Beneficios de Medir y Pronosticar en Turismo

Tarde o temprano, todo operador turístico tiene que tomar decisiones estratégicas basándose en una simple cuestión: adónde irán los turistas.

Cuando los turistas visitan un país, traen consigo expectativas de lo mas variadas. Algunos llegan con un itinerario trazado de antemano por ellos mismos; otros, confían en la oferta de los paquetes ya armados; y otros, desean dejarse sorprender sin agenda fija. Hasta hace poco, los operadores turísticos sólo podían recurrir a su experiencia e intuición para cuantificar a las multitudes. Estrategia vaga e imprecisa, en el mejor de los casos.

Con la proliferación de bases de datos —deductivas, multidimensionales, relacionales, jerárquicas, transaccionales—, en vez de adivinar, las empresas turísticas pueden tener diagnósticos certeros. Ahora es posible saber qué querrá el turista antes que él mismo. Con rigurosidad y precisión.

Tal vez el itinerario se adivine, en función del patrimonio arquitectónico y cultural del país anfitrión, pero, ¿qué pasa cuando se desea saber más de los turistas que acaban de pisar la aduana?

COMO DESCUBRIR QUÉ QUIEREN LOS TURISTAS

Supongamos, por ejemplo, que el Operador Turístico OT sabe por experiencia cuánto gastarán los turistas chinos que llegarán el mes que viene y en dónde gastarán. Pero quiere saber más.

OT  desea saber si los turistas chinos son recurrentes. Así que encarga un análisis a la medida que responda preguntas más específicas, como pueden ser:

  • ¿vinieron antes? En ese caso, ¿se hospedarán en los mismos hoteles?
  • ¿visitarán los mismos lugares que los turistas alemanes?
  • ¿prefieren salir de noche a recorrer la ciudad o se quedan en el hotel?

Con frecuencia, el equipo de estadísticas prepara preguntas intermedias que a simple vista no parecen tener relación con el problema planteado. No sería raro que un analista quiera saber antes si los usuarios del sitio web de OT usan Google Chrome o Firefox y cuál es la resolución de pantalla. ¡Ah!, y cuánto tiempo pasan al día en Facebook.

Y es probable que el cliente (¡y el lector!) no perciba a priori el valor económico de un conjunto de datos de esta índole. Después de todo, a los agentes turísticos les interesan cuestiones prácticas:

  • saber anticiparse a la estacionalidad
  • fijar precios competitivos
  • disminuir las quejas por sobreventa de pasajes
  • tener menos cancelaciones

¿Para qué, pues, querría saber si sus clientes usan un navegador u otro?

OT consigue inferir las preferencias de uso de las redes sociales. Descubre que sus turistas prefieren YouTube, desdeñan Facebook y buscan información en Google sobre los casinos locales. La utilidad ahora es más obvia: OT puede  desarrollar una campaña de marketing digital con videos en la web. Y en los videos incluirá, claro, casinos.

 En efecto, los modelos predictivos y de inferencia a partir de datos funcionan sólo si alguien les formula las preguntas correctas.

Ahora, OT está entusiasmado. Sigue preguntando a su equipo estadístico: ¿y cuánto tiempo estarán los chinos? ¿y por qué no se quedan más días, como los coreanos?

 Y si el modelo es bueno y los datos suficientes, seguro que tendrá una respuesta.