Smart data, ML y otras nuevas tecnologías turísticas vistas en FiturtechY

FiturtechY, las interesantes jornadas tecnológicas celebradas en el marco de la feria Fitur 2017 analizaron las nuevas y revolucionarias tecnologías que vienen a transformar el sector turístico y hotelero, como smart data y open data, Machine Learning (ML), los BOTs y la robótica. ¿Quiere saber más?
Smart data – open data

Portada del ebook sobre open dataEn el foro #techYdestino de FiturtechY, en la pasada edición de Fitur, Álvaro Carrillo de Albornoz, director de la Plataforma Tecnológica del Turismo – Thinktur, presentó el ebook “Smart Data y Open Data”, cuya elaboración ha partido del  desarrollo de una de las “10 Tendencias tecnológicas en turismo para 2016″, elaborado el año pasado por el grupo de trabajo de los Centros Tecnológicos en Turismo, promovido por Invattur y Thinktur.

En la creación de este ebook han participado AndalucíaLab, FIT Canarias, Invattur, Instituto de Turismo de la Región de Murcia, Instituto Tecnológico Hotelero (ITH), PCT de Turismo y Ocio de Cataluña, Tecnalia, Turistec y Vicomtech-IK4, que han analizado en detalle las características del big data y el open data, aportando casos de éxito que muestran el uso y utilidad  de esta tecnología en el sector.

El escenario del big data presenta importantes oportunidades para la industria turística, fundamentalmente por la gran cantidad de información que fluye entre todos los agentes de la cadena de valor. “Las empresas turísticas y las administraciones públicas deben aprovechar el gran volumen de datos internos, los externos de otras fuentes y la valiosa información que generan y comparten los propios usuarios”, se señala en el ebook. Unos datos que deben proporcionar un mejor conocimiento del cliente para mejorar su fidelización.

Elena Villa, directora del cluster turístico Turistec, resume así  los principales beneficios de aplicar el big data y el open data al sector turístico:

  •  Permite descubrir necesidades y puntos de mejora en las empresas.
  •  Mejora la toma de decisiones: la información obtenida de las diferentes fuentes de datos permite a las empresas tomar decisiones estratégicas en un tiempo óptimo.
  •  Facilita que las compañías evalúen sus productos. El análisis del conjunto de datos generados provee información muy valiosa que les permite crear nuevos productos o rediseñar los ya existentes. Además el big data puede acelerar la velocidad con que se desarrolla un producto.
  • Análisis productivo: el big data puede ayudar a las empresas turísticas a anticiparse al comportamiento del mercado y de los clientes, y responder de una forma proactiva.
  • Segmentación de clientes y personalización de servicio y/o producto: las empresas pueden orientar sus servicios y satisfacer las necesidades de sus consumidores de forma específica y personalizada.

El turismo es uno de los sectores donde mayor impacto va a tener la revolución del big data. La inversión en estrategias big data va a ser cada más necesaria para diferenciarse de la competencia y generar un valor añadido a los clientes

El turismo es uno de los sectores donde mayor impacto va a tener la revolución del big data. La inversión en estrategias big data va a ser cada más necesaria para diferenciarse de la competencia y generar un valor añadido a los clientes.

Actualmente el turista busca una experiencia integrada y personalizada, apoyada en recomendaciones y valoraciones expresadas de otros usuarios en la Red. El Big Data transforma las acciones en predicciones, convirtiéndose en una herramienta de enorme utilidad para las empresas turísticas.

Descárguese aquí el ebook “Smart Data y Open Data”

ML, BOTs, robótica

Otra de las interesantes jornadas de #techYnegocio en Fitur se centró en la revolución tecnológica, y en concreto en la evolución del Machine Learning (ML), la aplicación de esta herramienta en el sector hotelero, la inclusión de los BOTs en el turismo y el desarrollo de la robótica en el sector.

Dario Lombardi, vicepresidente de BigML, explicó el concepto ML, disciplina científica que crea sistemas que aprenden automáticamente aplicando algoritmos que se pueden emplear en casos futuros, esto es, cómo conocer las probabilidades de que un hecho ocurra basándose en datos históricos. Según Lombardi, el ML es útil debido a que “mejora las decisiones encontrando patrones escondidos, ayuda a localizar valor en los datos y siempre va a ganar al ser humano, debido a que puede conseguir enormes cantidades de datos en segundos”.

Entre las aplicaciones prácticas del ML, Lombardi destacó su uso como sistema de recomendaciones, así como para ofertas dinámicas, segmentación y el clustering -agrupamiento- y la detección del fraude. Ejemplos de éxito en el uso de esta tecnología son los de Starwood, que gestiona mediante esta herramienta el precio de las habitaciones; Expedia, que ha construido su negocio basándose en él, busca vuelos y detecta fraudes y, finalmente, Hotel Tonight, que predice las ventas.

Ejemplos de éxito en el uso del Machine Learning (ML) son los de Starwood, que gestiona mediante esta herramienta el precio de las habitaciones; Expedia, que ha construido su negocio basándose en él, y Hotel Tonight, que lo emplea para predecir las ventas

Andrés González, de la empresa tecnológica Clever Data, comparó el ML con la cocina y resaltó que es primordial la definición de los objetivos del negocio frente a la inmensa cantidad de datos. El proceso de ML consta, a su juicio, de cinco pasos: adquisición de los datos en bruto (desde redes sociales, hojas de reservas…), limpieza de los datos, selección y transformación, entrenamiento del modelo predictivo para detectar los patrones y finalmente, evaluación de la calidad de dichos datos. Para González, con el ML se puede lograr hacer lo mismo que consiguen redes como Facebook o Google, pero a unos costes y un tiempo muy reducidos. Lo importante es, por tanto, que “el sistema consigue predecir con anticipación la cancelación de reservas y la mejora de ingresos y ocupación“; que se puede gestionar de forma más eficiente el overbooking y, en último lugar, la optimización de precios y habitaciones.

Desde el departamento de redes sociales del Grupo Palladium, Guille Rodríguez, acercó a los asistentes a uno de los proyectos más avanzados respecto al compromiso y el trato con los clientes en el sector hotelero. Con su discurso acerca de los BOTs en las redes sociales hizo un repaso de los ejemplos que más han evolucionado en este aspecto, como el del hotel Usuhaia de Ibiza, que instaló un nuevo sistema de roaming mediante el cual los clientes extranjeros podían compartir sus experiencias con el resto del mundo. Según Rodríguez, “el cliente no se acuerda de la cama en la que durmió, sino de las experiencias que vivió”. Por lo tanto, su apuesta por los BOTs se basa en crear aplicaciones aprovechando el potencial Facebook. Como muestra, el proyecto piloto que desarrolla el papel de un asistente virtual que responde a cualquier cuestión y es entrenado, a través de un chat en vivo, directamente utilizando la app Facebook Messenger.

Un ejemplo del uso de los BOTs en las redes sociales es el del hotel Usuhaia de Ibiza, que instaló un nuevo sistema de roaming mediante el cual los clientes extranjeros podían compartir sus experiencias con el resto del mundo

Finalmente Michael Loughlin, CEO de Nelmia Robotics Insight, explicó que las empresas tienen la oportunidad de transformarse gracias a la robótica; de hecho, los proyectos en hostelería y hoteles con robots están adquiriendo cada vez mayor relevancia. Destacó varios ejemplos que han conseguido sobresalir: desde Pepper, el robot procedente de Japón que ha conquistado la capital española, hasta casos como el del Seattle Art Museum, que incluye un robot como telepresencia que permite a personas de movilidad reducida “visitar” museos sin salir de casa. “Conseguir la parte física del robot aún está lejos, pero llegará y tendrá todas nuestras preferencias, sabrá exactamente qué necesitamos”, señala.

 


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