Las vacaciones de Semana Santa es uno de los momentos estrella del año para el sector turismo. Conocer con antelación el tiempo meteorológico con el fin de prever el nivel de ocupación es uno de las principales preocupaciones de las empresas turísticas en esta época del año. Poner en práctica técnicas de analítica avanzada y Big Data está permitiendo a los líderes del sector adelantarse a la meteorología y predecir su nivel de ocupación con un índice de acierto de entre un 70 y un 90%.
Según Cognodata, compañía experta en customer science, las tecnologías de analítica avanzada y Big Data permiten prever cuál va a ser el nivel de ocupación que se tendrá esta Semana Santa a través del análisis histórico de datos, como las temperaturas, precipitaciones y horas de sol que se tuvieron en las mismas fechas en años anteriores; información que se debe cruzar con los índices de ocupación obtenidos en anteriores temporadas.
De este modo, si los indicadores meteorológicos dicen que la temperatura durante este periodo va a estar por debajo de la media y que las precipitaciones también lo van a estar con respecto a años anteriores, es posible inferir que la ocupación será de un porcentaje similar a otros años en los que se dieron las mismas condiciones. Sólo habrá que tener en cuenta algún factor de corrección extra, como puede ser la situación económica.
La predicción, por tanto, se ajusta a la realidad y va a permitir a las compañías poner en marcha los mecanismos necesarios para optimizar los ingresos. De este modo, la respuesta que ofrecen las nuevas técnicas de predicción ocupacional basadas en Big Data, al prever la ocupación en Semana Santa, incrementa los resultados anuales a través de la reducción de costes y de los ajustes de los precios del mercado en un determinado momento, que pueden oscilar hasta un 300%. Según Cognodata, el porcentaje de reducción de costes, por su parte, se estima entre un 5 y un 20%, según la facturación de la compañía y los intermediarios.
Otros aspectos concretos que las empresas de turismo están considerando para predecir lo que ocurrirá en estas fechas son la procedencia de los clientes y la capacidad adquisitiva media, los espectáculos y eventos en el entorno, la información ocupacional de la competencia o las búsquedas de alojamiento a través de Internet.
