Uso de inteligencia artificial y macrodatos para impulsar el negocio

Los huéspedes generan una gran cantidad de datos durante sus visitas a parques de atracciones y atracciones, datos que pueden proporcionar a los operadores inteligencia de mercado útil para impulsar las ventas, la satisfacción del cliente y la repetición de negocios. Pero extraer esta inteligencia no es fácil: requiere "big data", análisis analítico basado en software que utiliza herramientas como la inteligencia artificial (IA) para examinar estos datos y detectar tendencias significativas e información procesable.

Cómo funciona Big Data
Big Data de Dexibit software analítico examina los patrones de inicio de sesión Wi-Fi de los teléfonos inteligentes y tabletas de los visitantes del parque temático para ver qué rutas toman a través del parque y dónde pasan la mayor parte del tiempo. Estos datos se pueden utilizar para optimizar las ventas minoristas a lo largo de las rutas más populares para aumentar las ganancias.

Este software habilitado para inteligencia artificial también busca en las redes sociales y otras fuentes las opiniones de los huéspedes, analizando miles de ellas para detectar temas comunes y sentimientos de los huéspedes (positivos y negativos) hacia el lugar. Luego, empaqueta esta información en informes que los equipos de administración pueden revisar.

“Los macrodatos nos ayudan a comprender más sobre los visitantes y su comportamiento, lo cual es especialmente importante, aunque complicado, en una industria como las atracciones, dada su base en la experiencia y donde el modelo comercial de un lugar es complejo”, explica Angie Judge, CEO de Dexibit. “La IA hace que los datos sobre la comprensión del comportamiento en este panorama sean realmente poderosos. Por ejemplo, con el aprendizaje automático, podemos simular a qué pueden responder los visitantes para ayudar a la planificación y, con el lenguaje natural, comprender de qué están hablando los visitantes y cómo se sienten ".

Todos los datos son elegibles
Es justo decir que los datos generados por los huéspedes durante o después de sus visitas se pueden analizar para obtener información útil del mercado, siempre que el conjunto de datos que se revise sea representativo de la combinación de personas que visitaron y esté razonablemente completo.

Mientras tanto, los parques de atracciones y las atracciones tienen acceso a muchas más fuentes de recopilación de datos de las que la mayoría de la gente conoce. 

“Hay hardware en el sitio, como recuentos de pisadas y análisis de ubicación, como Wi-Fi o identificación por radiofrecuencia (RFID); software como venta de entradas, gestión de relaciones con el cliente y punto de venta; y sistemas digitales como sitios web, aplicaciones, correo electrónico y redes sociales, incluidas las reseñas ”, dice Judge. "Además de eso, podemos aprovechar las fuentes de datos globales, como el clima, el turismo y lo que está sucediendo dentro y alrededor del lugar".

Sacar conclusiones útiles
Hacer que estos datos sin procesar generen información útil es donde entra en juego el poder analítico de Big Data.

"Un buen ejemplo es el uso de modelos de aprendizaje automático para predecir la demanda de viajes y servicios basados ​​en datos de puntos de venta (POS) y escaneos de boletos", dice el Dr. Jegar Pitchforth, científico de datos y cofundador de Análisis espejo. “Esto permite a los propietarios programar el personal y los suministros con mucha anticipación. Las aplicaciones más sofisticadas surgen cuando se combinan y vinculan conjuntos de datos. Cuando los propietarios pueden ver el recorrido de un huésped por un parque, pueden comprender patrones mucho más complejos ".

Graham Brooks, científico de datos y propietario de Thrill-Data.com, dice que las posibilidades de los datos son ilimitadas. Su especialidad es analizar los tiempos de espera en los parques de atracciones y los parques temáticos de todo el mundo para determinar cuándo los parques y las atracciones están más o menos ocupados o son populares. Al utilizar este enfoque de big data para analizar los datos del tiempo de espera, un operador puede ver cuándo una atracción de alta capacidad con un tiempo de espera elevado está funcionando de manera ineficiente. Pueden remediar la situación asignando más personal para reducir este problema de tiempo de espera. 

“Los huéspedes que pasan menos tiempo en la fila deberían tener una alta correlación con una mayor satisfacción del huésped”, dice Brooks. "Los datos del tiempo de espera también pueden proporcionar información sobre qué atracciones funcionan correctamente o están desactualizadas y podrían ser más adecuadas para reemplazarlas".

Big Data en acción
Warner Bros.Studio Tour Hollywood está utilizando el análisis del software de big data de Dexibit para basar las decisiones de gestión de la atracción en hechos sólidos. 

"Comprender los datos permite a nuestra empresa identificar patrones y tendencias que pueden traducirse en prioridades procesables que influyen directamente en la optimización de la gestión de ingresos, la cadena de suministro y la planificación de recursos", dice Danny Kahn, vicepresidente y director general de Warner Bros. Studio Tour. Hollywood. 

Los datos brutos provienen de fuentes como "visitas históricas por día y hora, deserción, patrones de gasto, uso histórico de viajes en idiomas extranjeros, estadísticas de aerolíneas, ocupación de hoteles, economía y tipo de cambio, clima y eventos en toda la ciudad, entre otros conjuntos de datos". como campañas de marketing y términos escolares ”, dice Kahn. El software de Dexibit extrae conclusiones de estos datos y los usa para poblar “tableros” visuales basados ​​en computadora que son revisados ​​por el equipo de Warner Bros. Studio Tour Hollywood. 

“Estos cuadros de mando ayudan a 'contar una historia' de las condiciones del mercado, que, a su vez, se utiliza para determinar los niveles de inventario de tickets, las necesidades de personal y los suministros minoristas, de alimentos y bebidas”, concluye Kahn. "El resultado de estos esfuerzos y nuestro enfoque basado en datos han mejorado sustancialmente nuestro potencial de ingresos al mitigar las ventas perdidas, así como el gasto excesivo en horas de trabajo".