Machine learning: Identifica patrones y anticípate al futuro.

En cualquier negocio, conocer los comportamientos de los clientes es muy importante para saber cómo actuar y qué estrategias comerciales implantar. En la industria del travel es aún más importante.  Es un mundo muy cambiante y los patrones pueden variar de un año para otro. Poder identificar esos patrones, es lo que ayudará a tomar las mejores decisiones y, de cierta manera, poder anticiparte al futuro para obtener el máximo beneficio. Pero ¿cómo identificar esos cambios? La respuesta es clara: a través de la analítica de datos y técnicas de machine learning.

Existen diferentes patrones a los que hay que prestarle atención, como, por ejemplo, patrones de comportamiento por el source market, por los destinos elegidos, o por los diferentes tipos de clientes. Estudiar estos patrones, a través de los datos, sirve para entender cuáles son los hábitos que se repiten, y, por lo tanto, ayudar a mejorar y optimizar el producto que queremos vender de la forma más focalizada posible.

Con el estudio de patrones puedes identificar cambios en el mismo, ya sea para bien o para mal. Conocer que es lo que está cambiando en la tendencia habitual e identificar la nueva es fundamental para sacar el máximo beneficio y anticiparse a tiempo. De esta manera se podrán ir cambiando las estrategias.

¿En qué nos ayuda el machine learning y la analítica de datos?

Gracias a todo el estudio y análisis de la información que nos aportan los datos, podemos descubrir en qué momento cambia el patrón, analizar la progresión de este y conocer qué tipo de acciones se han llevado a cabo por si tienen influencia en ese cambio. Lo positivo de todo ese análisis es que la empresa puede actuar y adaptarse a la tendencia de ese momento en concreto. Por ejemplo, descubrir que aquellos destinos en los que más se focalizaba una compañía, van perdiendo adeptos, y que los clientes prefieren otros lugares, es clave para poder adaptarse a tiempo.

Al identificar todos esos cambios, sabes cómo actuar, lo que ayuda a incrementar las ventas y maximizar los beneficios. Con el estudio de datos pasados y presentes, las técnicas de machine learning ayudan a alcanzar todos los objetivos. Incluso existe la posibilidad de empezar a introducir precios dinámicos en base a la demanda con esas técnicas.

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