BI (inteligencia empresarial) es la capacidad de una organización para rastrear el flujo de datos y en el proceso identificar oportunidades, minimizar el riesgo y optimizar la forma en que hace negocios. La mayoría de las empresas, no solo los hoteles, aún no han alcanzado ese nivel óptimo de madurez de BI. Muchos tienen recopilación de datos automatizada, generación de informes y, en algunos casos, visualización de datos. Pero eso no significa que estén movilizando datos a la acción. Muy a menudo, las personas utilizan sus plataformas de BI para nada más que programar informes para que se les envíen por correo electrónico en su bandeja de entrada, pero los informes por sí solos no constituyen inteligencia empresarial. Por lo tanto, todavía están atrapados en el modo de hoja de cálculo estática cuando se trata de soporte de decisiones. Los usuarios más avanzados aprovechan las herramientas de BI para aumentar su ritmo de descubrimiento dentro del portal de BI, pero luego pasan horas tratando de volver a compartir y explicar sus hallazgos a otras personas que no operan en el mismo entorno. A menudo terminan teniendo largas discusiones con colegas para averiguar "¿Por qué sus números no coinciden con mis números?" (Día de la semana frente a fecha, perfiles corporativos frente a códigos de tarifas negociados, hora de captura de datos, filtrado por diferentes dimensiones - ¡abundan las posibilidades!).
Ver informes programados automatizados es sin duda un paso en la dirección correcta e incluso mejor cuando los equipos del hotel están explorando datos para tomar decisiones informadas. Sin embargo, las deficiencias de cómo se aprovecha el BI en la actualidad son bastante visibles.
Ingrese a Inteligencia de decisiones (DI)
Cassie Kozyrkov, directora científica de decisiones de Google, describe DI como una forma de aumentar la ciencia de datos con las ciencias sociales, la teoría de la decisión y la ciencia de la gestión. Por lo tanto, hacerlo más eficaz para ayudar a las personas a utilizar los datos de BI para tomar mejores decisiones. Una gran analogía que utiliza para describir la diferencia entre la ciencia de datos y la DI es compararlos con los que fabrican hornos microondas y los cocineros que los usan. Tenga en cuenta que por "ciencia de datos" se refiere a los análisis que se entregan a través de las plataformas de BI. En pocas palabras, DI es un facilitador del objetivo final de BI: identificar oportunidades, minimizar el riesgo y optimizar la forma de hacer negocios.
¿Pero cómo?
En primer lugar, es importante tener en cuenta que BI y DI no son solo tecnologías, sino más bien capacidades organizativas en evolución. Para tener éxito, necesita una cultura, personas y herramientas basadas en datos. Los dos primeros no se pueden comprar directamente de ningún proveedor de tecnología. Deben adoptarse como objetivos organizativos estratégicos. Una vez que se asume ese compromiso y comienza a trabajar activamente para lograrlo, aquí hay 4 formas de llevarlo mucho más lejos con sus datos que los informes básicos de BI de autoservicio:
1. Centralizar y correlacionar
Los hoteleros de hoy están trabajando con una avalancha de datos valiosos de sus sistemas de transacciones ( PMS , POS , etc.), así como con inteligencia de mercado de una variedad de fuentes de terceros ( STR , Kalibri Labs , Knowland , etc.). Sin embargo, muy pocos pueden realmente correlacionar su combinación de canales (y muchas otras dimensiones comerciales) con algo como su índice de penetración de mercado STR (MPI). Esto se debe a que la mayoría de las veces estos datos se encuentran en sus propios silos y nadie puede ver cómo uno está impactando al otro. Por lo tanto, el primer paso obvio para desbloquear tales conocimientos es centralizar toda esta información en una plataforma de BI que luego permitirá a los usuarios recopilar, superponer y correlacionar diferentes tipos de datos para obtener una visión holística del negocio. En el siguiente ejemplo, a medida que los usuarios atraviesan el divisor de tiempo, pueden ver cómo sus combinaciones de segmentos, canales y salas cambiaban e impactaban en sus índices STR.
Fuente: Panel de control de HotelIQ STR
2. Visualizar e interactuar
Uno de los peores hábitos que las personas desarrollan al usar hojas de cálculo es condicionarse para mirar celdas específicas en una pared de números. Miran el mismo conjunto de informes y revisan las mismas celdas con regularidad para monitorear el estado de su negocio. Por lo tanto, cuando se les presenta una herramienta de BI, su primer instinto es automatizar sus informes. Todavía quieren que el muro de números esté distribuido de la misma manera en que se han condicionado para leer y pensar. Sin embargo, un gran efecto secundario de tal condicionamiento es que pierden todas las amenazas y oportunidades que se esconden a plena vista. Por ejemplo, ¿qué probabilidades hay de que veas un tigre blanco escondido entre un deslumbramiento de cebras?
Del mismo modo, un código de tarifa mal codificado puede esconderse en un mar de reservas. Para cuando note una caída en el ADR general, es posible que ya se haya hecho un daño significativo. Sin embargo, si en lugar de mirar por encima de una pared de números, ¿qué pasaría si sus códigos de tarifas se mostraran en un diagrama de dispersión? Le destacaría cuáles se están desempeñando peor de lo esperado y quién lo está haciendo mejor. ¡Entonces imagina hacer clic en un gráfico y obtener la información que necesitas al respecto literalmente al alcance de tu mano!
Fuente: Tendencias de agencias de HotelIQ
3. Colaboración basada en análisis
Todos estamos familiarizados con los espacios de trabajo digitales. Si no lo estábamos antes, la pandemia nos ha obligado a empezar a colaborar digitalmente. Desde Sharepoint hasta Slack y los portales de gestión de proyectos, todos facilitan la colaboración entre equipos. Sin embargo, cuando se trata de compartir datos y conocimientos, la mayoría de nosotros todavía dependemos de extractos y hojas de cálculo. Por lo tanto, los equipos dedican una cantidad de tiempo irrazonable a tratar de llegar a una única versión de la verdad en la que todos puedan estar de acuerdo antes de tomar una acción decisiva. Ahí es donde necesita una plataforma de colaboración digital impulsada por análisis: un portal o intranet donde sus equipos estratégicos inician sesión para trabajar todos los días, acceder a una única versión de la verdad (a través de la integración automatizada de datos), compartir, comentar, planificar y realizar un seguimiento del rendimiento. También hay muchas otras ventajas de la colaboración digital .
4. Apoyo a la toma de decisiones impulsado por IA
Una vez que haya centralizado todos sus datos y su equipo pueda explorar, compartir y colaborar fácilmente, el siguiente paso obvio es determinar qué curso de acción tomar. Ahí es donde la IA puede elevar significativamente sus capacidades de toma de decisiones al procesar las tendencias de datos históricas y actuales para resaltar los riesgos y oportunidades que se avecinan. Sin embargo, a menudo nos obsesionamos con la precisión de las predicciones de la IA. Si la pandemia nos ha enseñado algo, es que nadie tiene una bola de cristal que pueda predecir con precisión el futuro. En cambio, debemos centrarnos en la confiabilidad y la razonabilidad de las aportaciones de la IA en nuestro proceso de toma de decisiones. Es posible que no pueda predecir una pandemia, pero ciertamente puede resaltar una actividad inusual que requiere su atención mucho más rápido que un humano normal. Digámoslo de esta manera, si tiene una analista junior que es muy minuciosa y meticulosa en su trabajo, ¿dejaría el CEO toda la toma de decisiones a ella? La IA es como ese analista y debe ser tratada de la misma manera: preste atención a lo que le dice la IA y luego tome decisiones informadas.
Fuente: Panel de control de riesgo para el logro de HotelIQ
En última instancia, la tecnología y la ciencia de las decisiones seguirán evolucionando. Habrá formas aún más sofisticadas de permitir el consumo de información por parte de las empresas y medios para permitirles actuar. Sin embargo, a diferencia de las tecnologías tácticas como un teléfono o un refrigerador, no hay saltos cuando se trata de las capacidades analíticas de una organización. Cuanto más se demore en construir esa cultura y traer esas soluciones, más difícil será mantenerse competitivo en la era de la información.
