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TecnoHotel | Lunes 20 de Noviembre, 2017

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[Infografía]: Automatización reactiva vs. proactiva

La mejora de los resultados de cualquier empresa se fundamenta en su capacidad para optimizar los procesos. En este sentido, la automatización de los diferentes procedimientos permite, entre otros, ahorro de tiempo, disminución del número de errores, mayor agilidad o la obtención de información relevante relacionada con posibles clientes o con la competencia.

Como consecuencia, se hace necesario un trabajo exhaustivo fundamentado en la definición exacta de los parámetros que se quieren mecanizar, sin perder de vista los objetivos que se quieren alcanzar, con el fin último de que dichos parámetros sean ejecutados de forma eficiente por las soluciones tecnológicas que se decidan incorporar como herramientas de mejora de los workflows (flujos de trabajo).

Se planea, por tanto, un escenario cuasi-perfecto donde la automatización deja de ser un elemento reactivo para convertirse en un elemento proactivo, de tal manera que las herramientas que utilizamos no sólo son capaces de recoger grandes cantidades de datos sino que, además, son capaces de analizar estos datos y darnos respuestas que nos permitan, por ejemplo, anticiparnos al comportamiento de la demanda.

De esta forma, el machine learning o aprendizaje automático se presenta, apoyado en la evolución del Big Data y en la inteligencia artificial, como una alternativa de automatización donde la identificación de problemas y, posterior, solución vienen acompañadas de un proceso de aprendizaje, siendo la propia tecnología la encargada de tomar decisiones en tiempo real, fundamentadas en el análisis de datos estadísticos o, incluso, en el análisis de patrones de comportamiento.

Para entender esta nueva visión, Google puede servirnos de ejemplo. La empresa norteamericana hace ya tiempo que fundamenta su tecnología en el desarrollo de algoritmos informáticos que aprenden de la experiencia, incluidos el buscador, YouTube, Gmail o Maps.

Igualmente, Facebook a través de tecnología basada en el aprendizaje automático es capaz de detectar contenidos no deseados durante la emisión de un vídeo en directo (Facebook Live) y bloquearlos de forma inmediata.

Por otro lado, no podemos dejar de hacer referencia al uso del machine learning en ventas, concretamente en e-commerce, ya que el aprendizaje automático nos permitirá diseñar modelos predictivos para la recomendación de artículos teniendo en cuenta compras anteriores. De la misma manera y teniendo en cuenta, en este caso, los datos de navegación de cada cliente (productos vistos, información consultada, etc.)  nos permitirá diseñar modelos para determinar qué productos/servicios se van a vender en una zona y llevarlos hasta un punto próximo a su destino, contribuyendo a una mejora de la experiencia de usuario.

Machine Learning, un ejemplo práctico de automatización proactiva

Parity Maker es una herramienta con tecnología Data Seekers y comercializada por Paraty Tech, que automatiza la toma de decisiones en tiempo real, siendo capaz de igualar el precio de una habitación de hotel con respecto al precio de la OTA de referencia o, lo que es lo mismo, consigue convertir lo que podríamos llamar la automatización pasiva (recogida de datos y elaboración de informes) en una automatización activa, puesto que no sólo compara precios sino que los iguala a través del algoritmo predefinido.

En esencia, se puede afirmar que aunque tú eliges la OTA de referencia, es Parity Maker quien  se encarga de implementar la estrategia de pricing definida por el equipo de revenue manager.

Testeo automático, anticraping y análisis SEO, la automatización reactiva 

– Testeo automático web: Nadie se cuestiona ya la importancia en la calidad de una página web tanto a nivel comunicativo como a nivel técnico. Muchos de los aspectos que configuran nuestro site estarán claramente definidos por variables subjetivas difícilmente cuantificables, sin embargo, existen muchas otras variables que si son fácilmente cuantificables y que contribuirán de forma definitiva a incrementar los ratios de visita y/o conversión. Así, por ejemplo, la accesibilidad, la velocidad de carga o el funcionamiento de los enlaces se convierten en elementos fundamentales en el proceso de optimización de los resultados esperados. Actualmente, existe la posibilidad de testear de forma automática una página web, evitando procedimientos manuales de carácter rutinario, con el consiguiente ahorro de tiempo y dinero.

– Anticrasping: El benchmarking se ha convertido en una técnica esencial para cualquier empresa, al permitir realizar un análisis interno de las actividades de la organización junto con un análisis de las actividades de la competencia con el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones, ajustándose a las tendencias del mercado a través de la mejora de las acciones que definen los procesos de nuestro set competitivo.

Actualmente, es posible a través de técnicas como el scraping extraer de forma automática la información de cualquier página web, lo que nos permite de una forma ágil monitorizar los precios de la competencia o detectar cambios en sitios web.

Sin embargo,  no solo es importante conocer que hace la competencia, también es importante que la competencia no sepa lo que hacemos. El antiscraping es una herramienta que alerta al usuario de los clientes que son robots de scraping, pudiendo actuar sobre ellos con medidas de desinformación.

– Análisis SEO: Una de las máximas del marketing de buscadores se fundamenta en la siguiente afirmación, «si no apareces en Google, no existes». El análisis SEO te permite conocer en tiempo real tu posicionamiento en google contra un conjunto de palabras claves. Esta herramienta incorpora también un sistema de alertas que permite avisar al usuario en el momento en el que se cumplan ciertas condiciones. Muy útil para conocer el impacto de las acciones SEO están teniendo en tus dominios.

 

 

 

 

 

Comentarios

  1. me parece mucho lio para algo que es básico de cualquier channel manager: Asegurar la paridad entre tarifas.

  2. Es el futuro, re ingenieria de procesos para automatizar procesos, mejores análisis y decisiones. SIEMPRE PREACTIVO

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