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Elaboración de Perfiles a través del Big Data

Una de las aplicaciones que proporciona el Big Data, es la posibilidad de elaborar perfiles de usuario en función de diversos parámetros. Estos perfiles de usuario determinarán la toma de decisiones en función de los objetivos que las compañías u organización hayan definido como paso previo a la elaboración de estos perfiles.

No estamos en un buen momento para muchos sectores, quizá uno de los que más está sufriendo la actual situación es el hotelero. Vamos a presentar un caso práctico de elaboración de perfiles relacionado con el sector como apoyo al mismo.

Determinando Perfiles de usuario para la adquisición de un hotel

Una empresa hotelera está en disposición de adquirir dos hoteles de categoría alta en una importante ciudad turística española. Uno de ellos se encuentra más cercano al centro de la ciudad y el otro más alejado. El hotel va a  dirigir su estrategia comercial, a turistas con estancias superiores a 6 días y con el mayor nivel adquisitivo posible.

El hotel quiere determinar el perfil de cliente, en cuanto a país de origen, al que poder dirigir su oferta y en función de los datos de que puede disponer, seleccionar el mejor hotel para su adquisición.

La empresa cuenta con la siguiente información:

  • Información de turistas de 20 países con estancia media por turista en el último año.
  • Porcentaje de extranjeros por país de origen que han estado en España más de 6 días.
  • La distancia media del alojamiento reservado por turistas, según su país de origen, al centro de la ciudad.
  • Gasto medio en el alojamiento por país de origen y estancia

Tabla I. Estancias medias en la ciudad

Tabla II. Porcentaje de extranjeros por país de origen que han estado en España más de 6 días.

Tabla III. Distancia media del alojamiento al centro.

Tabla IV. Gasto medio en el alojamiento por país de origen y estancia.

Para poder valorar los países en base a las tablas de estancia media, % de estancias superior a 6 días y gasto medio por estancia, vamos a homogeneizar los valores de las tablas I, II y IV , otorgando el valor 100 al valor máximo de cada tabla y recalculando el resto en función de ese valor 100.

Valor nuevo = valor origen * 100 / valor máximo tabla

Tabla Estancias Medias

Tabla estancias de más de 6 días

Tabla Gasto

Una vez hemos homogeneizado las tablas, debemos decidir cómo, en base a las premisas iniciales marcadas, cualificar los países. Para este caso vamos a ponderar en primer lugar el gasto (3), en segundo lugar las estancias superiores a 6 días (2) y en tercer lugar las estancias medias (1). Otorgamos un valor total por país en función de los valores ponderados de cada tabla.

Tabla conjunta aplicando ponderación

Ordenamos la tabla de mayor a menor por la columna TOTAL y resaltamos los 10 primeros.

Ya tenemos definido los turistas hacia los que focalizar nuestra oferta:

  • Países árabes enclavados en el golfo pérsico (Arabia Saudí y Emiratos)
  • Países Nórdicos (Dinamarca, Noruega y Suecia)
  • Benelux (Holanda y Bélgica)
  • Singapur, Rusia y la India

A continuación, vamos a determinar qué zona dentro de la ciudad, es la preferida para alojarse, por parte de los turistas pertenecientes a estos países. La zona determinará el hotel a comprar.
La distancia media al centro, tomando los valores de la tabla III (sumatorio de las distancias/20), es de 4,75 km.
 Vamos a ver del Top 10 de países sus distancias medias en los alojamientos,  para así contrastarlas con la media total de la tabla (4,75), que es la que vamos a definir como la frontera entre más cercano y más alejado del centro.

Tabla resumen

Los cinco primeros países del TOP 10 prefieren alojarse lo más cercano posible al centro.
La cadena hotelera debería decantarse por comprar el hotel más cercano al centro.
 

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