En este estudio de caso, analizamos los desafíos a los que se enfrenta un cliente hotelero de Fortune 100 para modernizar su enfoque de marketing e incorporar técnicas de análisis y aprendizaje automático de vanguardia. Centrándose en la segmentación detallada y en el mapa del recorrido del cliente, el cliente buscó optimizar su metodología de marketing. La solución implicó la implementación de un innovador proceso de mapeo del recorrido de los clientes a nivel de cohorte, basado en Markov Chain, complementado con un nuevo proceso de modelado de atribución multitáctil. Los resultados fueron extraordinarios: se identificaron oportunidades para mejorar el gasto y las conversiones en todos los niveles del embudo. Lo que es más importante, se logró por primera vez una colaboración de marketing multicanal basada en datos, lo que permitió al cliente ofrecer experiencias personalizadas e impulsar un éxito sin igual en el competitivo sector de la hospitalidad.

El cliente hotelero de Fortune 100 se enfrentó al desafío de modernizar su metodología de marketing e incorporar técnicas avanzadas de análisis y aprendizaje automático en sus informes ejecutivos y en la simulación de pronósticos. El objetivo principal era lograr una segmentación detallada y un mapeo del recorrido del cliente para obtener una visión más profunda del comportamiento y las preferencias de los clientes. Esto supuso un desafío, ya que requería la integración de nuevas tecnologías y fuentes de datos, así como el desarrollo de modelos analíticos sólidos para analizar y visualizar los datos complejos de los clientes. Además, garantizar la elaboración de informes y previsiones precisas y en tiempo real planteaba nuevos desafíos en términos de calidad, escalabilidad y gobernanza de los datos. Superar estos desafíos era crucial para que el cliente aprovechara las técnicas de vanguardia y mejorara sus estrategias de marketing para mejorar la participación de los clientes y aumentar los ingresos.

Se identificaron oportunidades para optimizar el gasto y las conversiones en todos los niveles del embudo. Esta identificación permitió una colaboración de marketing multicanal basada en datos, lo que permitió a las partes interesadas tomar decisiones informadas basadas en información valiosa. Además, los usuarios contaron con herramientas de elaboración de informes conocidas, lo que mejoró su capacidad para analizar e interpretar los datos de manera eficaz. Esta integración de la toma de decisiones basada en datos y el empoderamiento de los usuarios dio como resultado una mayor eficiencia, unos esfuerzos de marketing más específicos y, en última instancia, un aumento de las conversiones y los ingresos.