Mind Ocean permite conectar y unificar los datos de las diferentes aplicaciones que utiliza cada cliente, como el PMS, ERP, CRM y todos los tipos de fuentes de datos, en una única plataforma centralizada basada en Google Cloud y BigQuery.

Olvídate de la fragmentación y de los silos de información. Nuestra solución se encarga de limpiar, transformar y normalizar tus datos para que hablen un mismo idioma, ofreciéndote una visión completa y unificada de tu negocio.

Construida sobre la solidez de Google Cloud: nuestro aliado en el éxito

Mind Ocean es una plataforma de datos que aprovecha todo el potencial de Google Cloud Platform (GCP) para ofrecer soluciones de análisis de datos escalables, seguras y personalizables. Al construir nuestra plataforma sobre la robusta infraestructura de Google, aprovechando las capacidades de BigQuery y un data lake optimizado, garantizamos que nuestros clientes disfruten de los beneficios de una tecnología de vanguardia y de un rendimiento excepcional.

¿Por qué Google Cloud?

La elección de Google Cloud como base de nuestra plataforma es totalmente estratégica. Google Cloud Platform nos proporciona una serie de ventajas clave como:

• Potencia tu análisis de datos: Con BigQuery, nuestro motor de análisis de datos, podrás ejecutar consultas SQL complejas sobre conjuntos de datos masivos en cuestión de segundos. Además, nuestro data lake te permite almacenar cualquier tipo de dato para análisis más profundos.
• Seguridad de nivel empresarial: Con cifrado de datos, controles de acceso granulares y cumplimiento de las normas más exigentes, aseguramos la protección de tu información más valiosa con las mismas medidas de seguridad que utiliza Google.
• Escalabilidad sin límites: gracias a la arquitectura elástica de GCP, podemos adaptarnos automáticamente a las necesidades cambiantes de nuestros clientes, desde startups hasta grandes empresas, sin importar el volumen de datos o la complejidad de los análisis.
• Inteligencia Artificial al alcance: Aprovechar las herramientas de IA y Machine Learning de Google para crear modelos predictivos personalizados y extraer insights valiosos de tus datos.
• Innovación constante: estar respaldados por Google nos permite estar siempre a la vanguardia de las últimas tecnologías, tanto en procesamiento de datos,  inteligencia artificial como en machine learning

Conecta tu mundo on-premise con Google Cloud

Tus datos son el activo más valioso de tu empresa. MIND OCEAN te permite aprovechar al máximo todo el potencial de tus datos, independientemente de donde se encuentren. Gracias a nuestra conectividad híbrida, puedes unificar tus fuentes de datos on-premise con la potencia de la nube de Google, obteniendo una visión completa y actualizada de tu negocio.

Mind Ocean simplifica el proceso de integración de empresas que aún tienen infraestructuras locales, como bases de datos tradicionales (como SQL Server, Oracle, MySQL), sistemas ERP (como SAP, Navision, Oracle ERP), y aplicaciones empresariales personalizadas entre otras, con la nube de Google, creando un entorno híbrido, sin comprometer la seguridad. 

Otros beneficios que nos aporta Google Cloud:

• Alta disponibilidad: Puedes confiar en que tus datos y servicios estarán un 99.9999% siempre accesibles, sin importar las circunstancias
• Cumplimiento normativo: Además de proteger tus datos, nos aseguramos de cumplir con las regulaciones más exigentes a nivel mundial. Esto te permite operar con tranquilidad, sin importar dónde se encuentre tu negocio.
• Rendimiento superior: Optimizaciones continuas para un rendimiento máximo.
• Cifrado de datos: Cifrado de datos en tránsito y en reposo para garantizar la confidencialidad.
• Autenticación y autorización: Métodos de autenticación multifactor y autorizaciones basadas en roles para un acceso controlado.
• Seguridad Zero Trust: Un modelo de seguridad que verifica continuamente la identidad y los permisos.
• Prevención de ataques: Tecnologías avanzadas de prevención de ataques para proteger contra amenazas cibernéticas.

Con nuestra solución, tus datos siempre estarán a tu alcance. Lo que significa que podrás encontrar y procesar la información que necesitas de forma rápida y sencilla, como quieras, cuando quieras y donde quieras.

Desde siempre, la industria turística se ha enfocado en dos aspectos en concreto: tener cubiertos los canales de venta y disponer de gran cantidad de producto que poder ofrecer. Para cumplir estos dos objetivos se ha tenido que invertir mucho dinero en infraestructura y también, en integraciones con nuevos proveedores. Aunque estos enfoques son correctos, siempre se ha dejado de lado algo muy importante:  las preferencias que tienen los usuarios finales.  

Se conoce muy bien lo que compra cada uno de los clientes (no finales), pero se desconocen las preferencias, sus cambios, las peticiones que no devuelven producto y nunca tienen conversión. Esta información es muy valiosa para mejorar el negocio, optimizar el producto y actuar a tiempo para maximizar los beneficios.

Para poder resolver la nueva situación que se presenta en el mundo turístico, la industria tiene que añadir este nuevo enfoque. El objetivo de toda esta industria es que el cliente final tenga una buena experiencia durante todo el proceso.  Este comienza cuando se busca una habitación de hotel y se hace la reserva, y acaba cuando el cliente llega a su casa.

La industria turística debe conocer datos

El precio es una de las características a las que un usuario final le da mayor importancia, pero no la única. Muchos usuarios se fijan en otros aspectos, tales como las características que tiene la habitación, los servicios que se ofrecen o la experiencia de otros usuarios en redes o en páginas de opinión. Los hoteles necesitan una buena reputación digital para que sean reservados, un buen precio y una buena calidad de servicio.

Para un distribuidor turístico, conocer al cliente final es muy complicado, pero lo que sí se puede conocer es la información que le aportan los clientes mediante el análisis de datos. Estos les da información muy relevante sobre: los destinos preferidos, las fechas, los tipos de alojamiento, lo que compran y lo que no. De esta forma, y gracias a la analítica aplicada, los bedbanks se pueden ir adaptando y creando diferentes segmentos de clientes y ofrecer a los diferentes grupos, productos focalizados e interesantes para esos segmentos.  Consiguiendo de esta manera, una mayor posibilidad de venta, aumentando el ratio de conversión y minimizando la infraestructura.

Te contamos este y otros cambios que se esperan en el futuro de los distribuidores turísticos en nuestro ebook: «How to become a smart travel distributor. The future of business travel». Puedes descárgartelo aquí.

Quien más quien menos es usuario de Netflix. Sin duda, el gigante del streaming es un claro ejemplo de cómo la calidad de los datos puede transformar un negocio. En sus inicios, la plataforma se enfrentó a problemas como recomendaciones poco relevantes debido a datos erróneos o inconsistentes. Sin embargo, al invertir en mejorar la calidad de la información que recopila, los datos, ha logrado ofrecer una experiencia de usuario personalizada, lo que ha provocado un gran crecimiento en los usuarios y un mayor engagement. 

Pero, ¿qué es exactamente la calidad de datos?

Cuando nos referimos a la calidad de los datos hablamos sobre cómo los datos deben cumplir determinados criterios que garanticen su utilidad y confiabilidad para un posterior análisis y toma de decisiones. Entre estos criterios encontramos:

• Completitud: es decir, ¿disponemos de todos los datos necesarios? ¿faltan datos? ¿están todos los campos solicitados rellenos?  La completitud se centra en asegurar que todos los datos requeridos estén presentes y sean accesibles. La medición de esta dimensión puede involucrar el cálculo del porcentaje de campos de datos llenos en comparación con el total de campos.
• Confiabilidad: los datos cumplen con los estándares establecidos. ¿Se guardan los datos en un formato estándar? La confiabilidad evalúa el grado en que los datos pueden ser considerados como verídicos y fiables. Ello implica verificar la credibilidad de las fuentes de datos y la integridad de los procesos de recopilación de datos.
• Consistencia: los datos son coherentes entre sí. ¿Hay valores que generan conflictos en la información? La consistencia hace referencia a la coherencia de los datos a través de diferentes fuentes y sistemas. Es necesario identificar y resolver las discrepancias para asegurar que los datos son uniformes en todo el ecosistema de datos.
• Exactitud: los datos son correctos y válidos. ¿Hay datos incorrectos o fuera de rango? Para medir la exactitud, es vital comparar los datos con una fuente de referencia fidedigna y calcular el porcentaje de datos correctos.
• Unicidad: ¿existen datos o atributos duplicados? La unicidad está relacionada con la eliminación de duplicados en el conjunto de datos. Es crucial identificar y gestionar los registros duplicados para evitar redundancias e inconsistencias.
• Actualidad: La actualidad implica que los datos deben ser recientes y relevantes. Es fundamental monitorizar la antigüedad de los datos para asegurar que reflejen la situación actual y sean pertinentes para las decisiones del momento.
• Integridad: Los datos están completos y referenciados. ¿Hay datos que no están referenciados? La integridad referencial se asegura de que las relaciones entre diferentes conjuntos de datos sean mantenidas correctamente. Debe haber coherencia en los vínculos entre diferentes bases de datos para asegurar la lógica relacional.

Una vez definida la calidad del dato, es importante saber cómo podemos mejorar la calidad de un dato, con el fin de poder usarlos para la toma de decisiones.

Aun así, es importante ser conscientes de que la mejora de la calidad de los datos no es inmediata. Esta requiere una estrategia bien definida, así como herramientas apropiadas y un cambio cultural dentro de la compañía. Existen siete pasos clave que pueden ayudarte a mejorar la calidad de los datos de tu organización:

1. Define una estrategia de calidad de datos: crea un plan que abarque desde la recopilación hasta el uso de los datos, con políticas claras y metas medibles.
2. Identifica datos críticos: enfoca tus esfuerzos en los datos que son más relevantes para tu negocio o tu departamento. Los datos maestros siempre son una buena medida para empezar (Clientes, Productos, Proveedores, Categorías, Segmentos, etc)
3. Establece reglas de negocio: define estándares y criterios que los datos deben cumplir, como formatos específicos o valores obligatorios.
4. Evalúa la calidad: realiza de forma regular auditorías para detectar y corregir errores, inconsistencias o datos obsoletos.
5. Prioriza mejoras: focaliza en primer lugar aquellas áreas con mayor impacto 
6. Define objetivos claros: fija metas específicas, como mejorar la precisión de los datos o reducir duplicados.
7. Aplica operaciones de calidad: Limpia, valida y actualiza tus datos usando herramientas automáticas o procesos manuales.

Métricas de calidad de datos

Una vez que haya identificado las dimensiones con las que desea medir la calidad de sus datos, es hora de traducirlas en métricas específicas y mensurables. Visualizar estas métricas en paneles le permite realizar un seguimiento de la calidad de los datos a lo largo del tiempo y priorizar áreas de mejora.

Algunas métricas para diferentes dimensiones de calidad de datos:

Métricas de precisión: Medir qué tan precisos son los conjuntos de datos. Los ejemplos pueden incluir:

• Tasa de error: porcentaje de puntos de datos que son incorrectos.
• Tasa de coincidencia: porcentaje de puntos de datos que coinciden con una fuente de verdad conocida.
• Error absoluto medio: diferencia promedio entre los puntos de datos y sus valores verdaderos.

Métricas de integridad: Medir la proporción de datos faltantes dentro de un conjunto de datos. Los ejemplos generalmente incluyen:

• Porcentaje de valores faltantes: Porcentaje de campos con valores faltantes.
• Tasa de finalización: porcentaje de registros con todos los campos obligatorios completados.
• Proporción de recuento de registros: Relación entre registros completos y registros totales.

Métricas de coherencia: Medir si los datos se adhieren a reglas y formatos predefinidos. Algunos ejemplos incluyen:

• Tasa de estandarización: porcentaje de puntos de datos que se ajustan a un formato específico.
• Tasa de valores atípicos: porcentaje de puntos de datos que se desvían significativamente de la norma.
• Tasa de registros duplicados: Porcentaje de registros que son copias idénticas de otros.

Métricas de puntualidad: Para medir la frescura y relevancia de sus datos. Ejemplos incluyen:

• Antigüedad de los datos: tiempo promedio transcurrido desde que se capturaron o actualizaron los datos.
• Latencia: Tiempo que tardan los datos en estar disponibles después de su generación.
• Tasa de moneda: Porcentaje de puntos de datos que reflejan la información más reciente.

Métricas de unicidad: Garantizar que todos los registros sean distintos y evitar duplicados. Ejemplos incluyen:

• Tasa de registros únicos: Porcentaje de registros con identificadores únicos.
• Tasa de deduplicación: Porcentaje de registros duplicados identificados y eliminados.

En resumen, para cualquier empresa, la calidad de los datos es una inversión a largo plazo que permite tomar decisiones más acertadas. Al garantizar la precisión, integridad y consistencia de tus datos, estarás construyendo una base sólida para el crecimiento futuro de tu empresa. Al igual que Netflix, contar con datos de calidad puede ser la clave para transformar información en resultados tangibles y  alcanzar los objetivos de tu negocio.

Vivimos en plena era digital, donde los datos se han convertido en un recurso crítico para cualquier negocio. Hace ya casi 10 años, con la aparición del Big Data, surgió la convicción de que si una empresa generaba grandes volúmenes de datos podría llegar a generar un gran valor empresarial. Sin embargo, con el paso del tiempo y la expansión masiva de los datos generados año tras año, las compañías líderes en su sector se han dado cuenta de que el verdadero poder de los datos radica en saber cómo extraer el máximo valor de estos.

Por ello, para desbloquear el verdadero valor potencial de los datos, las empresas deben volver al punto de partida y evaluar su nivel de madurez de los datos. Un Modelo de Madurez de Datos (DMM) es un marco para evaluar el desarrollo de las capacidades de una empresa en la gestión y procesamiento de datos, así como en el uso de los datos para obtener beneficios óptimos. 

En otras palabras, las empresas necesitan evaluar dónde se encuentran en la gestión y el procesamiento de sus datos para determinar el beneficio que están obteniendo, comprender sus limitaciones y riesgos en el escenario actual, y definir las acciones necesarias para convertirse en una empresa Data-Driven.

Cómo entiende MIND los diferentes estados de madurez

Gracias a nuestros más de 20 años de experiencia en la analítica del dato hemos desarrollado un modelo de diagnóstico de madurez propio, cómo resultado del camino que nuestro equipo entiende que es necesario para llegar a ser una empresa guiada por los datos.

El principal objetivo es poder ayudarles a definir bien las acciones a realizar y, en consecuencia, poder desarrollar una buena estrategia de datos y mejorar sistemáticamente sus capacidades de gestión y explotación de datos.

En función del nivel de confianza de la calidad de los datos corporativos, la etapa de madurez irá desde:

1. El “Inconsciente”: donde los datos no se ven como un activo estratégico
2. Pasando por la etapa de “Transición”: donde se empieza a construir un data warehouse y a pensar en usos avanzados del dato 
3. Hasta el “Consciente“: donde hay una política de “Data Quality By Design” implementada

En función del nivel de madurez a nivel personas, procesos y tecnología para el aprovechamiento de los datos corporativos, las etapas las clasificamos en:

• Informal: En esta etapa la organización se encuentra en una etapa inmadura en términos de datos pero se pueden identificar iniciativas individuales de informes entre departamentos aunque el dato todavía no se ve como un activo y no hay cultura del dato en la organización, el excel es sistema de BI en este tipo de organizaciones.
• Basic: Empieza a haber Iniciativas individuales dentro de la organización. Producción intensiva de hojas de cálculos y se empiezan a estructurar los procesos de producción de información pero todavía hay discrepancias entre los reportes departamentales. En esta etapa empiezan las iniciativas individuales por la exploración en herramientas de visualización de datos.
• Starter: La organización empieza a ser consciente de que el dato debe ser transversal a toda la organización, empieza a madurar el concepto de “dato único” o “única versión de la verdad”. La calidad del dato llega a transformarse en negocio ya que evita errores y mejora la toma de decisiones. Se comienza a estandarizar el reporting. Se dan los primeros pasos en la construcción de un data warehouse.
• Growth: El dato pasa a guiar por completo la estrategia empresarial. Cuadros de mando maduros soportan las decisiones. La calidad del dato está controlada y la organización es consciente de su importancia. Se empiezan a usar procesos avanzados del dato.
• Cruise: Equipo específico para la gestión del dato en la organización (interno o externo). Se automatizan los procesos de obtención de datos y el modelo de negocio está representado en modelos de datos. Se integran los datos descriptivos y predictivos en los procesos operativos. Se comienzan pruebas piloto de decisiones basadas en IA.
• Nirvana: La organización piensa en el dato como activo y prioriza siempre la automatización del dato que va al igual más rápido que el negocio en la producción de insights. Política “Data Quality By Design” en los procesos operativos implementada. Organización “Al Ready”.

El verdadero valor de realizar un buen diagnóstico del estado de madurez de una organización se traduce en el poder diseñar una hoja de ruta precisa que detalle los pasos a seguir, así como el ritmo al que la organización puede avanzar mientras se implementan las diferentes acciones a llevar a cabo. 

La adopción del dato en una organización es un proceso de madurez y un camino que se debe recorrer sin pasar por alto las etapas, a lo largo de la trayectoria de MIND hemos visto organizaciones que han ido más rápido que la capacidad de absorber el dato por parte de la organización y la consecuencia es el nulo éxito de la estrategia de datos y normalmente viene acompañado de una cantidad importante de dispendio de recursos.  

Pero sin duda, la madurez data-driven es un viaje que las organizaciones deben emprender para aprovechar al máximo los datos disponibles

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En MIND podemos ayudarte a evaluar el nivel de madurez data driven de tu organización. Nuestra metodología nos permite identificar tu situación actual y analizar la calidad de los datos, la integración de sistemas y el uso de herramientas modernas. Tras esta evaluación te entregamos un informe con todas las recomendaciones para que tu empresa pueda obtener más valor en los datos y te guiamos a dar cada paso y avanzar en cada nivel del modelo de madurez. 

Según un estudio realizado por Gartner Group para conocer los motivadores para el uso RPA en las empresas, la automatización de tareas repetitivas o manuales aparece como primer foco para invertir en IA.

Y los trabajadores, también esperan de la IA que les ayude en el trabajo más tedioso.

¿Qué es RPA?

RPA es una combinación de Inteligencia Artificial (IA) y automatización de software. Esencialmente, permite a las empresas configurar software informático para recopilar y extraer conocimientos, reconocer patrones y aprender, adaptarse y responder a nuevas situaciones.
RPA es diferente a un programa de ordenador estándar. Es dinámico – busca patrones, hace predicciones y puede configurarse para “observar” la forma en que un usuario realiza una tarea en particular.
La configuración para la automatización de procesos no necesita de un trabajo preliminar de programación o scripting y puede incluso automatizarse reproduciendo los movimientos realizados por nosotros en la interfaz.

¿Quiénes invierten en RPA?

RPA es uno de los sectores de más rápido crecimiento de la industria de tecnología. Puede aumentar la eficiencia y la productividad de una empresa, aportando beneficios al resultado final.
El proveedor de comunicaciones móviles del Reino Unido Telefónica O2 ha desplegado más de 160 robots para procesar entre 400.000 y 500.000 transacciones cada mes, con un rendimiento de la inversión de más del 650% durante tres años. Más sorprendente aún, es que Telefónica O2 lo ha alcanzado formando sólo a cuatro personas.
Otra gran empresa de servicios públicos con sede en el Reino Unido, desplegó más de 300 robots que procesan una media de tres millones de transacciones por trimestre, con un rendimiento anual de la inversión del 200 por ciento. Aquí, dos humanos orquestan estos 300 robots que realizan el trabajo de 600 personas.

“La próxima década se tratará de reemplazar la mano de obra más barata por la automatizada”

En general, los primeros que adoptan el RPA descubren que la automatización transforma radicalmente las operaciones, ofreciendo costos mucho más bajos al mismo tiempo que mejora la calidad del servicio, aumenta el cumplimiento (porque todo lo que hace el software se registra) y disminuye los tiempos de entrega.
“La última década se trató de reemplazar la mano de obra con mano de obra más barata. La próxima década se tratará de reemplazar la mano de obra más barata por la automatizada”, cuenta Chetan Dube, fundador de IPsoft.

Gartner apuntaba en 2018 un gasto de 680 millones de dólares en este tipo de software en todo el mundo, creciendo a un ratio del 60% anual hasta llegar a los 2400 millones de dólares en 2022.
Para finales de 2022, la consultora espera que el 85% de las organizaciones grandes y muy grandes habrán adquirido algún sistema de RPA.

¿Para qué usar bots?

Gartner apunta como principales puntos donde usar estos bots:

• Aplicaciones que acceden a la web de la empresa.
• Recolección de datos de diferentes aplicaciones.
• Copiar y Pegar.
• Extracción de datos estructurados de documentos.
• Siguiendo reglas condicionales del tipo if/then.
• Abrir emails y ficheros adjuntos.

RPA es ideal para tareas que implican datos transaccionales de una variedad de fuentes. Algunos ejemplos de su aplicación actual incluyen: procesamiento de facturas, cuentas por pagar, viajes y gastos, procesamiento de reclamos, entrada de nómina y cambio de (dirección, nombre, etc.). Se estima que hasta un 45 por ciento de las actividades por las que las empresas pagan a las personas pueden ser automatizadas a través de RPA.

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.

La conclusión sobre las reservas data de un promedio del 90,74% en el 2019, con datos desde enero hasta octubre.

Las diferencias en las tasas de abandono de las reservas se deben al tipo de viaje reservado, el precio, el tiempo y el esfuerzo necesario a la hora de reservar. Los consumidores se toman tiempo para investigar las compras sobre viajes, por la cual las tasas de abandono son más altas que la media del comercio minorista.

DATOS SOBRE LAS RESERVAS EN 2019

Un ejemplo muy claro es las reservas de cruceros. Al ser una compra que suele ser cara, los viajeros suelen tomarse más tiempo para comparar opciones y puede que la decisión dure meses. Por eso, el proceso de reserva puede comenzar y abandonarse repetidas veces.

Las reservas de habitaciones son más sencillas. La mayoría no requiere un pago por adelantado, lo que convierte este proceso en algo simple para el usuario. Aún así, la tasa de abandono en este campo se sitúa en un 84,63%

El abandono es inevitable, todos los usuarios investigan sus opciones y ven que se adapta mejor, pero el sector puede minimizar el problema. La mejora de la experiencia de usuario es fundamental, ya que puede hacer mucho más sencilla la forma de reservar o conocer la información que los usuarios necesitas. Fijarse en los hábitos del comprador es la clave.

También se debe tener en cuenta las épocas de reservas, ya que se ha podido observar una disminución del abandono en enero y una subida máxima en agosto, hacia el final de temporada. En aerolíneas y alquiler de coches, es un poco más diferente. La tasa más baja es en mayo, puede que por aquellos que reservan sus vacaciones a ultima hora.

Si quieres saber más sobre el estudio realizado SaleCycle puedes acceder al texto original haciendo clic aquí.