Entrevista con Gustavo Cueva, Data & Analytics Manager de Palladium Hotel Group

Palladium Hotels Group apuesta por la calidad del dato y una visión de personalización de experiencias

Aprovechamos el marco de la feria de Fitur para hablar poder conocer desde diferentes perspectivas los retos, logros y tendencias que marcan el rumbo dentro del sector turístico en el complejo escenario de recuperación post-COVID.

Gustavo Cueva, en su rol de Data & Analytics Manager en Palladium Hotel Group, ha destacado por implementar avanzadas técnicas de análisis de datos y machine learning para optimizar la toma de decisiones y la eficiencia operativa del grupo hotelero. Con una sólida experiencia previa en compañías como Oney y EY, y como educador en Esade y The Valley Digital Business School, Gustavo ha contribuido significativamente al desarrollo y la implementación de estrategias de datos, mejorando la predicción de tendencias y el comportamiento del cliente en el sector turístico.

En esta entrevista vemos desde la perspectiva específica del Data, un concepto que está a la orden del día dentro de las estrategias de negocio del sector. Por ello, Gustavo nos ha descifrado los retos a los que se enfrenta Palladium Hotel Group, una cadena prodigital e innovadora, que apuesta por el machine learning y las experiencias personalizadas.

Xavier López, CEO de EISI SOFT y Gustavo Cueva, Data & Analytics Manager de Palladium Hotel Group

Dentro del marco de 2023, ¿qué objetivos os habéis marcado y habéis conseguido llevar a cabo?

Para 2023 hemos apostado por dos líneas. La primera, ha sido la de estabilizar todo lo que ya habíamos implementado años anteriores, tanto en tiempo de estandarización, calidad y homogeneización de datos. Al final lo que buscamos es que todo el mundo dentro de los departamentos de Palladium Hotel Group, hablen el mismo idioma. Lo que no queremos es tener silos de información donde cada uno vaya por separado, al final lo que hemos ido construyendo durante este año 2023 es estabilizar esta parte consiguiendo que todo el mundo, ya sea por ejemplo un comité, vea el mismo dato y saber de qué venimos a hablar y sobre qué KPI vamos a tomar decisiones.

Estoy muy orgulloso de que este año realmente este proyecto se pudiera empezar a materializar, y ya se empiezan a ver los brotes verdes después de muchos años trabajando, lo que ha sido muy satisfactorio.

La otra línea que se ha trabajado ha sido la de empezar a utilizar casos de éxito donde hemos utilizado el machine learning, por ejemplo hemos realizado ya un piloto real, donde empezamos por castear, un revenue que debería estar ya hace tiempo, pero lo estamos empezando a hacer ahora incorporando inteligencia, base de los datos, con lo que sabemos y los históricos de los años. A día de hoy empezamos a utilizarlo y vamos a seguir en esta línea en 2024.

Palladium siempre la he tenido como de esas empresas hoteleras prodigitales e innovadoras, que siempre ha sido muy atrevida, no solamente en producto, sino en estrategia digital o en la aplicación de tecnología.

Nos has comentado que dentro de los objetivos marcado estaba el homogeneizar y garantizar la calidad del dato. ¿Cómo ha sido la estrategia dentro de la organización para garantizar algo tan valioso como es tener un dato de calidad?

Pues fíjate, para la parte de tema de calidad del dato, al final es un tema que nunca acabas, es decir, siempre salen cosas nuevas y siempre tienes que estar con el foco puesto en ello.

¿Qué hemos hecho nosotros en Palladium? Lo que hemos empezado a hacer es un proceso de estandarización para que el dato sea homogéneo, es decir, que el dato que veamos en distintas plataformas podamos trabajarlo, tratarlo y detectar esos errores para poder corregirlos en el origen.

Entonces, hemos llevado a cabo la implementación de auditorías para poder detectar aquellas malas praxis que están en los orígenes, como puede ser, por ejemplo, una recepción a la hora de introducir una reserva. A parte, hemos introducido alertas para que nos avisen y poder detectarlo a tiempo y no estar prolongando a largo plazo estos tipos de errores, porque, al final, esto te penaliza y lo que acabas viendo es un error que no es correcto. Entonces, lo que hemos hecho, básicamente, para obtener calidad del dato es auditorías para ver qué dato es correcto o no, automatizar todos los procesos y controles para que nos lleguen alertas directamente y, al final, esto verlo reflejado también en una parte del dashboard, es decir, obtener una visualización final. Porque cuando tú tienes un dato mal, donde se ve reflejado el dato que has imputado es en un dashboard. Estamos llegando a un punto en el que los usuarios de negocio ya nos dan alertas para poder corregir. Es tan sencillo como que el usuario nos llama y dice, “oye, este dato está mal”. Y cuando empiezas a mirar, por eso decía que al final es interactivo, detectas que hay otro tipo de error que se puede llegar a dar.

Al final, es continua evolución y nunca dejarlo de lado, porque nunca se acaba. Es evolución y estandarización de los procesos continuos. Y sobre todo, hacer un mapa tecnológico de dónde estamos extrayendo la información, qué tipo de información queremos pintar y dónde está el destino. Creo que eso es fundamental para poder hacerlo y garantizar que tú estás mostrando un dato de calidad.

En esta edición de Fitur se está hablando mucho de gestiones o modelos inmersivos a la hora de gestionar y comercializar establecimientos turísticos, además de la aparición de nuevas tecnologías. ¿Qué casos prácticos estáis ejecutando en vuestra organización?

Debemos partir que para poder aplicar estas inteligencias nuevas como el machine learning, desde el área del dato en Palladium hemos intentado garantizar la calidad del dato porque sin esto las predicciones que vamos a sacar van a ser malas. Un caso de ejemplo es el que comentaba antes del forecast, que parece que es sencillo, pero que conlleva mucho trabajo por detrás de limpieza y calidad del dato. A día de hoy lo estamos empezando a hacer de manera habitual y ahora tenemos ahí un timeline donde en los próximos años queremos utilizar GPTI, que ya sabéis que a día de hoy lo tenemos a nuestro alcance, queremos empezar a que la máquina nos ayude o nos sea como una herramienta con la cual poder gestionar de una mejor manera en Palladium.

Estamos mezclando ya el mundo de calidad del dato con el mundo de inteligencia artificial, a día de hoy, aplicamos lo que se llama golden record, la unificación de un cliente, que es complicado de hacer, identificar un cliente repetidor, cuando tú tienes 20 fichas de un mismo cliente que no sabes si realmente corresponden a la misma persona, de ello ya tenemos algunos procesos sencillos y otros un poco más avanzados, donde ya utilizamos tecnologías como el machine learning para poder unificar y poder identificar algunos clientes que con alta probabilidad son el mismo.

Habéis comenzado 2024 con objetivos cumplidos, ¿cuáles crees que tienen que ser los objetivos que se tiene que marcar el sector en los próximos dos años?

Desde mi punto de vista, lo primero es estabilizar la calidad del dato, es decir para mí es muy importante como lo puedes ver, seguir aumentando la parte de llevar el machine learning a todas las áreas de negocio y sobre todo tenemos que utilizar estas herramientas que tenemos a día de hoy para centrarlas en el cliente. Nuestro siguiente nivel es llegar a impactar al cliente, poder hacer procesos descriptivos analizando el pasado de lo que ya tenemos, el siguiente salto es utilizar esto para conocer a mi cliente y ofrecerle una experiencia inolvidable dentro del hotel para hacer clusters para poder catalogar a un cliente y ofrecer una experiencia única, tenemos que tirar por esa línea para personalizar el cliente y la experiencia en un hotel.