Machine Learning aplicado al #Upselling

Hoy te muestro las conclusiones de un Caso de Estudio, sobre la aplicación de Machine Learning en el proceso de #Upselling.

No cabe duda que el #Upgrade de Habitaciones es una fuente de ingresos muy atractiva, más teniendo en cuenta que es la última oportunidad de sacar unos euros a las reservas que tienes por llegar, en concepto de Ingresos de Alojamiento.

Fíjate si es atractiva, que en muchos Hoteles la tienen en cuenta hasta en su estrategia de Revenue, forzando overbooking internos en habitaciones estándar, para después poder vender las superiores sin costes de intermediación.

Ahora bien, tirar por ese camino sin tener definido un procedimiento de venta ni una buena formación y disponibilidad del personal, es un verdadero suicidio.

Y es que se suele dar el caso en el que ni ingresas por la reserva superior en origen, ni logras venderla en destino, por lo que acabas ocupando habitaciones superiores, por clientes que han reservado las estándar, lo que es muy bueno para la reputación, pero muy malo para los ingresos.

Pero no seamos negativos, vamos a ponernos en el mejor de los casos:

Existe un buen procedimiento, buena disponibilidad, precio competitivo y buen argumento de ventas… ¿Estaría todo resuelto?

Pues bajo mi punto de vista NO, porque la ansiedad provoca que se quiera ofrecer a todo cliente que pase por la puerta, o que por ejemplo en un día de muchas entradas, no se le ofrezca a nadie…

Lo que al final afecta negativamente a la tasa de conversión.

Y es ahí donde el Machine Learning puede ser un elemento clave como soporte a la Recepción, ya que con el análisis iterativo de datos, va aprendiendo a localizar y definir patrones de clientes, que asocia a las reservas que tienen que llegar, para predecir cuáles tienen mayor probabilidad de compra.

De esa forma, los Recepcionistas dejan de ser #Mercenarios, para convertirse en #Francotiradores.

Te dejo las conclusiones del Caso de Estudio llevado a cabo en un hotel, en el que el proceso de #Upselling ya estaba muy instaurado, para que veas que aún con eso, hay mucha oportunidad de mejora:

ml-upselling

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ANTONIO TAPIA | Socio fundador


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