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Análisis de turismo y transporte

En los sectores del turismo y el transporte siempre abundaron los datos, ya que se recopilan en cada punto de interacción. Tanto si se trata de pasajeros como de cargas, los datos ayudan a equilibrar la oferta y la demanda, con el fin de optimizar los ingresos y la rentabilidad del inventario, y las capacidades. El negocio de los viajes y la hospitalidad incluye aerolíneas, hoteles, compañías de alquiler de autos y empresas de cruceros. Todos ellos capturan comportamientos y experiencias de los clientes que contienen información valiosa para el negocio. Pero los métodos de análisis del sector de turismo y transporte suelen ser lentos y no siempre son intuitivos.

Al mismo tiempo, las empresas de logística y transporte, como transportistas de camiones, trenes de carga, entregas aéreas, marítimas y proveedores de servicios logísticos, intentan vincular fuentes de datos diversas para administrar sus redes y planificación de capacidades, además de optimizar las rutas para una mayor rentabilidad. Con Tableau, puede combinar y vincular con rapidez datos similares a fin de obtener la información necesaria para mejorar la administración y el rendimiento de los ingresos. Esto se consigue gracias a estrategias de precios basadas en los datos y la visibilidad del inventario en tiempo real. Además, todo ello ayuda a generar fidelidad en los clientes. Descubra en esta sección cómo Tableau ayuda a mejorar los análisis de turismo y transporte.

Análisis de turismo y transporte en acción



Historia de cliente: Carlson Rezidor escaló a 300 hoteles en tan solo 60 días

Carlson Rezidor escaló su adopción empresarial de Tableau en toda su organización de USD 7000 millones. El equipo desarrolló rápidamente algunos dashboards, que se implementaron en 300 hoteles de la franquicia en tan solo 60 días. Con Tableau, el equipo ha pasado de realizar básicamente tareas de soporte a ofrecer recomendaciones proactivas a los hoteles de la franquicia.

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Nos cambió por completo las reglas del juego. Ya no tenemos que esperar a que algo ocurra y, luego, tratar de descifrar por qué sucedió. Ahora, miramos los datos de forma proactiva y vemos qué va a pasar antes de que suceda y, luego, nos preparamos para ello o incluso lo cambiamos.