Para conocer más en profundidad toda esa transformación digital, Alex Dichter, socio principal en McKinsey ha analizado datos agregados y anónimos de seguimiento, de clics en dispositivos a partir de 300.000 términos de búsquedas relacionadas con viajes. Las conclusiones fueron:

Las personas se sienten agobiadas por las opciones de viaje.

Antes, poder planificar unas vacaciones, era una tarea que llevaba tiempo y que, de cierta manera, tenías que adaptarte a las opciones que existían (opciones en agencia de viajes). Pero, en la actualidad, con la transformación digital, tienes disponible el mundo entero en tus manos. Esto, ¿Es del todo positivo? Se ha llegado a la conclusión que cuantas más opciones, más indecisión entre los viajeros. Los datos lo reflejan claramente. Se observa que el recorrido de compra para un hospedaje dura increíblemente, aproximadamente, 36 días e incluye 45 puntos de contacto en diferentes dispositivos y tipos de sitio web. ¿Cómo mejorar la experiencia de compra del usuario? La tecnología nos permite conocer las necesidades del viajero, por eso, en vez de abrumar con servicios o productos irrelevantes, hay que centrarse en lo que realmente les interesa y evitar todo lo demás. La optimización es la clave, y los datos la permiten.

Con la transformación digital, el viaje comienza en el motor de búsqueda.

En 2018, el 31% de las búsquedas empiezan en motores de búsqueda, lo cual representa un crecimiento respecto del 23% de 2017. Parece lógico pensar que, las personas que empiezan una búsqueda, lo hacen para explorar opciones y tardar más en hacer una reserva, pero no. Las compras, que comenzaron con búsquedas, llegaron a la compra mucho más rápido que aquellos que comienzan en el sitio web de una agencia de viajes en línea.

Los compradores de viajes usan distintos dispositivos.

Cada vez son más las personas que utilizan el smartphone o alternan distintos dispositivos para comprar viajes. Este dato crece interanualmente un 10%. Pero este tipo de comprador se enfrenta a algunos obstáculos. Los datos han demostrado que aquellos que usan varios dispositivos para reservar un viaje, tienen recorridos más largos que aquellos que solo usan uno. Los primeros necesitan 5 días más y un 55% más de sesiones, lo que se puede traducir en perdidas de reservas. ¿Cómo solucionar esto? Se deben crear experiencias rápidas ya que estos medios alternados son cada vez más usados, no deben existir fricciones en desktop, páginas móviles o apps. La experiencia de usuario es fundamental.

La clave del éxito está en ofrecer experiencias de forma personalizada a los clientes. Por esto, las empresas de viajes tienen que invertir más en tecnología, y en conseguir buenas experiencias digitales.

Para aquellos que no pertenecen a este mundo, el business intelligence y la analítica predictiva pueden sonar algo extraños, incluso para aquellos que deciden instaurarlos en sus empresas. Por eso, hoy queremos centrarnos un poco más en que es la analítica avanzada y la analítica de negocio o business intelligence y la importancia que tienen cada uno.

Conociendo un poco más sobre Analítica avanzada vs Business Intelligence

Es complicado clasificar a la analítica debido a los muchos subcampos que presenta, pero podemos decir que la analítica son habilidades, tecnologías y aplicaciones utilizadas para explorar e investigar datos. Gracias a esto, obtenemos conocimientos que ayudan a impulsar la planificación del negocio. Podemos decir que la analítica se divide en dos áreas principales: Analítica avanzada e inteligencia de negocio.

BI: gracias a las métricas, podemos medir el trabajo del pasado y hacer una guía de planificación de negocio, ya que se puede responder qué sucedió, cuándo, quiénes y cuánto. Es decir, mira al pasado y se centra en generar informes y consultas.

Analítica avanzada: va un paso más allá, mira al futuro. Se usan técnicas de modelado para predecir eventos futuros o descubrir patrones. Esta ciencia puede responder a qué pasará, por qué sucede, qué pasa si cambio esto, qué es lo mejor que puede pasar… Trata de optimizar, y predecir las mejores acciones o la próxima acción.

Y las empresas…

La mayoría de las empresas ya utilizan y ponen en funcionamiento las aplicaciones de BI dentro de sus procesos de negocio, con esto lo que quieren hacer es aprovechar el potencial que les aporta los datos y conocer como ha ido el negocio y que se puede mejorar.

No pasa lo mismo con la analítica avanzada y más concretamente con el análisis predictivo. El uso de datos, con esta analítica, ayudan a conocer el futuro y optimizan operaciones, mejoran las ventas, reducen costes y mitigan riesgos en diferentes áreas de empresa. En la actualidad muchas empresas no ven la analítica predictiva como algo imprescindible pero dentro de la analítica predictiva esta el futuro del buen funcionamiento de las empresas y su optimización. Aprovechemos todo el valor que nos aportan los datos porque pueden abrir nuevos caminos de mejora.