Cómo la analítica de datos optimiza las operaciones hoteleras

El análisis de datos es la piedra angular del éxito de las operaciones hoteleras. Desde comprender los canales de mayor rendimiento hasta encontrar nuevas oportunidades de ingresos para mejorar la experiencia del huésped, la analítica de datos afecta a todos los departamentos.

Desafortunadamente, muchos hoteles se enfrentan a silos de datos y son incapaces de reunir información procesable. Ahí es donde entra en juego el software hotelero.

En este artículo, exploramos el papel de la analítica de datos en la industria hotelera, explicamos los términos clave y mostramos distintas formas de aprovechar los datos en todo el alojamiento para mejorar el rendimiento.

Datos de origen frente a datos de terceros

Los datos de hotelería pueden dividirse en datos de origen y datos de terceros. Los datos de origen son todos los datos que recopilas a través de tus propios canales, como tu sitio web o en el momento del check-in. Los datos de terceros incluyen todo lo recopilado de los canales asociados, incluidas las agencias de viajes online y las redes sociales.

Ambos son valiosos y proporcionan información relevante para ayudar en los esfuerzos de marketing, las decisiones sobre precios, las mejoras de la experiencia del cliente y mucho más.
Sin embargo, para que los datos sean útiles, los hoteles deben aprovechar el software de inteligencia empresarial para recopilar y gestionar grandes cantidades de datos de todos los sistemas y reunirlos de forma que ofrezcan información procesable.

Sin embargo, para que los datos sean útiles, los hoteles deben aprovechar el software de inteligencia empresarial para recopilar y gestionar grandes cantidades de datos de todos los sistemas y reunirlos de forma que ofrezcan información procesable.

Beneficios de la analítica de datos en la hotelería

La analítica de datos tiene todo tipo de aplicaciones en el sector del alojamiento.

Algunos ejemplos de cómo los hoteles pueden utilizar los datos para mejorar su rendimiento:

• Comprender los cambios en las preferencias de los viajeros
• Optimización del rendimiento del canal
• Examinar los patrones de reservas anteriores para ayudar a aumentar los índices de ocupación futuros
• Compara los precios con los de la competencia para desarrollar una estrategia de precios eficaz
• Analiza el comportamiento de gasto de los huéspedes para identificar tus segmentos más rentables
• Haz un seguimiento de los costes laborales por habitación ocupada para identificar los niveles óptimos de dotación de personal que proporcionen una mayor satisfacción al cliente

Análisis hotelero por departamento

En todos los departamentos encontrarás oportunidades para aprovechar la analítica de datos para mejorar el rendimiento. Aquí tienes algunas áreas en las que centrarte:

1. Experiencia del huésped

Múltiples departamentos contribuyen a la experiencia del huésped, desde la recepción y el servicio de limpieza y mantenimiento hasta el restaurante del hotel. Mediante el seguimiento de los datos en tiempo real de las opiniones online, los operadores de alojamientos pueden medir la satisfacción general de los huéspedes y las valoraciones por departamentos.

Muchos alojamientos complementan los datos de las reseñas con datos de clientes procedentes de encuestas posteriores a la estancia enviadas a través de aplicaciones de mensajería para huéspedes. Los datos de las opiniones de los huéspedes pueden utilizarse para comprender el sentimiento de los huéspedes, identificar las tendencias y los patrones, y priorizar las mejoras que aportarán los mayores beneficios a la satisfacción y la fidelidad de los huéspedes. También puede utilizarse como parte de tus estrategias de marketing para destacar las características que les gustan a los huéspedes en campañas de marketing del hotel.

Indicadores clave de rendimiento (KPI) de la experiencia del huésped.

Algunos ejemplos de KPI son las valoraciones medias en las reseñas y encuestas, las valoraciones de los departamentos y el volumen de reseñas o encuestas, así como las clasificaciones de Tripadvisor, y Net Promoter Score (NPS). La fidelidad de los huéspedes puede medirse utilizando métricas como la frecuencia de las estadías, el gasto medio de los huéspedes y el valor de vida del cliente (CLV).

2. Gestión de revenue

Aparte de la contabilidad, la gestión de ingresos puede ser el departamento con más datos de los hoteles. Los gestores de ingresos, aprovechando la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), combinan datos externos como la demanda del mercado y la actividad de la competencia con datos internos como el rendimiento histórico y la demanda futura para orientar las decisiones dinámicas de fijación de precios, los controles de inventario, las promociones y la previsión de la demanda.

KPI de gestión de ingresos.

Los KPI básicos incluyen: tarifa media diaria (ADR), ocupación (OCC), ingresos por habitación disponible (RevPAR) y duración media de la estancia (ALOS). Algunos ejemplos de KPI avanzados son el revenue por habitación disponible (TrevPAR) y el beneficio bruto de explotación por habitación disponible (GOPPAR).

3. Marketing

El marketing hotelero es otro departamento que maneja muchos datos porque implica múltiples canales, como el sitio web del hotel y el marketing en buscadores, el marketing por correo electrónico y los canales de las redes sociales como LinkedIn. Cada canal genera datos valiosos sobre las tasas de conversión y el rendimiento de la inversión (ROI) para determinar la mejor forma de asignar los recursos.

KPIs de marketing.

Algunos ejemplos de métricas del sitio web son los visitantes mensuales del sitio, las páginas vistas, las tasas de rebote y las conversiones. Las métricas de marketing por correo electrónico incluyen las tasas de suscripción, las tasas de apertura del correo electrónico y las tasas de clics. Y las métricas de las redes sociales incluyen los seguidores y la interacción.

4. Alimentación y bebidas

Los restaurantes, bares y servicios de habitaciones de los hoteles suelen funcionar con márgenes ajustados, por lo que es importante mantener el control de los gastos. Si los costes suben sin un aumento proporcional de los ingresos del hotel, puede pesar mucho en el balance del hotel. Los gestores pueden analizar los datos de revenue para encontrar formas de aumentar el gasto de los huéspedes a través de la ingeniería de menús, la venta adicional y las promociones. También es importante analizar el comportamiento de gasto para dirigirse a los huéspedes con una alta propensión a comprar alimentos en la propiedad.

KPI de alimentos y bebidas.

Algunos ejemplos son la cuenta media, la ocupación media de las mesas, los costes de mano de obra de las ventas, los costes de alimentos y bebidas de las ventas y los ingresos por hora de asiento disponible.

¿Cuáles son los 4 tipos de análisis de datos?

El análisis de datos puede dividirse en cuatro tipos principales:

1. Análisis descriptivo

Se centra en los datos del pasado. Intenta responder a la pregunta: «¿Qué ha pasado?». Por ejemplo, un gestor de ingresos puede analizar las tasas de ocupación históricas para determinar las temporadas altas y bajas con el fin de orientar las decisiones de precios y las tendencias en el comportamiento de los huéspedes. 

2. Análisis de diagnóstico 

Examina los datos para encontrar la causa de un resultado. Intenta responder a la pregunta: «¿Por qué ocurrió?». Podría utilizarse un análisis de diagnóstico si un hotel experimenta un descenso repentino de las reservas. Tras indagar en el problema, el propietario puede darse cuenta de que se trata de una serie de reseñas negativas que hay que mitigar. 

3. Análisis predictivo

Se centra en el futuro, utilizando datos históricos para predecir resultados futuros. Intenta responder a la pregunta: «¿Qué es probable que ocurra en el futuro?» Si hay una conferencia anual que llega a la ciudad, un gestor de ingresos puede fijarse en los patrones de reservas anteriores para determinar las tarifas de las habitaciones de este año, mientras que el gestor de limpieza puede hacer referencia a la ocupación anterior para optimizar la dotación de personal para el evento de este año. 

4. Análisis prescriptivo 

Se basa en los datos para tomar decisiones con conocimiento de causa. Intenta responder a la pregunta: «¿Qué debemos hacer?» Si un jefe de ventas de un hotel quiere aumentar la ocupación de grupos, puede trabajar con marketing para lanzar campañas de marketing personalizadas dirigidas a clientes corporativos específicos para impulsar las reservas. 

El tipo de análisis de datos que realice dependerá de sus objetivos y del tipo de datos de que disponga.

Software de análisis de datos para hoteles

Los datos se recopilan y almacenan en varios sistemas tecnológicos del hotel, entre los que se incluyen:

Sistema de gestión de propiedades (PMS)

Tu PMS es el corazón de las operaciones hoteleras y debería ser la única fuente de verdad para sus datos. Lo almacena todo, desde los perfiles de los huéspedes y los datos de pago hasta la disponibilidad de las habitaciones y las tarifas.

Sistema de gestión de las relaciones con los clientes (CRM)

Tu CRM recopila y almacena importantes datos de marketing y de los huéspedes, incluida la información de contacto y las preferencias. Se utiliza para personalizar el marketing y las comunicaciones y mejorar la experiencia del huésped.

Sistema de revenue management (RMS)

Tu RMS recopila y analiza los datos relacionados con los precios, las tasas de ocupación, la demanda del mercado y los conjuntos de hoteles de la competencia para ayudar a optimizar los precios y maximizar los ingresos. 

Sistema de punto de venta (TPV) 

Tu TPV se utiliza para recopilar datos sobre las compras de los clientes en el restaurante, el bar, la tienda de regalos u otros servicios auxiliares y proporciona información valiosa sobre las preferencias de los clientes y los métodos de pago. 

Plataforma de experiencia del huésped 

Tu plataforma de experiencia del huésped recopila y almacena los datos de las encuestas a los huéspedes, las subidas de precios, las reseñas y mucho más para ayudarte a entender las preferencias de los huéspedes y mejorar el servicio. 

Sistema de limpieza y mantenimiento

Tu sistema de limpieza y mantenimiento realiza un seguimiento de los horarios de limpieza, las solicitudes de mantenimiento y la gestión del inventario, ayudándote a prever mejor la mano de obra y a reponer los suministros. 

El papel del software de inteligencia empresarial 

Dado que los datos suelen estar dispersos en varios sistemas, los hoteleros deben aprovechar el software de inteligencia empresarial (BI) para consolidar los datos y obtener información procesable. La herramienta de BI adecuada puede ayudar a los hoteles a:

• Visualice los datos para evaluar rápidamente el rendimiento
• Analizar el rendimiento de varios alojamientos 
• Mejorar la colaboración entre departamentos
• Implemente estrategias para mejorar la experiencia de los huéspedes y maximizar los ingresos

Cloudbeds Insights: desbloqueo de datos para hoteles

Cloudbeds Insights es una solución de inteligencia empresarial centrada en la hostelería que proporciona datos en tiempo real a todos los miembros de un hotel, lo que permite a los equipos optimizar el rendimiento. Diseñado específicamente para hoteles, Cloudbeds Insights ofrece las siguientes funcionalidades:

• Informes y cuadros de mando personalizables con datos en tiempo real
• Integraciones profundas con el PMS para una latencia mínima
• Capacidades de visualización de datos
• Estructura de datos centrada en la hotelería
• API totalmente abiertas para capacidades de integración adicionales
• Formatos exportables (.json, .xlsx y .csv)
• Informes sobre varios alojamientos 

Cloudbeds Insights desbloquea los datos para los hoteles y permite a los usuarios agregar, analizar y compartir fácilmente los datos en toda la organización (y más allá mediante flujos de trabajo automatizados con una gestión continua de las suscripciones).

La importancia de la integración de datos

Con tantas fuentes de datos que gestionar, los hoteleros necesitan soluciones que proporcionen conexiones seguras y sin fisuras a las herramientas y aplicaciones de todos los departamentos, centralizando y agilizando la recopilación, integración, almacenamiento y uso de todo tipo de datos para tomar decisiones basadas en datos.