Big data y turismo: Prediciendo su futuro viaje

Como autor del siguiente artículo y codirector de este medio de comunicación, debo disculparme por avanzado por la osadía cometida en el título acerca de su relación, como consumidor, con el turismo. Como lector, pensará que mi afirmación carece de fundamento, pero no es así.

Cada vez más sectores apuestan por el uso del Big Data y el turismo no es ajeno a ello. Existen múltiples fuentes de datos de las cuáles se pueden obtener información por tal de, posteriormente, realizar procesos para la “limpieza” de los datos y, con los datos listos para trabajar, aplicar algoritmos que permitan identificar patrones de comportamiento por parte de los consumidores y, con ello, realizar predicciones acerca del futuro consumo que usted realizará.

¿Qué fuentes de datos pueden ser objeto de estudio?

Hay diversas fuentes de datos que deben ser consideradas. Desde las reservas realizadas en los diversos portales de reservas de hoteles y vuelos al análisis de las diversas redes sociales, lo que puede ofrecer información relevante acerca de los gustos del consumidor en lo que hace referencia a un destino concreto (análisis de tweets o posts y los “sentimientos” que transmiten) o a la reputación online asociada a un lugar (un algoritmo de parseado web que captura las opiniones de TripAdvisor), entre muchos otros aspectos.

Otra fuente de datos muy relacionada con usted, consumidor, hace referencia a los puntos WiFi de hoteles o de la propia ciudad. Al navegar gracias a dicho WiFi se genera información que puede ser relevante para dichos hoteles (por ejemplo, qué zonas del mismo son las más frecuentadas) o agencias de turismo.

Como ya se puede suponer, existen muchas otras fuentes de datos que pueden aportar información relevante respecto al consumo llevado a cabo por los diversos consumidores.

¿Qué se puede hacer con datos como los mencionados?

Disponer de dichos datos nos permite tener la opción de transformar los mismos en conocimiento que se puede aplicar en el sector turístico por tal de mejorar aspectos como la experiencia del consumidor en lo que respecta el servicio. Por tal de poderlo visualizar, se indican algunos ejemplos:

Establecer reglas de asociación para los consumidores

Dado el conjunto de datos objeto de estudio, ejecutar algoritmos que permitan establecer reglas de asociación del estilo “cliente de edad joven contrata un servicio XX”. Dichas reglas de asociación son muy conocidas en sectores como el asegurador y también son de aplicación en el sector turístico y se trabajan mediante algoritmos como el MS apriori.

Realizar clústers (agrupaciones) de consumidores y segmentaciones

El análisis de los datos permite realizar segmentaciones simples según los diversos perfiles de consumidores que puede haber. Los algoritmos de clasificación supervisada como pueden ser el algoritmo K-NN o los árboles de decisión facilitan tareas como esta, ya que permiten realizar predicciones respecto el futuro comportamiento.

Uso de ofertas dinámicas

Al igual que Amazon ofrece posibilidades de compra a los consumidores aplicando la venta cruzada según el tratamiento de la información que realizan sus algoritmos, toda la información generada por la navegación de los usuarios en la red permite poder establecer a diversos algoritmos una oferta que se puede ajustar más a las necesidades del consumidor.

Los ejemplos mencionados son solo 3 de las posibilidades que ofrece actualmente el Big Data en lo que hace referencia al sector turístico. Seguramente, en los próximos años, la afirmación del título estará cada vez más próxima.

Fuente fotografía: datafloq.com

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26. Cofundador de Markonomia.com. Licenciado en Administración y Dirección de Empresas por la Universitat de Barcelona (EUS). Cerca de 5 años desarrollando proyectos de análisis de datos en el sector bancario. Periodismo deportivo desde 2011 cubriendo eventos como el Mundial de Baloncesto (Spain 2014), Euroliga, Liga ACB o Copa del Rey 2012.

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