Cloudbeds ha creado Signals, un modelo de IA diseñado específicamente para hoteles. Esta innovadora tecnología procesa 4.000 millones de puntos de datos por hora, lo que permite una gestión de revenue y guest marketing mucho más precisa, al analizar relaciones de causa y efecto entre las distintas fuerzas del mercado, en lugar de limitarse a correlaciones simples.
A diferencia de los métodos de previsión tradicionales que, según la compañía, apenas alcanzan un 50-70% de precisión, Signals alcanza hasta un 95% en previsiones a 90 días, y siete días de anticipación de reservas. Lo consigue al integrar múltiples flujos de datos, incluyendo tarifas de la competencia, eventos locales, patrones climáticos y comportamientos de reserva, e incorpora la "superficie temporal de datos de reservas", que analiza los datos en dos dimensiones para proyectar con mayor precisión la demanda futura.
"Esto permite a los hoteleros comprender el verdadero impacto de los cambios en tarifas, campañas de marketing o anuncios de eventos", añaden sus desarrolladores.
Aplicación en hoteles: resultados reales que impulsan los ingresos
E, en Londres, ha sido uno de los primeros en incorporar esta nueva funcionalidad, que usa desde hace maás de un año. Durante un mes de enero especialmente complicado, la herramienta permitió realizar campañas de correo electrónico segmentadas y ajustes estratégicos de tarifas que obtuvieron los siguientes resultados:
- Ocupación hotelera: 93% frente al promedio del 64% de la competencia.
- RevPAR: £120 frente al promedio de £79 de la competencia.
Experiencias personalizadas para los huéspedes a gran escala
Más allá de la optimización de ingresos, Signals permite a los hoteles ofrecer experiencias hiperpersonalizadas desde el primer contacto hasta después de la estancia. Analiza comportamiento, preferencias y patrones de reserva para crear contenidos, ofertas y comunicaciones que conecten con cada huésped.
El caso de Bespoke Hotels ilustra esta capacidad: tras adquirir 40 propiedades sin datos de clientes previos, la cadena recopiló información mediante la integración de Wi-Fi y desarrolló campañas de marketing segmentadas (costeros, rurales, estacionales). La IA identificó brechas de demanda, determinó momentos óptimos para reservas y generó contenido relevante, logrando 1 millón de libras en ingresos en un año, con tasas de apertura del 20% en correos electrónicos altamente segmentados.
"Los hoteles atraviesan un cambio fundamental en el que los enfoques tradicionales fallan", afirma Amit Popat, director de Machine Learning en Cloudbeds. "Signals ofrece datos accionables, permitiendo decisiones rápidas y confiables que transforman la gestión hotelera", concluye.
