Modelos de demanda por segmento, predictor de no presentación, puntuación de probabilidad de venta adicional y análisis temático de reseñas — entrenados con vuestro PMS, vuestro RMS y vuestros comentarios reales, no con una referencia genérica del sector.
Los RMS estándar optimizan ocupación con un modelo válido en promedio. Pero vuestra mezcla de segmentos, estacionalidad real, comportamiento por canal y patrón de no presentación son específicos — especialmente si sois un hotel independiente, una pequeña cadena o un operador de apartamentos. Una recomendación de precios genérica deja dinero sobre la mesa cada noche.
Construimos modelos entrenados con vuestros datos reales: previsión de demanda por segmento, predictor de no presentación por reserva, puntuación de probabilidad de venta adicional por tipo de huésped y clasificación temática de reseñas para cerrar el circuito con operaciones. Integrado con Mews, Cloudbeds, Opera y los RMS más extendidos sin sustituir nada.
Previsión diaria y semanal por segmento (empresa, ocio, grupos, OTA) con vuestro histórico, eventos locales, calendario escolar y datos de búsqueda — alimenta al RMS o al equipo de ingresos con una previsión propia, no la del proveedor.
Modelo entrenado con vuestro histórico: estima probabilidad de no presentación por reserva combinando canal, tarifa, tipo de huésped, antelación y país de origen — para ajustar la sobreventa sin penalizar la experiencia.
Predice qué huéspedes pueden aceptar mejora de habitación, salida tardía, traslado, restauración o experiencias, según perfil, motivo de viaje y composición de la reserva — para que la comunicación previa a la estancia envíe solo lo que tiene probabilidad real de convertir.
Lee reseñas de Booking, Tripadvisor, Google y Expedia, las clasifica por tema (limpieza, ruido, restauración, recepción, wifi, instalaciones) y por sentimiento — produce un panel mensual cruzando temas con turnos, departamentos y temporada.
Procesa formularios de salida, mensajes en estancia y reseñas, extrae menciones concretas a problemas (fuga, ruido, wifi caído, plato repetido) y los deriva como incidencias a mantenimiento, pisos o restauración antes de que aparezcan en una reseña pública.
El RMS recomienda precio con un modelo genérico — el equipo de ingresos corrige a mano cada noche. La sobreventa se fija con una regla fija del 5%, con días de sobreventa costosa. Las reseñas se leen una a una y los temas recurrentes se identifican tarde. La venta adicional previa a la estancia se envía igual a todo el mundo, con un 4% de conversión.
La previsión propia reduce el error en la demanda al 8-10% y libera al equipo de ingresos de la corrección manual diaria. El predictor de no presentación ajusta la sobreventa por noche y segmento, eliminando la sobreventa crítica. La venta adicional se envía solo a quienes tienen probabilidad real de convertir, con conversión del 11%. El panel de reseñas detecta temas recurrentes (ruido en planta 4) en una semana, no en un trimestre.
CRM para empresas medianas con APIs amplias — ideal para agentes comerciales y enriquecimiento de contactos.
Correo, calendario y SharePoint como canal y como contexto — triaje, redacción y búsqueda con RAG en tu correo y archivos.
La estacionalidad es información, no un obstáculo: los modelos la aprenden si está bien etiquetada. Para hoteles con poco histórico (apertura reciente, hotel independiente sin años de PMS digital) combinamos vuestros datos con señales externas — eventos locales, calendario escolar, tendencias de búsqueda, festivos — y empezamos con modelos más simples que se reentrenan según crecen los datos. Sin prometer rendimiento que no podamos demostrar.
Nos conectamos a Mews, Cloudbeds, Opera, SiteMinder y a los RMS más extendidos vía API o conector intermedio. El modelo lee del PMS y devuelve sus predicciones a propiedades de la reserva o a un panel del equipo de ingresos — no sustituye al RMS, lo alimenta o lo complementa. La regla es: nada de migraciones forzosas para empezar.
Vosotros. Entrenamos sobre vuestro entorno en la nube o sobre la infraestructura privada que decidáis, los pesos del modelo son vuestros y los datos no se usan para entrenar nada compartido entre clientes. Si en algún momento queréis llevaros el modelo a otro proveedor o internalizarlo, está documentado y portable.
Empezamos a partir de un hotel similar de vuestra cartera y reentrenamos según crece el nuevo histórico. Para un segmento nuevo (por ejemplo grupos MICE en un hotel hasta ahora puramente de ocio) revisamos variables y, si hace falta, entrenamos un modelo adicional específico. Está dentro del modelo de servicio, no es un proyecto nuevo cada vez.
Diseñamos soluciones con privacidad desde el inicio, control humano, trazabilidad, límites de uso, gestión de permisos y documentación. Para procesos sensibles, ayudamos a evaluar los riesgos y obligaciones aplicables bajo el RGPD y el Reglamento de IA.
Cada proyecto lo lidera personalmente uno de los socios. Si hay encaje, te respondemos en menos de 24 horas con una primera lectura concreta de tu caso — no con una demostración genérica.
