Boatjump 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 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.
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.

🚀 Los Beneficios
- Identificación de barcos rentables con un modelo de precisión superior al 70%.
- Recomendación de puertos óptimos para expansión, como Split, Mallorca o Sibenik.
- Definición de estrategias de pricing basadas en el precio medio de mercado y descuentos aplicados por tipología.
- Mejora en la planificación anticipada de reservas gracias al análisis de comportamiento por segmentos.
📈 KPIs Relevantes
- +2.500 reglas inferidas sobre rentabilidad por tipología, región y características técnicas.
- +14.000 registros analizados de barcos y reservas.
- 74,14% de precisión del modelo descriptivo automático (versión final).
- Aumento de +129% de barcos rentables en Mallorca entre 2018 y 2019.
- Identificación de que solo un 6,3% de los barcos eran realmente rentables, lo cual ayudó a optimizar el catálogo.