Hospitality

Sistema Predictivo de Cancelaciones con un 81% de Precisión

Objetivo

Optimizar la ocupación hotelera mediante la identificación temprana de reservas con alto riesgo de cancelación.

Estrategia
  • Identificación de patrones de cancelación y variables clave
  • Transformación de variables predictivas y manejo de datos faltantes
  • Modelado y comparación de algoritmos
  • Optimización y validación
  • Análisis de resultados para identificar drivers clave

Resultados del Modelo

Hospitality Performance

81% de accuracy en predicción

El modelo identifica correctamente 8 de cada 10 cancelaciones. El balance entre precision (75%) y recall (63%) permite minimizar falsas alarmas mientras captura la mayoría de casos de riesgo real.

81%

Accuracy general

75%

Precision del modelo

63%

Recall de cancelaciones

Impacto en Revenue

Revenue Impact

62.5% menos pérdidas por cancelaciones

El modelo reduce la tasa de cancelaciones no anticipadas de 40% a 15%, representando una disminución de 62.5% en pérdidas por ocupación no optimizada.

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