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La crisis del coronavirus está siendo una crisis sin precedentes. Lo hemos visto durante el confinamiento y lo estamos viendo ahora con la desescalada y la vuelta a la “nueva normalidad”. El sector turístico es uno de los más azotados por la pandemia y el que debe reinventarse más para recuperar la posición que tenía antes del COVID-19.

Cada día que pasa es un nuevo aprendizaje, pero lo que sí estamos viendo ya es que esta situación dará lugar a nuevos modelos de negocio, a nuevos modelos económicos y sociales. Y, lo más importante, la tecnología tendrá un papel fundamental para la anticipación de futuros escenarios adversos y también para la recuperación ágil de los sectores, especialmente del sector turístico.

Mucho se está hablando estos días de un posible rebrote de Coronavirus que puede llegar en otoño. Todo son hipótesis, no hay nada seguro. Pero.. ¿y si pudiéramos conocer de antemano que ello pasará? ¿Podríamos gestionar este escenario de diferente forma con información segura sobre este posible rebrote? La respuesta es sí.

De hecho, ya lo vimos al principio de esta crisis: antes de que se hicieran públicos los primeros casos del virus de Wuhan, la inteligencia artificial ya lo sabía. Un algoritmo desarrollado por una startup de Toronto alertó del estallido de esta emergencia. Y lo hizo semanas antes de que la OMS emitiese un comunicado público.

La tecnología tendrá un papel fundamental para la anticipación de futuros escenarios adversos y también para la recuperación ágil de los sectores, especialmente del sector turístico

Predecir comportamientos es la principal función de la IA. Con lo sucedido en los últimos meses, este tipo de tecnologías se convierten en herramientas imprescindibles en el sector tan dependiente de las actuaciones y comportamientos de las personas como el sector turístico.

Los datos así lo evidencian en una de las campañas importantes del año: Semana Santa. Debido al estallido del coronavirus, durante el mes de marzo, solo en España, las cancelaciones de reservas hoteleras para estas vacaciones con respecto al mes de marzo de 2019 aumentaron un 40%, siendo las Islas Canarias (127%) y Andalucía (59%) las comunidades más afectadas. Por eso, para que la predicción sea lo más fiable posible, será fundamental que se combine con analítica de datos y técnicas de machine learning.

¿Machine learning en el sector turístico?

¿En qué nos ayuda el machine learning y la analítica de datos? El análisis de la información que aportan los datos nos permite descubrir en qué momento cambia una tendencia, por ejemplo, los destinos elegidos por los viajeros. Además, podemos analizar su progresión, ver cuáles son los hábitos que se repiten y ver si tienen influencia en ese cambio. Si se identifica con antelación, hay margen de tiempo para que las empresas puedan adaptarse y actuar. Lo que les permite incrementar sus ventas y maximizar los beneficios.

Veamos un ejemplo. El comisario europeo del Mercado Interior, Thierry Breton, anunció a principios de la crisis que el sector turístico de la Unión Europea había perdido dos millones de pernoctaciones desde principio de año por ausencia de turistas chinos, lo que se traduce en un coste de mil millones de euros al mes.

Si los bancos de camas hubiesen aprovechado todo el valor que aportan los datos, muy posiblemente hubiesen descubierto en qué momento los viajeros chinos empezaron a cancelar sus viajes y, con el uso de la tecnología como Machine Learning e Inteligencia Artificial, podrían haber predicho una tendencia futura: la propagación del virus en más de 160 países y las consiguientes cancelaciones de vuelos y hoteles en el resto del mundo.

Y más allá de la anticipación, y con la temporada alta a tan sólo días de comenzar, estamos viendo y veremos seguro más adelante que el uso de tecnologías combinadas como Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data, son la palanca para garantizar una mejor y más segura ‘vuelta a la normalidad’ del sector turístico. Confianza y seguridad; el turista lo demanda y el sector debe responder garantizándolo con datos y hechos. Cualquier medida que ofrezca certidumbre ante la enfermedad tranquilizará al cliente y le hará tomar decisiones que ayuden a la reactivación del sector. Y aquí es donde la tecnología es clave.

En cualquier caso, vemos como esta crisis ha evidenciado más que nunca que las empresas deben convertirse en Data-driven. Es decir, compañías que toman sus decisiones basadas en datos, no en intuiciones, sobre todo, aquellas más estratégicas.

Pero como decía al inicio de este artículo, cada día es un aprendizaje. Y debemos tener en cuenta que el verano ya está aquí y que la gente tiene ganas de disfrutarlo después de meses confinados. La gente quiere viajar. Seguro que este 2020 lo hará de una manera muy diferente a la que ellos tenían pensada pero poco a poco el sector levantará cabeza. Anticiparse y reaccionar a tiempo va a ser la clave de que esta reactivación sea más o menos ágil y exitosa.

Joaquín Oroño, CEO de Mind Analytics

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