Machine Learning
Por: Miguel A. Escobedo CEO GB Developers Machine Learning: Transformando el turismo en Cancún
AI en ciencia de datos, para insights accionables en el turismo
Cancún, uno de los destinos turísticos más visitados de México, enfrenta un desafío constante: mantenerse competitivo en un mercado global en constante cambio. La industria turística es volátil por naturaleza, influenciada por factores económicos, patrones estacionales y eventos inesperados. Para abordar estos desafíos, desarrollamos un modelo predictivo basado en ciencia de datos y machine learning que transforma la forma en que se toman decisiones en el sector.
El objetivo principal era responder una pregunta clave: ¿Cómo predecir con precisión la demanda turística y optimizar la ocupación hotelera? Para ello, identificamos factores críticos como el impacto del precio del dólar, los patrones estacionales y el comportamiento histórico de la ocupación. Estos elementos permitieron diseñar estrategias basadas en datos que maximizan el retorno de inversión.
Recolección y Transformación de Datos
Nuestro enfoque se basó en la recolección de datos de fuentes confiables, de Asociaciones de Hoteles, Tourism Analytics vía Kaggle y Yahoo Finance. Estas fuentes nos proporcionaron información clave sobre ocupación hotelera, tráfico turístico y fluctuaciones económicas. Posteriormente, transformamos los datos utilizando variables avanzadas como Mes_sin y Mes_cos, que modelan la estacionalidad anual, y Ocupación_Lag1, que refleja el impacto del comportamiento histórico en la ocupación actual.
Algoritmos y Resultados Exitosos
El modelo predictivo fue desarrollado utilizando algoritmos de machine learning, destacando Random Forest, conocido por su capacidad para capturar relaciones complejas en los datos. Este modelo, optimizado con técnicas avanzadas como GridSearchCV, logró un coeficiente de determinación (R²) de 96.7%. Lo que confirma su alta precisión y confiabilidad. Además, métricas como el MAE de 0.022 y el RMSE de 0.035 refuerzan su robustez en la predicción de valores absolutos.
Impacto en la Industria Turística
Los resultados de este modelo tienen un impacto directo en la industria. Los hoteles pueden anticipar la demanda turística con precisión, ajustar tarifas de manera dinámica. Y optimizar recursos como el personal y la disponibilidad de habitaciones. Las estrategias de marketing se vuelven más efectivas al enfocarse en períodos de alta demanda, lo que maximiza el retorno de inversión. Pero los beneficios no terminan aquí: aerolíneas, agencias de viajes y operadores locales. Machine Learning también pueden utilizar estas proyecciones para planificar rutas. Diseñar paquetes específicos y ofrecer servicios más ajustados a las necesidades del turista.
Expandiendo el Potencial del Modelo Predictivo
A pesar de los avances logrados, reconocemos que el potencial de la ciencia de datos en este sector es inmenso. La incorporación de datos externos, como el clima, eventos locales o tendencias de búsquedas online, podría enriquecer el modelo. Y hacerlo aún más relevante para diferentes contextos y objetivos estratégicos. Asimismo, explorar horizontes de predicción más largos podría ayudar a las empresas a planificar con mayor precisión a largo plazo, mitigando riesgos en escenarios inciertos.
Ciencia de Datos en Acción
En resumen, este modelo no es solo una herramienta tecnológica. Es un catalizador para la transformación estratégica del turismo en Cancún. A través de un enfoque basado en datos, la industria puede adaptarse a los desafíos del futuro. Garantizando su competitividad y sostenibilidad. Este proyecto no solo muestra el impacto de la ciencia de datos en el turismo, sino que también destaca su capacidad para redefinir los límites de lo posible en los negocios.
GB Developers
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