learning es que los modelos pueden aprender continuamente de las predicciones y los resultados obtenidos. Esto significa que pueden contrastar información y mejorar sus predicciones basadas en los datos nuevos y actualizados. Esta capacidad, adecuada a la recopilación de los históricos, enriquecerá la labor organizativa a la hora de desarrollar proyecciones a futuro.

En el contexto actual de conocimiento aplicado bajo cuantificación y análisis, las posibilidades son infinitas. Desde Beonprice apostamos por la toma de decisiones a partir de un conocimiento amplio y exigente de las condiciones que rodean al mercado. La toma de decisiones en tiempo real y la automatización de los sistemas de Revenue Management se convierten en una realidad gracias al trabajo que realizamos. La evolución de nuestro algoritmo, a partir de nuestra experiencia en el sector, nos lleva al desarrollo de un producto que posibilita una distribución óptima basada en tecnología Machine Learning y que se traduce en rentabilidad para el hotel.

Imágenes: Sashkin/Shutterstock

Emilio Galán, CTO de Beonprice

Emilio Galán, CTO de Beonprice

CTO & co-fundador de BEONPRICE. Más de 12 años de experiencia en proyectos de tecnología Big Data.

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