Big Data Y Business Intelligence

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Introducción

Los consumidores son personas complejas y las empresas están decididas a desentrañar todos sus misterios, para ello echan mano a todo lo que saben de sus usuarios con el fin de identificar que son, que quieren, sus gustos, pasiones, etc., los datos son un elemento de valor que cada vez es mayor y su presencia cada día va aumentando.

La Información es poder, afirma una popular frase; sin embargo, es importante precisar que no es poderoso quien tiene estos datos, sino quien los usa adecuadamente. Las organizaciones cada vez están más convencidas de que el manejo óptimo de su data es sinónimo de innovación, competitividad y crecimiento, pero sobre todo saben que les permite tomar decisiones inteligentes y rápidas, favoreciendo el cumplimiento de los objetivos de negocio. Es por ello que ven al Big Data como la solución tecnológica que tanto esperaban.

El big data es una herramienta con mucho potencial que nos permite analizar gran cantidad de datos para la toma de decisiones ,segmentar a los usuarios de tal manera que las campañas que creamos las direccionemos y les lleguen realmente a nuestro público según sus necesidades con el fin de aumentar usuarios , ventas ,fidelizarlos ,etc incrementando así nuestros clientes.

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Objetivos 

Identificar si los abandonos de los usuarios se deben a que el precio no es el correcto



Determinar si los métodos de pago son los apropiados



Ampliar el mercado en una zona en la que tenemos muy pocos clientes



Presentar promociones personalizadas para cada cliente dentro de unos segmentos determinados para las campañas de fechas especiales Navidad ,amor y amistad, vacaciones de verano



Aumentar las ventas del canal online en un 10% respecto al porcentaje actual



Presentar campañas de promociones personalizadas a los usuarios que utilizan los servicios de spa y restaurante



Mejorar la experiencia del cliente y la operativa del hotel



Crear anuncios en las redes sociales, post y específicos para cada segmento de nuestros usuarios



Orientar los email de marketing personalizados para el grupo de usuarios que tenemos en la cartera



Determinar el dispositivo por donde se envían los email con promociones ,anuncios, etc a nuestros usuarios

1.0 Análisis de la situación El turismo rural en España registró un crecimiento en los últimos años, pero a pesar de ello la rentabilidad de estos negocios es baja, los precios del turismo rural sólo aumentaron un 0,9% y un 2,4% en 2015 y 2016 respectivamente, tal como muestran las siguientes infografías.

Sin embargo uno de los destinos preferidos por los turistas es Cataluña que atrae a cada vez más visitantes, en la gráfica se muestra el número de turistas hospedados en alojamientos rurales realizados por la página de estatistas.

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Lo cual confirma que hay una demanda considerables de estos hoteles en el sector además los turistas extranjeros también están optando por esta opción ya que hay una gran demanda de

hoteles

con

variedades

y precios muy

económicos por los que no solo están tomando una opción de sol y playa si no que quiere estar en contacto con el entorno rural, busca la autenticidad pero ahora busca una experiencia sensorial, más emocional y sobre todo vivir algo original. Busca una “experiencia única”. Existen varios hoteles que cuentan con estos servicios hogareños, spa como el hotel rural Vilar de Sant Hilari, Cerdania eco Resort, Hotel Viral Rural de Arnes, muntania spa , la soleida entre otros ,convirtiéndose estos en la competencia directa en la zona para Can Coll. De todos modos el turismo rural hoy en día debe especializarse e innovar para poder triunfar. Las personas que viajan saben que pueden personalizar su

experiencia, ya que la tecnología y los sistemas de datos mejoran continuamente, por lo que no tienes excusa para no entender las preferencias de los huéspedes y satisfacerlas de forma individualizada. 1.1

DAFO

DEBILIDADES POCAS HABITACIONES CARTERA DE CLIENTE ALTA

OPORTUNIDADES AUMENTO DE TURISMO EN CATALUÑA BOOM PORLAS ACTIVIDADES ECOLOGICAS POSIBILIDAD DE REALIZAR DIFERENTES ACTIVIDADES DEPORTIVAS ENLA ZONA

FORTALEZAS CONCEPTO NOVEDOSO GRAN VARIEDAD DE SERVICIOS AÑOS DE EXPERIENCIAS EN EL MEDIO DISPOSICION DEL TERRENO EMPRESA CONOCIDA ATENCION EXCLUSIVA BUENA LOCALIZACION PERSONAL CAPACITADO

AMENAZAS COMPETENCIAS DE PRECIOS BAJOS DEMANDA DE HOTELES ALTA CAMBIO CULTURAL TURISMO DE SOL Y PLAYA

1.2

Justificación de un Proyecto de Big data Y Business Intelligence.

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Considero que si se debe implementar un proyecto de Big Data , para la empresa Can Coll ya que el hotel tiene muchas oportunidades de mejora y los datos que han recopilado a lo largo de los años sirven para poder optimizar y tomar las mejores decisiones con respecto a nuestros clientes. El Big Data, es la mayor y mejor herramienta en marketing que podemos usar para realizar las campañas y estrategias más enfocadas que nos permitan tener una mayor rentabilidad, nos proporciona muchos beneficios entre los que yo observo que puede ofrecerle al hotel Can Coll un proyecto de Big Data son los siguientes: 

Elaborar estrategias de marketing personalizado: crear estrategias de comunicación adaptadas a nuestros clientes, según sus gustos, sus datos geográficos y toda clase de información que hemos recopilado a lo largo de los años en el hotel, atreves de formularios y encuestas que el hotel ha realizado para identificar a los usuarios.



Tener visiones de negocio más precisas: EL hotel Can Coll tradicionalmente funcionaban con tablas Excel que contenían los datos recopilados y que se enviaban a las diferentes dependencias administrativas que Por el camino, cada dependencia (administración, recepción, tesorería, facturación) hacia una aportación y en muchas ocasiones se perdían los datos entre unos y otros. Actualmente el Big Data permite crear una estructura de datos única, sin que se pierdan datos entre dependencias.



Ayudar en la segmentación de clientes: anteriormente analizábamos los clientes y veíamos cómo se clasificaban según sus características, sobretodo, socio demográficas, y se realizaban estrategias que se aplicaban durante meses para comparar los resultados del principio con los del final. Actualmente, podemos ir viendo mes a mes y semana a semana como los clientes van evolucionando y enfocar así las estrategias sobre la marcha mucho mejor y crear propuestas para el hotel según las fechas más importantes y en las cuales hay mayor número de demanda.



Cazar oportunidades en ventas: a partir de las segmentaciones podemos ver en más detalle cómo cambian nuestros clientes y localizar mayor oportunidades de negocios en base a ello. Por ejemplo, podemos Página 5

ver qué servicios han solicitado nuestros clientes SPA, Recepciones, Desayunos, Recorrido con los animales y recomendarle otro servicio similar o complementario. 

Tomar decisiones en tiempo real más acertadas: si pongo un servicio de restaurante o del Spa en una hora determinada, en un lugar determinado, con el real time y el Big Data puedo ver cómo ese servicio se está vendiendo y tomar decisiones en base a los resultados.



Para detectar y evitar la pérdida de clientes: podemos ver con patrones cómo los clientes se comportan y detectar qué va a hacer que el cliente abandone la adquisición del servicio o lo termine realizando.



Para detectar fraudes: de la misma forma se puede ver cómo hacen el pago las personas y ver en qué frentes somos vulnerables a nivel de seguridad.



Cuantificar el riesgo: hay muchas clases de riesgo que se pueden detectar, ya sea relacionados con el abandono del cliente, con los métodos de pago o con estrategias de comunicación, entre otras.



Hacer seguimiento de tendencias del mercado: gracias a los datos podremos ver cómo las personas desarrollan sentimiento sobre nuestros servicios, ya sean positivos o negativos, cómo se mueven en el mercado, qué lanzamientos de promociones

o servicios les gustan más, qué

servicios son los más vendidos… 

En la planificación y predicción: podremos predecir cómo va a ir el negocio con más probabilidades de acertar, gracias a la inmensa cantidad de datos podremos tener una planificación más exacta.



Para mejorar el análisis de costes: causa y efecto de lo anterior. SI tenemos mejor predicción y planificación también veremos mejor los costes que nos va a representar.



En el análisis del comportamiento de los clientes: ver cómo se comportan los clientes en el momento de la prestación de los servicios, en la interacción con el hotel, la comunicación que le enviamos, etc.

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De la misma manera consideró importante utilizar Business Intelligence de igual manera nos ofrece una grandes ventaja que son útiles para utilizar la en el hotel Can Coll como son: 

identificar el perfil de nuestros clientes más rentables e intentar hacer lo posible para fidelizarlos con estrategias de marketing enfocadas



Utilizar un cuadro de mando integral (Balanced Scorecard) y realizar seguimiento a nuestro objetivos estratégicos del hotel Can Coll para encontrar desviaciones y tomar las acciones oportunas para enderezar la trayectoria operativa de este, además podemos analizar el impacto de las ventas

en el restaurante y el Spa de cada una de las campañas

publicitarias a realizar. 

Reducción de inconsistencias en los datos

y compartir la información

entre las dependencias de manera más eficaz, implementando en el hotel Can Coll estándares de gestión. 

Nos sirve para poder determinar que fechas definitivamente son las más rentables para el restaurante, cuales para el hotel y cual definitivamente no deberían cerrar por q la demanda de usuarios es mayor.



La posibilidad de remontar análisis atrás en el tiempo en base a series históricas. En este momento la cartera del hotel Can Coll es grande y se podría realizar un análisis exhaustivo con el fin de analizar que variables la están afectando.

2.0 ¿Qué tipo de datos serían necesarios para ofrecer un servicio personalizado según su tipología?

Podemos dividir los datos disponibles para el hotel en dos grandes categorías. Por un lado, están los datos que tradicionalmente han sido objeto de análisis, los estructurados, Por otro lado, existen los datos que no son estructurados, que cada vez cobran más importancia y que requieren estructuras y formatos distintos, ya que provienen de distintas fuente.

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El Big Data, trabaja principalmente con datos no estructurados, es decir, datos sin un formato específico y que no encajan con la filosofía de las bases de datos relacionales, con lo cual no se pueden almacenar en ellas. Aproximadamente el 20% de los datos con los que trabaja una empresa son estructurados, por lo que el 80% restante no lo son. En realidad, la mayoría de los datos manejables en cualquier entorno no son estructurados. Hasta hace relativamente poco tiempo, con las nuevas técnicas de tratamiento de datos, este tipo de información no permitía hacer demasiado con ella, sino simplemente almacenarla y analizarla manualmente. El hotel cuenta con una cantidad de datos estructurados que se han ido tomando a lo largo de los años a través de encuestas, registros, reservas, cartera del hotel y datos no estructurados a través de su

presencia en redes sociales, página

web, blog en la que se capturan datos, opiniones, etc.

2.1

Datos Generales de captura de los clientes

2.1.1 Estructurados 

La nacionalidad de los viajeros: Descubra de dónde vienen los huéspedes potenciales para saber qué idiomas y plataformas online los pondrán en contacto con el hotel.



La finalidad de la estancia: Promocione sus servicios e instalaciones especiales en función de las necesidades de los huéspedes. Por ejemplo, a los huéspedes de fin de semana les puede interesar la opción de salida tardía, mientras que los viajeros de negocios querrán ver incluido el desayuno gratis.



Gasto Promedio



Tipo de pago efectivo o tarjetas



Número de días de estancia



Época en la que viaja



Actividades lúdicas de inscripción : conocer Que tipos de actividades se inscriben



Que paquetes de excursiones prefiere



Que servicios de spa solicitan Página 8



Conocer la edad para poder segmentarlos según las generaciones



El hotel cuenta en sus datos de salida con observaciones para conocer las quejas de los servicios



Etnia



Medio o dispositivo por el cual solicito el servicio: con el fin de conocer que canal utilizan los usuarios y hacerles llegar los anuncios o promociones de la manera más efectiva.



Valoración del restaurante: en el hotel se ha recopilado una serie de información por medio de un formulario en el cual le da una puntuación al servicio y a la comida.

2.1.2 No estructurados 

Satisfacción del servicio por medio del blog del Hotel



Percepción de las promociones realizadas



Que servicios solicitan (spa, restaurante, habitaciones )por página web ,Facebook y el blog del hotel



Correos electrónicos que envían al hotel



Vigilancia digital: fotos de videos y vigilancia

2.1 Tipo de datos según la Tipologia Familias con Niños 

Que tipos de actividades lúdicas se

2.2 Tipo de datos según la Tipología Parejas 2.3 Tipo de datos según la Tipología jubilados 2.4 Tipo de datos según la Tipología Grupo de Amigos

familias con niños, parejas, jubilados y grupos de amigos.

5. Estrategias Página 9



Con el fin de fidelizar a nuestros clientes más rentables, crear una tarjeta de descuento que se aplicara en las áreas de spa, restaurantes, y descuentos en las diferentes excursiones que se programen.



Como nuestros clientes están divididos en parejas, familias, amigos, personas solas crear paquetes de excursiones especiales para cada grupo con el fin de atender las necesidades con las cuales vienen al hotel.



Debido a que muchas personas ya sean solas o grupos asisten al hotel y tienen mascotas ,el hotel cuenta con el espacio suficiente y tiene experiencia en el cuidado de ellas ,se ofrecería un servicio de guardería para la mascotas



Crear una aplicación de reserva por móvil para los usuarios y para reservas en el restaurante y el spa

DATOS A ANALIZAR 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Los abandonos se deben a que el precio no es el correcto, Falta información en algunos de los pasos del proceso de reserva? Los métodos de pago son los apropiados? El diseño de la web genera suficiente confianza como para continuar navegando? Tiene nuestra web un diseño responsive. Existen procesos operativos mal definidos que dificultan el proceso de reserva o que llevan a los usuarios a abandonar el proceso de reserva. 7. Están optimizados los procesos de identificación de usuarios? 8. Cumple nuestra web con las preferencias de usabilidad de los usuarios? Detectar qué destinos, hoteles y/o habitaciones son los más buscados vs los más vendidos para: Página 10

1. Adecuar mi producto/servicio a la demanda, es decir, ofrecer los productos/servicios que el cliente está demandando, analizando las peticiones de búsquedas y reservas de la web 2. Detectar carencias en la contratación, analizando las diferencias entre oferta y demanda, o entre búsquedas y reservas. 3. Optimizar las políticas de pricing realizando una análisis de la sensibilidad del precio, realizando un calendario de precios con la antelación adecuada a la antelación de búsqueda de clientes

SE PIDE

Teniendo en cuenta lo aprendido durante el curso y el enunciado presentado:

1. Según lo aprendido a lo largo del módulo, justifica si sería o no beneficioso para Can Coll llevar a cabo un proyecto de Big Data. Para ello ten en cuenta las características y particularidades del big data, así como los beneficios que el big data puede reportarnos. Justifica además si sería bueno hacer uso también del Business Intelligence.

Análisis descriptivo: este primer tipo de análisis y, tal y como indica su nombre, se centra en describir las interacciones de los clientes, es decir, es CUSTOMER ANALYTICS Y Página 23 un análisis que se centra en lo que ha comprado el cliente, el gasto de compra, la frecuencia, el número de nuevos clientes, el número de clientes que han dejado de comprar, etc.  Análisis de diagnóstico: se centra en entender el motivo que ha llevado a los clientes a actuar de una manera determinada.  Análisis predictivo: trata de predecir el comportamiento futuro de los clientes.  Análisis prescriptivo

2. El principal objetivo de los dueños de Can Coll es conocer su actual cartera de clientes con el fin de ofrecerles un servicio personalizado. ¿Qué tipo de datos

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serían necesarios para ello? Concretamente, dentro de cada tipología, ¿qué datos analizarías?

3. En función de los datos que consideres necesario analizar, establece toda una serie de objetivos que lograr. Datos descriptivos: atributos, características, datos sociodemográficos, etc.  Datos de comportamiento: transacciones, detalle de los pedidos, historial de pagos, etc.  Datos de interacción: interacción con los canales de comunicación: email, página web, información de navegación, app, redes sociales y canales de comunicación tradicionales.  Datos actitudinales: opiniones, preferencias y necesidades o deseos que se pueden hallar en las opiniones en las redes sociales o en las respuestas de las encuestas.

4. ¿Qué tipo de base de datos utilizarías para almacenar la información que quieres analizar? Justifica tu respuesta.

5. Finalmente, adoptando una visión más empresarial y de marketing, con la puesta en marcha de un proyecto de big data que te permita conocer de primera mano cómo son tus clientes, propón algunos cambios o actividades que llevarías a cabo después de conocer a tus clientes, con el fin de ofrecer un servicio lo más personalizado e individualizado posible.

Bibliografía 

https://blogsterapp.com/es/big-data-aplicado-marketing-digital/



https://prometeusgs.com/que-son-datos-desestructurados-ysemiestructurados/



https://www.analiticanegocios.com/guias/diferencias-datosestructurados-no-estructurados/



https://www.ittravelservices.com/blog/2-entrega-2-casos-practicosde-big-data-en-la-industria-hotelera

Página 12



https://www.puromarketing.com/12/23633/big-data-como-grandesempresas-utilizan-estrategia-producto.html



https://www.sinnexus.com/business_intelligence/ejemplos.aspx



https://blog.signaturit.com/es/que-es-business-intelligence-bi-yque-herramientas-existen



https://www.hotelerum.com/5-estrategias-de-marketing-parahoteles/



https://www.informabtl.com/que-es-el-marketing-de-base-de-datos/



https://www.hosteltur.com/126731_alltours-espana-nombra-comoceo-uwe-prein-conchi-negro-vuelve-al-grupo.html



https://www.obs-edu.com/int/blog-investigacion/direcciongeneral/como-ayuda-el-big-data-las-empresas



https://www.iebschool.com/blog/big-data-en-las-empresas-big-data/



http://www.ctisoluciones.com/soluciones-big-data-empresas/



https://observatorioecommerce.com/big-data-pequenas-empresas/



http://www.toprural.com/Hoteles-rurales_Catalu%C3%B1a_82_72_r.html



https://www.hosteltur.com/121363_radiografia-turismo-rural-espanasector-rentable.html



https://www.leshoteliers.com/segmentacion-demanda-hotelera/



https://www.powerdata.es/big-data

Algoritmos de clasificación: es muy importante identificar los atributos que hacen que algo suceda. Así, con estos algoritmos podemos generar alertas que nos indiquen que algo puede suceder, como es el riesgo de abandono por parte de un cliente, de modo que podamos iniciar acciones con el fin de lograr que se quede con nosotros y no acuda a uno de nuestros competidores.  Algoritmos de asociación: haremos uso de estos algoritmos con el fin de descubrir asociaciones, relaciones o secuencias en nuestros datos. Una información importante que podemos obtener mediante esta técnica es sobre aquellos productos que se venden juntos o aquellos productos que compraron o por los que se interesaron otros clientes junto con un producto determinado, permitiéndonos generar promociones con packs de productos o crear un espacio de productos recomendados.  Algoritmos de segmentación: nos permiten crear diferentes grupos de clientes en función de diferentes métricas, como el ticket medio o la Página 13

frecuencia de compra, permitiéndonos diseñar diferentes estrategias o promociones para cada grupo. Así, no crearemos estrategias o promociones generalizadas, sino que nos centraremos en los diferentes tipos de clientes que tenemos, con el fin de adaptarnos a ellos de la mejor manera posible. Aquí será muy importante agrupar nuestros datos y descubrir qué patrones se suceden para después proceder al diseño de la estrategia.

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