El tiempo explica una parte enorme de lo que le pasa a tu negocio: la afluencia de un día, la cancelación de una reserva o la venta de una familia de producto. OpenWeather aporta previsión e histórico por localización; convertirlo en una variable de negocio es otra cosa.
Una fuente externa, gobernada como las tuyas
Incorporamos previsión e histórico meteorológico al modelo, asociados a cada centro, hotel o tienda, con una definición estable de localización y de periodo.
Analítica que explica lo que no controlas
Analítica que mide de verdad el efecto del clima: cuánto de la variación de ventas u ocupación explica el tiempo y cuánto explica tu gestión.
IA que incorpora el contexto exterior
Con esa variable dentro del modelo, las previsiones de demanda dejan de ignorar el factor que más las mueve a corto plazo.
Activación: la decisión que dispara el dato externo
Y la previsión se activa: dimensionamiento de personal, ajuste de compras y avisos operativos cuando el fin de semana viene distinto de lo previsto.
Qué puedes analizar
Demanda frente a clima, con el efecto aislado.
Previsión a corto para personal y compras.
Cancelaciones y no-shows asociados al tiempo.
Comparativa interanual homogénea, descontando el clima.
El clima entra en el modelo como una variable más, junto a la ocupación, la venta y el calendario, para que la previsión se apoye en todo lo que de verdad la mueve.
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Llevamos más de 15 años ayudando a empresas a conseguir sus objetivos. Somos creativos, tenaces y nos encanta lo que hacemos.
ReviewPro recoge en un solo sitio lo que tus clientes dicen en cada portal y en tus encuestas. Lo que falta es saber qué parte de esa reputación se traduce en tarifa, en ocupación y en repetición.
Reseñas gobernadas y comparables
Normalizamos puntuaciones, portales, idiomas y categorías para que una reseña de un canal sea comparable con la de otro, y con la de otro hotel. Una sola escala, una sola definición de valoración.
Analítica que cruza reputación con ingreso
Analítica que cruza reputación con negocio: cómo se mueve la nota frente a la tarifa, frente a la ocupación y frente al año anterior, por propiedad y por área del hotel.
IA que lee lo que dicen tus clientes
Los comentarios se analizan con IA sobre dato gobernado: de qué se queja la gente exactamente, en qué idioma y desde cuándo, sin leer mil reseñas a mano.
Activación: la queja llega a quien puede resolverla
Y el hallazgo se activa: alerta al responsable del área afectada, seguimiento de si la nota se recupera y el dato de reputación disponible en el mismo cuadro de mando que el ingreso.
Qué puedes analizar
Nota y volumen de reseñas por portal, propiedad y periodo.
Temas recurrentes: qué se repite y con qué gravedad.
Relación entre reputación y tarifa, medida y no intuida.
Comparativa entre propiedades con la misma escala.
La reputación deja de ser un informe aparte: vive en el mismo modelo que la ocupación, la tarifa y el gasto del huésped, y se lee junto a ellos.
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Revinate concentra el perfil del huésped y la relación directa con él: campañas, histórico y reservas sin intermediario. Su lectura completa solo aparece cuando ese perfil se cruza con el PMS y con lo que el huésped gasta en el hotel.
Un cliente, un registro: el CRM gobernado
Unificamos el perfil de huésped entre Revinate y tu PMS, resolviendo duplicados y fijando una sola definición de cliente, estancia y valor. Un huésped, un registro, aunque haya reservado por tres canales distintos.
Analítica del embudo de punta a punta
Analítica de valor del huésped, repetición y aportación real del canal directo, con el coste de captación frente a la comisión que te ahorras.
IA sobre el pipeline real
Sobre dato gobernado, la IA identifica quién tiene más probabilidad de repetir y qué mensaje le encaja, con tu histórico de estancias detrás.
Activación: el dato vuelve al CRM
Y la audiencia se activa: segmentos que se recalculan solos y vuelven a Revinate listos para campaña, sin exportar una lista a mano.
Qué puedes analizar
Valor del huésped a lo largo de todas sus estancias.
Repetición y fidelidad por segmento y procedencia.
Aportación del canal directo frente al intermediado.
Rendimiento de campaña medido en reservas, no en clics.
El perfil de huésped vive en el mismo modelo que el PMS y el TPV del hotel, así que la relación directa se mide con el gasto real y no solo con la apertura del correo.
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Salesforce es donde vive tu proceso comercial, con toda la trazabilidad de cada oportunidad. Cuando la pregunta cruza el CRM con facturación, con producto o con soporte, el informe se queda corto.
Un cliente, un registro: el CRM gobernado
Modelamos cuentas, contactos y oportunidades con una jerarquía de cliente única y una sola definición de etapa y de cierre, resolviendo los duplicados que arrastra cualquier CRM con años de uso.
Analítica del embudo de punta a punta
Analítica de embudo, cobertura de cuota y previsión sobre un modelo que incluye lo que Salesforce no tiene: ingreso real, margen y consumo del cliente.
IA sobre el pipeline real
Con el dato gobernado, la IA prioriza cuentas, explica desviaciones de forecast y responde en lenguaje natural con el mismo criterio que usa dirección comercial.
Activación: el dato vuelve al CRM
Y el resultado se escribe de vuelta en Salesforce: scoring, campos calculados y alertas, para que el comercial vea la información donde ya trabaja.
Qué puedes analizar
Previsión frente a cuota, por equipo, territorio y producto.
Conversión por etapa y tiempos reales de ciclo.
Valor y margen por cuenta, con el ingreso ya conciliado.
Salud de cartera: concentración, altas, bajas y riesgo.
El modelo une Salesforce con facturación, producto y soporte, así que la cuenta se ve completa y no solo desde el ángulo comercial. Y el histórico es tuyo, independientemente del CRM.
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Salesforce Marketing Cloud orquesta la comunicación con tu cliente en todos los canales. Medir su efecto sobre el negocio exige un dato que la propia herramienta no tiene: el ingreso, el margen y lo que pasó después.
Audiencias gobernadas, no listas sueltas
Unificamos el contacto entre Marketing Cloud, el CRM y facturación, con una sola definición de audiencia, consentimiento y conversión. La misma persona deja de contar tres veces.
Analítica de campaña hasta el ingreso
Analítica de recorrido completo: qué journey mueve la aguja, cuánto cuesta cada conversión y qué canal aporta clientes que se quedan.
IA para decidir a quién y cuándo
Sobre dato gobernado, la IA calcula propensión de compra y de abandono con tu histórico, y ayuda a decidir el siguiente mejor mensaje en lugar de adivinarlo.
Activación: segmentos que se escriben solos
Y esa inteligencia se activa en la herramienta: audiencias y atributos que se escriben de vuelta y alimentan los journeys sin intervención manual.
Qué puedes analizar
Retorno por journey y por canal, medido en ingreso.
Coste de adquisición y valor del cliente, cruzados.
Propensión de compra y de abandono con tu histórico.
Consentimiento y presión de contacto bajo control.
El modelo une Marketing Cloud con el CRM y con la facturación, así que el journey se evalúa por lo que aporta al negocio. Y las audiencias son tuyas, al margen de la herramienta.
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SAP S/4HANA Cloud es el núcleo donde vive tu gestión: finanzas, compras, producción y logística, con el detalle de cada documento. Convertir ese detalle en una lectura de negocio comparable entre sociedades es un trabajo de dato, no una exportación.
Un dato gobernado, no un volcado del ERP
Leemos el core sin alterarlo y lo modelamos con tus definiciones: qué sociedad, qué centro de coste y qué versión de la jerarquía manda. El resultado es un único juego de cifras auditable hasta el documento de origen.
Analítica sobre el negocio completo
Analítica por sociedad, división y país sobre un modelo común, con comparativa frente a presupuesto y al año anterior sin esperar a que cierre el consolidado.
Una visión financiera unificada, aunque no todos usen el mismo ERP
Aquí está la diferencia: el modelo financiero es uno, aunque tus sociedades no compartan sistema. S/4HANA convive con otros ERP del grupo en un único plan de cuentas analítico, con una sola definición de margen y de jerarquía, así que la cuenta de resultados consolidada deja de depender del Excel que alguien monta cada cierre.
IA sobre dato de gestión, no sobre hojas
Sobre ese modelo, preguntar en lenguaje natural deja de ser un riesgo: la IA responde con las mismas reglas que usa el controller, y cita de dónde sale cada número.
Activación: el dato vuelve a la operación
El dato vuelve al proceso: desviaciones que avisan al responsable de compras, previsión de circulante para tesorería y métricas de negocio publicadas donde cada equipo decide.
Qué puedes analizar
Cuenta de resultados por sociedad y consolidada, con la misma jerarquía para todos.
Coste de producto y desviaciones frente a estándar.
Compras y proveedores: concentración, plazos y cumplimiento.
Capital circulante: stock, cobro y pago, y qué los mueve.
El modelo es el mismo para todas tus fuentes, así que el dato de S/4HANA convive con el del CRM, el del canal digital y el de la operación. Cambiar de sistema no obliga a rehacer la analítica.
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SharePoint es donde muchas compañías guardan la documentación que sostiene su operación: plantillas, listas, informes y hojas de trabajo departamentales. Toda esa información existe, pero no está disponible para analizar.
Del fichero al dato gobernado
Incorporamos ficheros y listas de SharePoint al modelo con validación y control de versión, respetando los permisos que ya tienes definidos. El dato entra sin duplicar la gestión documental.
Analítica que no depende de quién actualiza el Excel
Lo que estaba en documentos departamentales pasa a convivir con el dato de tus sistemas, y el informe se construye una vez en lugar de recomponerse cada mes.
IA que lee tus documentos con contexto
Sobre ese dato ya estructurado, la IA responde con contexto documental fiable: la versión vigente, el responsable y la trazabilidad de cada valor.
Activación: el resultado vuelve a la carpeta
Y el resultado vuelve a SharePoint o a Teams, donde el equipo lo consulta sin cambiar de herramienta ni pedir acceso a nada nuevo.
Qué puedes analizar
Listas y hojas departamentales, integradas y validadas.
Presupuesto y objetivos frente a real.
Permisos respetados: quién ve qué, como ya estaba definido.
Trazabilidad documental de cada cifra.
El documento departamental deja de ser un silo: convive en el mismo modelo con el dato de tus sistemas, con su trazabilidad y sus permisos intactos.
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Summar gestiona la administración de personal y la parte laboral, donde vive el coste real de tu plantilla. Ese coste es una de las mayores partidas del negocio y suele analizarse con el menor detalle de todas.
Dato de personas gobernado y con permisos
Llevamos el dato laboral a un modelo con una definición única de centro, puesto y concepto de coste, y con los permisos resueltos antes de publicar nada.
Analítica de plantilla, coste y rotación
Analítica de coste de personal por centro y periodo, con la comparativa frente a presupuesto y frente a la actividad que ese equipo sostiene.
IA sobre dato sensible, con control
Con el dato gobernado y protegido, la IA responde preguntas de dirección sobre plantilla y coste sin exponer información individual que no deba verse.
Activación: el dato vuelve a quien gestiona el equipo
Y el resultado vuelve a la gestión: previsión de coste, alertas de desviación e indicadores para cada responsable, sin pasar por un Excel intermedio.
Qué puedes analizar
Coste de personal por centro, puesto y concepto.
Horas frente a actividad: productividad medida.
Desviación frente a presupuesto, mes a mes.
Composición de plantilla y su evolución.
El coste laboral vive en el mismo modelo que la actividad y el ingreso, de modo que la productividad se mide y no se estima.
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Boatjump confía en Mind para expandir el negocio de barcos
Mediante un análisis profundo de rentabilidad, identificamos los productos y zonas que ofrecían mayor potencial de negocio, optimizando precios y planificación. El modelo predictivo alcanzó un 74% de precisión y reveló que solo un 6,3% de los barcos eran realmente rentables. Con estos insights, Boatjump pudo priorizar su expansión en regiones clave como Split y Mallorca, mejorando su catálogo y anticipándose a la demanda con inteligencia de datos.
04/08/2019
Mediante un análisis profundo de rentabilidad, identificamos los productos y zonas que ofrecían mayor potencial de negocio, optimizando precios y planificación. El modelo predictivo alcanzó un 74% de precisión y reveló que solo un 6,3% de los barcos eran realmente rentables. Con estos insights, Boatjump pudo priorizar su expansión en regiones clave como Split y Mallorca, mejorando su catálogo y anticipándose a la demanda con inteligencia de datos.
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 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
129%
Incremento de barcos rentables
74,14%
Precisión del modelo de demanda
+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.
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Casos de éxito