La ciencia de datos o Data Science ha traído nuevas y maravillosas oportunidades a muchas industrias. Junto con estas oportunidades, también ha traído cambios y desafíos constantes. La industria de viajes y turismo no es una excepción. Sin lugar a dudas, los viajes van en aumento hoy en día. Esto puede explicarse por el hecho de que se ha vuelto asequible para un público más amplio. Por lo tanto, el mercado objetivo ha cambiado dramáticamente al volverse más extenso que nunca. Ya no es un privilegio de los ricos y nobles. Además, los viajes y el turismo se han convertido en una tendencia mundial.
Para satisfacer todas las necesidades del creciente número de consumidores y procesar enormes cantidades de datos, los algoritmos aplicados al Data Science son vitales. El Big Data se convierte en una herramienta crítica en para líneas aéreas, hoteles, sitios web de reservas y portales de destino que se esfuerzan por mejorar sus servicios todos los días. Consideremos varios de los casos de uso del Data Science en la industria de los viajes y turismo.
Marketing personalizado y segmentación de clientes.
Las personas de alguna manera tienden a apreciar la personalización de la experiencia de viaje. La segmentación de clientes implica dividir a todos los clientes según sus preferencias y la adaptación del conjunto general de servicios para satisfacer las necesidades de cada grupo. Por lo tanto, la idea clave es encontrar una solución que se ajuste a todos los casos. A su vez, la personalización es un truco que permite brindar un servicio específico a una persona en particular. Así, la personalización hace que este proceso sea más profundo.
El marketing personalizado y la segmentación de clientes se basan en el comportamiento y los metadatos de los usuarios en su huella online, los datos de CRM, la geolocalización, los datos de las redes sociales para unificar, procesar y determinar las preferencias del usuario en el futuro. Para la industria de viajes este conocimiento es esencial ya que provee una ventaja competitiva importantisima frente a la competencia.
Análisis del sentimiento del cliente
El análisis de sentimientos es una rama del machine learning dirigido a analizar datos textuales y reconocer elementos emocionales en el texto. El análisis de sentimientos permite al propietario de la empresa o al proveedor de servicios conocer la actitud real de los clientes hacia sus marcas. En cuanto a la industria de viajes, las opiniones de los clientes juegan un papel muy importante. Los viajeros a menudo leen los comentarios publicados en varias plataformas web y redes sociales, y toman decisiones en base a ellos. Es por eso que muchos de los sitios web de reservas modernos ofrecen análisis de sentimientos como parte de su paquete de servicios para aquellas agencias de viajes, hoteles y hostales deseosos de cooperar.
Motores de recomendación
Algunos especialistas a menudo consideran este caso de uso como uno de los más eficientes y prometedores. Las plataformas web importantes de viajes y reservas están utilizando activamente los motores de recomendación en su día a día. Estas recomendaciones a menudo se proporcionan al hacer coincidir los deseos y necesidades del cliente con las ofertas disponibles. En general, aplicando las soluciones de motores de recomendación basados en datos, las compañías de viajes y turismo pueden ofrecer ofertas de alquiler, fechas alternativas de viaje, nuevas rutas, destinos y atracciones basadas en búsquedas y preferencias anteriores de los usuarios. Debido a los motores de recomendación, las agencias de viajes y los proveedores de servicios de reserva pueden hacer ofertas adecuadas a todos sus clientes.
Optimización de rutas
La optimización de rutas juega un papel importante en la industria de viajes y turismo. La planificación de viajes, teniendo en cuenta los diferentes destinos, horarios, horas de trabajo y distancias puede ser bastante difícil. Aquí viene la optimización de la ruta de viaje. Los objetivos clave de esta optimización son los siguientes: Minimización de los gastos de viaje. gestión del tiempo, minimización de la distancia. Por lo tanto, la optimización de la ruta de viaje contribuye en gran medida a la satisfacción del cliente.
Bots asistentes de viajes
Hoy en día, los robots asistentes de viaje realmente están cambiando la industria del turismo al brindar asistencia en la organización del viaje y apoyo para los clientes. Un robot de viaje con Inteligencia Artificial puede responder preguntas, ahorrar tiempo y dinero al usuario, organizar el viaje y sugerir nuevos lugares para visitar. El modo de accesibilidad 24/7 y el soporte de múltiples idiomas hacen de un robot de viaje la mejor solución posible para el soporte al cliente. El factor más importante a mencionar aquí es que estos robots están aprendiendo constantemente, por lo que se vuelven más inteligentes y más útiles cada día. Por lo tanto, un chatbot es capaz de resolver importantes tareas de viajes y turismo. La integración de un bot en su sitio web sería muy beneficiosa. Compañías como JetBlue, Marriott, Ryanair, Hyatt, Hipmunk, Kayak, Booking y muchas otras lo saben con certeza.
Analítica
Al obtener ventajas competitivas, las empresas buscan utilizar Big Data con el máximo beneficio. En la toma de decisiones y acciones, las empresas de viajes y turismo dependen en gran medida de los análisis. Tanto el análisis en tiempo real como el predictivo tienen muchas aplicaciones en la industria de viajes.
Analítica en tiempo real
Uno de los casos de uso más vívidos de la analítica en tiempo real en viajes es la analítica del turismo. Los modelos de pronóstico de turismo permiten predecir la actividad de viajes para períodos y segmentos de clientes específicos. Su tarea principal es identificar oportunidades a largo y corto plazo para nuevos negocios. Debido al análisis de las actividades, preferencias y compras anteriores de los clientes, las empresas pueden predecir futuras oportunidades de expansión comercial.
Analítica predictiva
El análisis predictivo encuentra su implementación en la fijación dinámica de precios y el revenue management. Las prácticas de precios dinámicos y revenue management no son nuevas para la industria de viajes. Cada año, más y más compañías aplican esta técnica para atraer a tantos clientes como sea posible. Como todos sabemos, los precios son el tema de los cambios continuos en función de la temporada, el clima, el proveedor y la disponibilidad de lugares, asientos en vuelos y habitaciones en hoteles. Con la ayuda de herramientas inteligentes, es posible el monitoreo simultáneo de estos cambios de precios en múltiples sitios web. Los algoritmos de auto-aprendizaje son capaces de recopilar datos históricos y predecir futuros movimientos de precios teniendo en cuenta todos los factores externos. Por ejemplo, en la industria hotelera, estos algoritmos se utilizan a menudo para llevar a cabo las siguientes tareas: Evitar descuentos en los días que no necesiten promoción especial, aumentar las tasas de fin de semana para mantener la relevancia de la información entre los sitios web oficiales y los proveedores de servicios de reserva de terceros.
Conclusión
El Data Science está cambiando la cara de la industria de los viajes y turismo. Ayuda a las empresas de viajes y turismo a brindar una experiencia de viaje única y altos índices de satisfacción, preservando el toque personal. En los últimos años, el Data Science se ha convertido en una de las tecnologías más prometedoras que traen cambios a diversas industrias. Ha cambiado la forma en que viajamos y nuestra actitud hacia la organización de un viaje. Los casos de uso presentados en este artículo son solo la punta de un iceberg. Con una gran variedad de soluciones proporcionadas por la aplicación de la ciencia de datos y el machine learning, las empresas de viajes pueden conocer las necesidades y preferencias de sus clientes para brindarles los mejores servicios y ofertas y experiencias posibles.
Artículo de referencia en: https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/top-7-data-science-use-cases-in-travel-9e73b980e484