Los datos están en los detalles: su guía para el análisis del rendimiento hotelero

Amanda McDowell
Amanda McDowell
Updated
February 20, 2025
/
Published
February 20, 2025
Los datos están en los detalles: su guía para el análisis del rendimiento hotelero

Su hotel ya recopila una gran cantidad de datos. La información sobre quién hace las reservas, las horas punta y lo que genera la mayor cantidad de ingresos está al alcance de la mano, pero ¿cómo la utiliza?

Ahí es donde entra en juego el análisis de datos hoteleros. Desde mejorar la eficiencia operativa hasta mejorar las experiencias de los huéspedes, aprovechar la información que ya está recopilando le permite trabajar de manera más inteligente (¡no más ardua!) y gestiona un mejor negocio hotelero.

Así que echemos un vistazo a cómo aprovechar al máximo tu información. En este artículo, abordaremos:

  • Elementos clave del análisis de datos hoteleros
  • La inteligencia de datos que su hotel ya recopila
  • Cómo el análisis de datos mejora la experiencia de los huéspedes

¿Qué es el análisis de datos hoteleros?

En el sector hotelero, el análisis de datos implica recopilar y analizar información sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias de reserva, los flujos de ingresos y mucho más para tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos para administrar su hotel.

Al monitorear las métricas clave, obtienes información más profunda sobre tus huéspedes, entendiendo sus preferencias e identificando qué ofertas ofrecen el mayor valor. Esto no solo ayuda a aumentar los ingresos, sino que también mejora la experiencia general de los huéspedes.

Con avances en IA, estos análisis son cada vez más precisos y potentes, y ofrecen información detallada sin aumentar la carga de trabajo de los hoteleros.

¿Qué datos tiene mi hotel?

Types of Data Hotel Tech Collects

Las operaciones hoteleras son en gran medida digitales. Esto significa que siempre se recopilan datos. Solo es cuestión de entender lo que tienes y cómo usarlo.

Por ejemplo, su sistema de administración de propiedades recopila puntos de datos operativos sobre la eficiencia de su personal y su sistema de gestión de ingresos proporciona información sobre las tendencias de reserva. Y si utilizas un sistema de gestión de huéspedes, lo sabrás qué ventas adicionales son las más populares, el grado de satisfacción de los huéspedes con su estancia y la información sobre las conversaciones que el personal mantiene con los huéspedes.

Tipos de datos que recopila la tecnología hotelera

Property Management System

Revenue Management System

Guest Management System

  • Room inventory

  • Average length of stay

  • Historical reservations

  • Most popular room type

  • Overall profits and losses

  • Average cost of stay

  • Historical cashflow

  • Most profitable room type

  • Most popular upsells

  • Average message response time

  • Common check-in and checkout times

  • Guest ratings for specific parts of their stay

  • Average digital tips generated

Guía rápida sobre los tipos de análisis de datos hoteleros

Términos de análisis de datos a tener en cuenta

Descriptive Analytics

Diagnostic Analytics

Predictive Analytics

Prescriptive Analytics

Real-Time Analytics

Looking at historical data like:

  • Past booking volume

  • Average length of stay (ALoS)

  • Common room types

Understanding the why behind data trends:

  • Connecting booking volume to special events

  • Sorting ALoS into guest segments

  • Attaching traveler personas to room types

Putting diagnostics into practice by:

  • Anticipating booking volume for upcoming events

  • Making predictions on occupancy based on ALoS

  • Understanding which type of traveler is likely to book and when

Recommending a course of action based on past events:

  • Raising prices when more bookings are anticipated

  • Offering promotions to get the ALoS to be profitable

  • Catering offerings to the type of traveler you anticipate

Monitoring data in real-time to make changes quickly:

  • Adjusting prices during high-volume booking days

  • Updating your length-based promotions in real-time

  • Turning add-on offerings on and off based on demand

Tipos de análisis de datos hoteleros

Analytics Type

What It Does

Hospitality Example

Descriptive Analytics

Looks at past data to identify trends.

A hotel reviews last summer’s occupancy rates to plan for the upcoming season.

Diagnostic Analytics

Explains why something happened.

A resort discovers a booking spike was caused by a nearby music festival.

Predictive Analytics

Forecasts future trends based on past data.

A city hotel predicts a post-holiday dip and offers business traveler discounts.

Prescriptive Analytics

Recommends actions based on predicted outcomes.

A family resort launches a kids-stay-free promo before spring break to boost bookings.

Real-Time Analytics

Monitors live data for instant decision-making.

A mobile checkout system alerts housekeeping to prioritize room turnovers.

Los hoteles tienen acceso a una gran cantidad de datos, pero ¿cómo se pueden convertir esos datos en información útil? Ahí es donde entra en juego el análisis de los datos de los hoteles.

Si bien el «análisis de datos» puede parecer intimidante, no tiene por qué serlo. Si te familiarizas con algunos términos y métodos clave, rápidamente te sentirás más seguro al iniciar la conversación. Para ayudarte, hemos reunido algunos términos esenciales de análisis de datos que todo hotelero debe conocer.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo examina los datos históricos para comprender las tendencias pasadas. Esto incluye información como el volumen de reservas anteriores, la duración media de la estancia y los tipos de habitación más populares.

Un ejemplo en el sector hotelero: una cadena hotelera revisa las tasas de ocupación del año pasado y descubre que los fines de semana de junio tuvieron la mayor demanda. Esta información les ayuda a planificar la dotación de personal y el inventario para la próxima temporada de verano.

Análisis de diagnóstico

La analítica de diagnóstico profundiza en el «por qué» detrás de un evento. Si se produce un aumento o una caída repentinos de las reservas, este análisis puede revelar los factores que contribuyen a ello, como los eventos locales o los cambios en los precios de la competencia.

Ejemplo de hospitalidad: un resort frente a la playa ve un aumento del 30% en las reservas para un fin de semana específico. Los análisis de diagnóstico muestran que se anunció un popular festival de música en las cercanías, lo que impulsó la demanda.

Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza datos históricos para pronosticar las tendencias futuras, a menudo con herramientas impulsadas por inteligencia artificial. Los hoteleros aprovechan esto para anticipar los cambios en la demanda y optimizar las estrategias de precios.

Ejemplo en el sector hotelero: un hotel urbano analiza los datos del pasado y predice una caída en las reservas tras la temporada navideña. Para contrarrestar esto, lanzan un descuento por tiempo limitado para los viajeros de negocios.

Análisis prescriptivo

La analítica prescriptiva va más allá de las predicciones al recomendar acciones específicas para maximizar los resultados. Sugiere estrategias basadas en probabilidades basadas en datos.

Un ejemplo en el sector hotelero: un complejo turístico orientado a familias utiliza análisis prescriptivos basados en inteligencia artificial para identificar que las reservas de los padres aumentan antes de las vacaciones de primavera. En respuesta, lanzan una campaña de correo electrónico dirigida que ofrece promociones para que los niños se alojen gratis.

Análisis en tiempo real

Los análisis en tiempo real rastrean los datos a medida que se producen, lo que permite realizar ajustes inmediatos. Las herramientas basadas en inteligencia artificial pueden analizar el comportamiento de los huéspedes y hacer recomendaciones instantáneas.

Un ejemplo en el sector hotelero: el sistema de caja móvil de un hotel detecta un aumento en las salidas y alerta automáticamente al personal de limpieza para que priorice la rotación de habitaciones, lo que reduce los tiempos de espera de los huéspedes.

KPI clave para el análisis de datos hoteleros

Ahora que sabe los datos de los que ya dispone, puede profundizar en los indicadores clave de rendimiento (KPI) que guían la toma de decisiones inteligentes. Estos proporcionan evaluaciones sobre el desempeño financiero, la satisfacción de los huéspedes y la eficiencia operativa:

KPI de rendimiento financiero

KPI de satisfacción del huésped

KPI de eficiencia operativa

10 maneras en las que los datos de análisis hotelero ayudan a los hoteles

10 Ways Hospitality Analytics Data Helps Hotels

Una vez que sepas qué medir, ¡ya puedes empezar a profundizar! Ahora tienes a tu alcance información como qué productos adicionales ofrecer, cómo fijar el precio de tus habitaciones y cómo programar los horarios de tu personal. Estas son diez maneras de usar esta información:

  1. Optimice la programación del personal: utilice tasas de ocupación y datos de reservas para predecir los períodos pico y ajustar los niveles de personal en consecuencia, reduciendo la ineficiencia de la programación y manteniendo la calidad del servicio.
  2. Mejore la eficiencia del servicio de limpieza: analice los patrones de entrada y salida de los huéspedes para agilizar los horarios de limpieza y garantizar que las habitaciones se limpien tan pronto como los huéspedes se vayan.
  3. Mejore la gestión del inventario: utilice los datos para rastrear el uso de los suministros y pronosticar la demanda, evitando la escasez y reduciendo los costos excesivos de inventario.
  4. Perfeccione las estrategias de precios: aproveche la información sobre los ingresos y los modelos de precios optimizados para ajustar las tarifas de las habitaciones de forma dinámica en función de la demanda del mercado, los eventos locales, los datos históricos y los precios de la competencia.
  5. Optimice las operaciones de mantenimiento: implemente el mantenimiento predictivo mediante el análisis de los datos de rendimiento de los equipos para abordar los posibles problemas antes de que provoquen interrupciones.
  6. Aumente la eficacia del marketing: utilice las opiniones de los huéspedes y las campañas de marketing específicas para llegar a los huéspedes adecuados con ofertas personalizadas, lo que aumentará las reservas y la fidelidad de los huéspedes.
  7. Previsión de la demanda: reflexiona sobre los datos históricos de reservas para pronosticar el futuro de la demanda de reservas y planificar mejor la dotación de personal, el inventario y el volumen total de huéspedes en diferentes momentos.
  8. Impulse iniciativas sostenibles: tenga en cuenta los datos sobre el consumo de energía en su hotel e identifique qué iniciativas tendrían el mayor impacto.
  9. Mejore las experiencias de los huéspedes: utilice los datos de comportamiento de los huéspedes y los patrones de reserva para personalizar los servicios, lo que se traducirá en una mayor satisfacción y en la repetición de los negocios.
  10. Crea ventas adicionales personalizadas: obtén información sobre los huéspedes y úsala para determinar el tipo de ventas adicionales que ofreces, lo que aumentará los ingresos y la personalización para los huéspedes.

Ejemplos del mundo real: poner los datos en acción

Ahora que sabe qué datos tiene y cómo se pueden usar, veamos algunas ideas sobre cómo podemos ponerlos en práctica.

Mejore la experiencia de los huéspedes

Anticipe las preferencias de los huéspedes

Los datos de los huéspedes van más allá de los nombres y los cumpleaños. Con un sistema de gestión de huéspedes, puede recopilar información sobre los comportamientos y preferencias de los huéspedes y utilice la IA para anticipar sus necesidades de forma automática. Por ejemplo, si sabes que un huésped habitual prefiere registrarse temprano, añadir una oferta de registro anticipado añade automáticamente un toque personalizado a su proceso de registro.

Personaliza las ofertas de complementos

Uso de una herramienta dinámica de ventas adicionales brinda la oportunidad de adaptar cada oferta adicional a cada tipo de huésped. ¿Sabe que un huésped visita su hotel frente al mar con niños? ¡Ofrezca alquileres que les ayuden a divertirse en la playa! ¿Y para esa pareja que celebra algo especial? Una oferta de champán de mesa seguro que hará las delicias.

Resuelva los problemas con facilidad

No importa lo preparado que estés, es inevitable que un huésped tenga problemas con algo en algún momento, ¡pero la forma en que lo gestiones es lo que puede cambiar su experiencia! Mantenerse al día con los análisis en tiempo real (por ejemplo, la rapidez con la que se responde a las llamadas de servicio) pone de manifiesto los puntos en los que el servicio puede estar fallando.

Optimice las operaciones del hotel

Implemente análisis predictivos

Nadie puede predecir el futuro, ¡pero los análisis predictivos pueden acercarse cuando se hacen bien! Por ejemplo, puedes usar este tipo de información para maximizar tus ingresos por reservas si se acerca un festival de música a tu ciudad o reducir la programación de tu restaurante si se prevé que un día será lento.

Gestione el mantenimiento de forma eficaz

El equipo del hotel trabaja para que todo funcione sin problemas... hasta que deje de funcionar. Dejarse sorprender por una unidad de aire acondicionado rota o una bomba de piscina defectuosa no es una forma de pasar un día. Implemente un plan de análisis prescriptivo basado en el aprendizaje automático para identificar los posibles problemas antes de que ocurran.

Crea iniciativas ecológicas

Al comprender tu consumo de energía, puedes identificar mejor los lugares en los que puedes ahorrar. Supongamos que te das cuenta de que estás consumiendo mucho papel para las tarjetas de registro—la digitalización puede ayudarlo a ahorrar dinero y a aumentar sus operaciones ecológicas.

Genere más ingresos

Comprenda los patrones de reserva

Cuando conoces el historial detrás de los patrones de reserva, fijar el precio de tus habitaciones se convierte en un proceso mucho más sencillo. ¿Ajustar los precios de forma dinámica para maximizar los ingresos durante los períodos de mayor actividad y reducir los costos para fomentar las reservas durante los períodos de menor actividad? ¡Los datos te permiten hacerlo!

Obtenga información detallada con el marketing

Es probable que tengas en cuenta algunas personas de viajero diferentes a la hora de diseñar tus ofertas, y el marketing dirigido te proporciona datos con los que trabajar. Si utilizas las pruebas A/B de las páginas de destino y segmentas los anuncios a tu huésped ideal, obtendrás estadísticas reales que te servirán de guía para tu próxima promoción.

Ofrezca ventas adicionales de manera estratégica

No puedes ofrecer todo en tu propiedad, pero puedes ofrecer las cosas que tu huésped ideal apreciará. Con los datos de los complementos más populares, puedes considerar qué cosas nuevas valdría la pena añadir y eliminar otras de tu inventario.

Su lista de verificación de seguridad para administrar los datos de hospitalidad

Hotel Data Security Checklist

On-Site

DigitalOnline

Operations

  • Implement strong security protocols for all data gathered

  • Regularly update all the software your hotel uses

  • Conduct regular staff training sessions focused on security

  • Encrypt pieces of sensitive information (credit card numbers, social security numbers, etc.)

  • Use role-based access for each staff member

  • Create an incident response plan

  • Enforce strong password policies

  • Map the guest journey to understand the flow of guest data and access

  • Use strong Wi-Fi network encryption

  • Set up firewalls and intrusion detection systems

  • Back up data regularly

  • Monitor network traffic to flag anything suspicious

  • Be sure your payment processor is PCI-compliant

  • Implement regular security measure audits

  • Back up data regularly

  • Communicate how data is collected, stored and used through a privacy policy

Una conversación sobre la recopilación de datos no está completa sin hablar de la seguridad de los datos. Como ocurre con cualquier tipo de negocio, los hoteles deben implementar formas seguras de recopilar y almacenar datos y garantizar que cumplen con las normas y reglamentos de su país.

Las filtraciones de datos son un asunto serio. No solo lo hace el la filtración de datos promedio en la industria hotelera costó más de 3 millones de dólares, pero también daña la reputación, lo que puede tener un impacto duradero en los ingresos. Afortunadamente, hay muchas medidas que los hoteles pueden tomar para proteger los datos que han recopilado in situ, en línea y mediante operaciones.

Protección de datos in situ

  • Implemente protocolos de seguridad sólidos para todos los datos recopilados
  • Actualiza periódicamente todo el software que utiliza tu hotel
  • Realizar sesiones periódicas de formación del personal centradas en la seguridad
  • Cifre información confidencial (números de tarjetas de crédito, números de seguridad social, etc.)
  • Utilice el acceso basado en roles para cada miembro del personal
  • Crea un plan de respuesta a incidentes
  • Implemente políticas de contraseñas seguras

Protección de datos en línea

  • Planifique el recorrido de los huéspedes para comprender el flujo de datos y acceso de los huéspedes
  • Utilice un cifrado de red Wi-Fi sólido
  • Configurar firewalls y sistemas de detección de intrusos
  • Realice copias de seguridad de los datos con regularidad
  • Supervise el tráfico de la red para marcar cualquier cosa sospechosa

Protección de datos con operaciones

  • Asegúrate de que tu procesador de pagos esté Cumple con PCI
  • Implemente auditorías periódicas de medidas de seguridad
  • Realice copias de seguridad de los datos con regularidad
  • Comunicar cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos a través de una política de privacidad

Análisis hotelero: convertir los datos en ingresos

¡Utilizar los datos de su hotel al máximo es algo más que algo bueno! Los hoteleros modernos están aprovechando la inteligencia artificial, el análisis de datos y los protocolos de seguridad de datos ahora más que nunca para mantenerse a la vanguardia.

Con el creciente volumen de datos y la expansión de las capacidades de Impulsado por IA herramientas, aprovechar las opiniones de los huéspedes nunca ha sido tan poderoso. Al dominar el análisis de datos, los hoteles pueden aprovechar las oportunidades para optimizar las operaciones, aumentar los ingresos, mejorar la experiencia de los huéspedes y proteger su futuro.

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