Machine Learning. La cantidad de datos que se generan actualmente en las empresas, en concreto en los hoteles y en la industria de los viajes, se está incrementado de forma exponencial año tras año. Extraer información valiosa de ellos supone una ventaja competitiva que no podemos menospreciar y a la que los hoteles no pueden dar la espalda cuando se están enfrentando al reto de generar mayor número de reservas hacia sus canales directos  y al desafío de incrementar la fidelidad hacia su marca.

Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. En este contexto «aprender» significa identificar y evaluar patrones complejos en cientos, miles o millones de datos. Se trata de algoritmos que revisan y analizan datos y son capaces de predecir comportamientos futuros. Al referirme al concepto «automáticamente» me refiero al hecho de que estos sistemas son capaces de mejorar y aprender de forma automática, alimentándose de los datos del pasado y los que se generan en el presente o en el futuro. La industria hotelera no podrá permanecer  ajena por más tiempo a la revolución tecnológica y al conocimiento que aportará el Machine Learning.

En relación con  Revenue Management  Hotelero el Machine Learning aportará grandes ventajas,  un mayor y profundo conocimiento del negocio y sin duda una mejora de los resultados.

Estos son algunos puntos a valorar en relación con Machine Learning y Revenue Management Hotelero:

• Agilización de procesos de análisis y predicciones sobre datos como precio de venta por habitación, volumen de reservas por habitación, patrones de cancelaciones, etcétera. La velocidad del aprendizaje, así como las posibilidades de aplicación, serán un aporte de valor a la gestión de los ingresos del hotel.
• En cada hotel manejamos una cantidad de datos enorme, desde toda la información relativa a los clientes,  hasta la gestión de la tarificación dinámica. Los sistemas desarrollados sobre Machine Learning tienen la capacidad de “absorber” cantidades prácticamente ilimitadas de datos y adecuarlas prácticamente en tiempo real para ayudarnos a tomar las decisiones más adecuadas, basadas no en percepciones u opiniones personales por el contrario en datos objetivos debidamente analizados y evaluados. Datos como puede ser el precio de venta de una habitación frente al comportamiento de la demanda.
• Convertir los datos que genera la actividad del hotel y su análisis en acciones o Sistemas de Acción (Action Systems). La facultad de poder llevar el análisis a la acción, a la ejecución de acciones que nos permitan automatizar procesos bajo unos patrones identificados sobre una realidad. El objetivo es dar respuestas más dinámicas en base a la información y a los comportamientos de los clientes ya sean reales o bien potenciales. Por ejemplo la variación de nuestras tarifas en función del los flujos de la demanda o cancelaciones de grupos o eventos.
• Aprender del pasado. Los hoteles tiene un histórico de su actividad, clientes, tarifas, niveles de ocupación, fechas de mayor o menor demanda, etcétera. El Machine Learning aprovechará, para un análisis más efectivo, los datos no sólo del futuro, también del pasado,  dada la capacidad de recopilación de datos históricos que posee un hotel. Los modelos por lo tanto pueden aprender de los predicciones a futuro y de los resultados obtenidos en el pasado y de forma continúa optimizar sus predicciones que ayudarán a tomar mejores decisiones como por ejemplo aceptar o denegar un grupo en determinada época del año.

Aquí os presentó una reciente conferencia sobre Machine Learnig impartida por Sundar Pichai,  Director Ejecutivo de Google.   Tras esta podéis ver otra conferencia de Rob Craft, Google Product Lead for Machine Learning an Intelligence.