Inteligencia artificial antes, durante y después del viaje

Antes del viaje

Barceló Hotel Group utiliza en esta primera fase la inteligencia artificial, según ha revelado Miguel Escalona, el responsable de sus científicos de datos, para “detectar patrones, tanto de búsqueda, de intención de compra, de compra en sí, perfil de cliente, etc.”. Y advierte: “las empresas que no utilizan esta tecnología en su estrategia de marketing se están quedando atrás, por ejemplo para saber cuánto valen sus clientes (Customer Lifetime Value, CLV)”.

Barceló dispone así de un “data lake con visión 360 grados del cliente, al que se aplican algoritmos simples de machine learning para que el huésped obtenga grandes beneficios y de este modo también el hotel, haciendo recomendaciones a su personal, que es el que finalmente decide si aplicarlas o no, en función muchas veces de ese perfil”.

Y es que, concluye, “estamos en la era del cliente, del Customer Centric, y el sector se está moviendo rápido, por lo que las empresas que aún no utilizan esta tecnología se están creando intencionadamente un hándicap”.

De izq. a dcha, Miguel Escalona, de Barceló; Tomeu Bennasar, de Iberostar; Carles Sierra, del CSIC; Raúl Jiménez, de Minube; y Javier Andrés, de Roomdi, en su participación en INTO.

Por su parte Carles Sierra, vicedirector del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial en el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), ha explicado que se está trabajando para aplicar esta tecnología en ofrecer al usuario la mejor combinación de paquete dinámico tras establecer éste sus restricciones, opción ya disponible en IzzynGo; crear una red de confianza de opiniones para personalizar las recomendaciones de restaurantes; y acompañarle en la planificación de su viaje bajo condiciones de incertidumbre.

Durante el viaje

Room Mate Hotels, como ha destacado su CEO, Víctor Fernández, “no se centra en el qué, en el producto, sino en las personas, en la parte emocional que las fideliza. Para ello trabajan en la humanización del dato, fundamentado en escuchar al cliente para anticipar modelos de demanda y desarrollar paquetes específicos”.

De este modo, por ejemplo, en su “modelo de segmentación hemos definido hasta 28 perfiles de personas, incluso los que no son clientes pero sí prescriptores porque hablan bien de nosotros. Así, desde el lado emocional y con tecnología hemos creado modelos de conversación previa a la compra diferenciados para esos perfiles para seducirles e influir emocionalmente en ellos, sorprenderles para crear engagement emocional, evitando entrar a competir en producto o en precio, que es cuando los márgenes empiezan a sufrir”.

No en vano la experiencia del cliente se ha convertido en el nuevo campo de batalla, según ha afirmado David Benito, responsable de Innovación, Móvil y SEO en Meliá Hotels International. Y una de las aplicaciones de la inteligencia artificial para mejorar esa experiencia es la optimización de procesos en el call center, que se concreta en “generar una respuesta automática a consultas realizadas por mail o cuestionario; asistencia por parte de un chatbot a consultas efectuadas por este canal (de hecho estamos a punto de lanzar nuestra renovada aplicación móvil que incluye un chat), pero teniendo en cuenta que algunas respuestas no se pueden automatizar y aún así requieren una respuesta inmediata; y el redireccionamiento de determinadas llamadas a agentes especializados en base a las consultas por teléfono”.

Benito ha insistido en que “calidad y cantidad de datos son al menos tan importantes como el algoritmo”, recordando que “nuestro cliente es digital y espera experiencias digitales; y muchos de nuestros competidores no necesitan transformarse porque ya nacieron digitales, pero no sólo competimos con ellos sino contra la mejor experiencia digital que puedan ofrecer”.

Dentro de esas experiencias en destino cobran protagonismo los robots que camparán a sus anchas por los hoteles en cinco años. De momento los de Savioke ya están presentes en grandes cadenas internacionales como Marriott, Sheraton, Crowne Plaza, Aloft y The Westin, según ha informado Stephan Wirth, cofundador y líder del equipo Robot Navigation en la compañía; quien ha subrayado su “retorno de la inversión en experiencia del cliente por su impacto en redes sociales y comentarios positivos en TripAdvisor que facilitan subir el precio por habitación por esa experiencia extra, así como en el incremento de la satisfacción de clientes y empleados”.

Los robots, como ha subrayado Sierra, “generan sorpresa en el cliente y ésa es una experiencia que va a contar a los demás”. Son los efectos wow, como ha recordado José Luis Salcedo, reinventor digital y líder cognitivo para el sector de la distribución de IBM Global Business Services, que deben “marcar cualquier iniciativa que vaya a lanzar en este caso un hotel, porque son soluciones que permite la tecnología disponible para sorprender al cliente y mejorar su experiencia, aunque deben ser sorpresas individualizadas para cada huésped, adaptando el mensaje a sus características”. En este sentido Escalona ha confirmado que en Barceló buscan “implementar ese efecto wow en la experiencia del cliente pero también en la transformación digital de la empresa”.

Todos los expertos reunidos en INTO han coincidido en señalar que el papel reservado a los robots es el de realizar las tareas más fáciles de automatizar y que no aportan valor al cliente, como la gestión de recursos humanos, donde Room Mate está aplicando procesos robóticos para pasar empleados del back office al front office; o la limpieza de habitaciones, que según Wirth “ya casi está disponible”.

Después del viaje

Las soluciones basadas en machine learning para incrementar la fidelización del cliente se aplican en cuatro fases, como ha apuntado Mar Muñoz, estratega de big data en turismo en IT Travel Services: “la captura de datos, tanto del cliente como del establecimiento y su entorno; su procesamiento, con la necesidad de invertir tiempo en crear data sets; la aplicación del machine learning al análisis; y el análisis de resultados, donde podemos predecir con una fiabilidad del 98,3% qué cliente va a volver, para poder hacer una inversión más inteligente en SEM centrándonos en lo que está demandando”.