Casos de éxitoBoatjump es una startup española especializada en el alquiler de embarcaciones en todo el mundo. Fundada en 2016 en Valencia, opera como un marketplace digital que conecta a particulares y profesionales con una oferta global de barcos. Su misión es digitalizar el proceso de reserva y simplificar la experiencia de alquilar un barco.
🎯 El Reto
Boatjump buscaba identificar nuevas oportunidades de crecimiento rentable en el Mediterráneo. Con un mercado altamente competitivo y estacional, necesitaban comprender:
- Qué zonas geográficas eran más prometedoras para expandir su oferta.
- Qué tipologías de barcos eran más rentables.
- Qué estrategia de precios les permitiría maximizar ingresos y ocupación.
- Cómo anticipar la demanda y reservar con mayor antelación.
La colaboración con Mind nos permitió rediseñar nuestro enfoque de expansión y priorizar zonas con alta rentabilidad. La capacidad del equipo para convertir datos complejos en decisiones concretas fue fundamental.
💡La Solución
Mind realizó un proyecto basado en técnicas de data science y machine learning con los siguientes componentes clave:
- Integración de datos históricos de reservas desde los GDS: MMK, SEDNA, NAUSYS y YATCHSYS
- Análisis de rentabilidad por tipo de barco, ubicación, temporada, ocupación y precio.
- Proyección de crecimiento en puertos del Mediterráneo basada en datos internos y externos (incluyendo Travelgate para reservas de hoteles).
- Desarrollo de un modelo automático para identificar barcos rentables mediante árboles de decisión y Gradient Boosted Trees.
El estudio entregado fue clave para la planificación de la temporada 2020.
Los KPIs hablan por sí solos
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129%
Incremento de barcos rentables
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74,14%
Precisión del modelo de demanda
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+14.000
registros analizados de barcos y reservas analizados
Nuestra solución aportó beneficios tangibles para la gestión y crecimiento del negocio de Boarjump. Permitiendo identificar los barcos más rentables con un modelo de predicción que supera el 70% de precisión, además de recomendar los puertos óptimos para la expansión, como Split, Mallorca o Sibenik. Asimismo, facilitó la definición de estrategias de pricing inteligentes, ajustadas al precio medio de mercado y a los descuentos aplicados según cada tipología. Por último, la mejora en la planificación anticipada de reservas gracias al análisis detallado del comportamiento de los distintos segmentos de clientes.