La verdadera interacción comienza con entender a las personas. Cada viajero que llega a la web de un hotel trae consigo una historia, unas preferencias y unas expectativas únicas. La personalización predictiva actúa sobre esa historia, identificando lo que necesita cada huésped y respondiendo de forma relevante y personalizada. Ofrece el estímulo adecuado en el momento justo, ya sea una oferta atractiva, un mensaje tranquilizador o una propuesta inspiradora para su estancia.

Para los hoteleros, supone una ventaja estratégica al usar incentivos únicamente cuando realmente marcan la diferencia. No todos los visitantes de la web necesitan un descuento; muchos están listos para reservar tal cual. Al entender el nivel de intención de cada usuario, los hoteles pueden reservar las ofertas solo para quienes realmente las necesitan para convertir, protegiendo así la integridad tarifaria y potenciando las reservas donde más importa.

El resultado es una experiencia fluida e intuitiva, donde los viajeros se sienten acompañados en su proceso de decisión, beneficiando tanto a su estancia como a los objetivos de ingresos del hotel.

Veamos ahora qué hay detrás de esta tecnología y cómo hace posible una personalización realmente significativa.

¿Qué es la personalización predictiva?

La personalización predictiva es una evolución avanzada de la personalización web, que utiliza inteligencia artificial para anticipar lo que es más probable que haga cada visitante. En lugar de basarse solo en segmentación por comportamiento, evalúa cientos de señales contextuales y de comportamiento para asignar a cada usuario una puntuación dinámica. Esta puntuación refleja su probabilidad de reservar, mejorar su estancia o abandonar la web, lo que permite mostrar el mensaje u oferta más relevante en el momento oportuno.

La clave es reconocer que cada viajero es diferente. La tecnología de THN aprende de cientos de millones de sesiones de usuario en su red global de hoteles. Esta base de datos propia, combinada con señales en tiempo real, permite identificar la intención de reserva, predecir el gasto potencial y comprender la flexibilidad del viaje con una precisión excepcional, haciendo posible una personalización uno a uno.

Representación de la identificación de visitantes únicos

El poder de los algoritmos de personalización predictiva

En el núcleo de esta funcionalidad se encuentra una suite de algoritmos avanzados, ya probados en su eficacia para ayudar a los hoteles a comprender y orientar el comportamiento de los huéspedes. Entre ellos destacan:

• Algoritmo de intención – Identifica la probabilidad de que un visitante reserve.

• Algoritmo de gasto – Predice el valor potencial de la reserva.

• Flexibilidad de destino – Detecta si el visitante está abierto a considerar otras ciudades o ubicaciones.

• Flexibilidad de fechas – Determina si el viajero está dispuesto a modificar sus fechas.

Los hoteles pueden activar los modelos que mejor se adapten a sus objetivos, ya sea impulsar más reservas, aumentar el valor de las estancias o redirigir a los usuarios hacia fechas alternativas.

A partir del éxito de estos modelos, THN introduce ahora un nuevo nivel de inteligencia: el algoritmo de duración de estancia (LoS), diseñado para predecir si un usuario está abierto a ampliar su viaje y adaptar las ofertas para maximizar tanto los ingresos como la satisfacción del huésped.

Algoritmo de duración de estancia (LoS)

La incorporación más reciente a la suite de personalización predictiva de THN, el algoritmo de duración de estancia (LoS), aborda los retos asociados a la duración de las estancias ayudando a los hoteles a identificar cuándo un visitante podría alargar su estancia más allá de su búsqueda inicial y cuándo podría estar receptivo a un incentivo adecuado.

Este modelo predice si un usuario se inclina por una escapada corta o una estancia más prolongada, y detecta cuándo podría estar dispuesto a añadir noches adicionales. Así, los hoteles pueden diseñar ofertas específicas que aumenten tanto la duración de la estancia como los ingresos directos.

Para aquellos viajeros con previsión de reservar estancias más breves, el sistema puede activar incentivos personalizados que les animen a prolongar su visita. Campañas como “Reserva 3 noches y paga solo 2” o “Desayuno gratuito al añadir una noche extra” pueden transformar una escapada de dos noches en una reserva de tres.

Ejemplo de campaña orientada a aumentar la duración de la estancia con descuento

Para los huéspedes que ya tienen más probabilidades de ampliar su estancia, los hoteles pueden, en su lugar, destacar experiencias premium o ventas adicionales que aporten valor sin aplicar descuentos innecesarios.

Ejemplo de mensaje para aumentar la duración de la estancia sin ofrecer un descuento

Convertir descubrimientos en resultados

La personalización predictiva ayuda a los hoteles a convertir la inteligencia en resultados medibles. Al comprender la intención, el gasto potencial, la flexibilidad y, ahora, la duración de la estancia, los hoteles pueden adaptar su comunicación para alinearse con las necesidades y la mentalidad de cada huésped. Estos descubrimientos permiten a los equipos centrar sus esfuerzos donde realmente marcan la diferencia, mejorando las tasas de conversión y los ingresos a través del canal directo, sin comprometer la integridad tarifaria.

Cada algoritmo permite conectar con los viajeros de forma más personal y estratégica, pero juntos conforman un sistema potente que transforma el proceso de reserva. El nuevo algoritmo de duración de estancia se suma a esta base, ayudando a los hoteles a anticipar cuánto tiempo planean quedarse los visitantes y a diseñar ofertas que fomenten reservas más largas y valiosas.

Descubre cómo la personalización predictiva y el nuevo algoritmo LoS pueden ayudarte a impulsar tus ingresos directos.