Inteligencia artificialInteligencia artificial para el sector turístico: el caso de Paradores

julio 3, 2020
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Desde Quantic, la unidad de negocio de Mediapost especializada en inteligencia artificial y smart data entrevistamos a Javier Blanco Núñez, director de marketing de Paradores, tras la implementación de una serie de modelos predictivos basados en la inteligencia artificial para el sector turístico con el objetivo de optimizar sus acciones, comunicaciones y servicios al cliente.

Al igual que muchos otros sectores, el del turismo es uno de los grandes afectados por la crisis sanitaria mundial que estamos viviendo. Además de las medidas de seguridad planteadas por gobiernos, instituciones y compañías a lo largo de todo el panorama económico, es imprescindible que las marcas empiecen a pensar en el largo plazo y en cómo los cambios en el comportamiento del consumidor van a dar forma a la economía del futuro cercano.

Una de las herramientas con las que cuentan las empresas que venden sus productos y servicios a cliente final es la fidelización. Clave del marketing relacional, la fidelización de clientes es un mecanismo eficaz para la retención y la generación de relaciones comerciales sostenibles en el largo plazo. Sin embargo, este beneficio dista de ser el único asociado a los programas de fidelización; este tipo de programas permiten a las marcas disponer de multitud de datos de comportamiento del cliente con los que podrá optimizar sus productos y servicios en futuras iteraciones, mejorando esta relación de manera continua.

Para una cadena hotelera como Paradores, la fidelización va más allá. El club Amigos de Paradores ofrece a sus miembros una serie de ventajas como son estancias gratis o servicios complementarios a la estancia. Desde Quantic, la unidad de negocio de Mediapost especializada en smart data e inteligencia artificial, se trabaja en un proyecto para dotar al club de inteligencia a través de diferentes modelos predictivos alojados en la nube y desarrollados en lenguajes R y Python que está permitiendo a Paradores profundizar en cuestiones como el lifetime value del cliente y, en definitiva, generar un modelo relacional con ellos a través de comunicaciones y experiencias personalizadas.

Por el momento se han incluido siete modelos predictivos y se está trabajando en otros para profundizar aún más en el conocimiento del viajero. Los modelos desarrollados hasta la fecha son:

– Optimización de las comunicaciones mediante microsegmentación de destinatarios.
– Modelo predictivo de recomendación de hoteles en función del perfil de cliente.
– Modelo de análisis RFM.
– Optimización del LTV (lifetime value).
– Algoritmo de predicción del abandono mediante comportamiento de perfiles de cliente.
– Modelo de detección de clientes VIP.
– Modelo de previsión de la elasticidad del precio.

Actualmente Quantic trabaja en implementar otros modelos como el de medición de saturación de comunicaciones, un modelo de clasificación de Paradores por su tipología y una herramienta de análisis semántico de sentimiento en redes sociales, entre otros.

Entrevista a Javier Blanco, director de marketing de Paradores:

De acuerdo con Javier Blanco, director de marketing de Paradores, «el perfil de cliente más habitual es persona de mediana edad sensibilizada con los destinos originales y auténticos a la que le gusta la cultura y la historia así como conocer y vivir bien el lugar que visita. Al incorporar los nuevos modelos se enriquece mucho la información básica obtenida por la actividad del cliente y sus datos demográficos; como consecuencia, se afina mucho más en el perfilado, pudiendo extraer submodelos dentro de un grupo homogéneo. Esto nos permite conocer mejor a nuestros clientes y poder ofrecerles una experiencia única en cada una de sus estancias».

Quantic: ¿Por qué se ha lanzado Paradores a la aplicación de soluciones de IA? ¿Han percibido un crecimiento en el número de reservas derivado de estos modelos?

Javier: En el ADN de Paradores está su orientación al cliente y es básico en su actividad conseguir la satisfacción de los clientes y reforzar la atención personalizada. Respecto al número de reservas, sí, en general los datos de actividad que obtenemos aplicando los nuevos modelos están por encima de las medidas anteriores, lo que nos conduce a ser optimistas de cara al corto y medio plazo.

Q: ¿Cuál es la previsión para el verano de 2020? ¿Están detectando algún fenómeno atípico derivado de la crisis sanitaria?

J: La previsión para este verano es bastante buena, igualando y con posibilidades de superar a los datos del año 2019. El principal aspecto a destacar es la importancia que los clientes conceden a la seguridad y confianza de la marca.

Q: ¿Qué otras mejoras u optimizaciones les ha brindado la IA?

J: Nosotros acabamos de iniciar el camino, que si ya antes de empezar a andar era un proyecto ilusionante, después de arrancar los primeros pilotos y poner en marcha los primeros modelos, tenemos delante de nosotros un proyecto apasionante para ser más eficientes y para reforzar la orientación al cliente que siempre ha distinguido a Paradores.

Q: ¿Han podido detectar nuevas oportunidades de negocio?

J: Estamos saliendo de una situación complicada y por el momento no hemos profundizado en este análisis, ya que estamos priorizando la organización y ordenación del gran volumen de datos que tenemos para identificar cuáles son útiles e interesantes para personalizar las propuestas.

Sin duda, la apuesta de Paradores por la analítica y la inteligencia artificial responde a la idea de seguir dando el mejor servicio hotelero a sus clientes y convirtiendo en experiencias inolvidables cada una de las estancias en sus establecimientos. Desde Quantic confiamos en el poder del dato para transformar el negocio desde un punto de vista centrado en el consumidor, que dote de ventajas a éste y suponga un beneficio mutuo tanto para el cliente como para la marca.

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