Cloudbeds lanza Signals, nueva tecnología de IA para optimizar los ingresos y el marketing de clientes
Publicada 01/10/25
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Cloudbeds ha lanzado Signals, una innovadora tecnología impulsada por inteligencia artificial, para ayudar a los hoteleros a resolver uno de sus mayores desafíos: predecir la ocupación y establecer tarifas óptimas. Anticipa la demanda con gran precisión, optimiza los ingresos y personaliza la interacción con los clientes.
Los métodos de previsión tradicionales se han quedado obsoletos, especialmente tras la pandemia de la Covid-19, pero ahora Cloudbeds, a través de Signals, puede predecir la demanda con mucha más exactitud. Esta tecnología, diseñada específicamente para los hoteles, está basada en una IA causal, que analiza las relaciones de causa y efecto en los datos, a diferencia de la inteligencia artificial tradicional, que se centra en la correlación de los mismos. Esto le permite procesar 4.000 millones de puntos de datos por hora y anticipar la ocupación con una precisión de hasta el 95%.
Al entender las relaciones de causa y efecto entre las fuerzas del mercado, los hoteles pueden ofrecer tarifas más adecuadas, lo que redunda en una mejor experiencia para el huésped, que puede beneficiarse de ofertas personalizadas.
“Signals es el primer modelo fundacional creado con y para hoteleros, entrenado con miles de millones de señales reales de reservas, huéspedes y mercado. Predice la demanda, pero mejor aún: la explica”, indica Adam Harris, CEO y cofundador de Cloudbeds
Procesa numerosos flujos de datos, desde tarifas de la competencia, feeds de eventos a patrones climáticos y comportamientos de las reservas. De este modo, “ayuda a los hoteles a tomar decisiones más rápidas y mejores”, añade Harris.
Signals ha probado su efectividad en varios establecimientos, como en el hotel Mercure Paddington de Londres, que logró una ocupación del 93% en un mes difícil, superando el promedio del 64% de sus competidores.
Más allá de optimizar los ingresos, permite ofrecer experiencias personalizadas a los huéspedes desde el primer contacto hasta después de su estancia. Analiza las preferencias y las pautas de reserva de los usuarios para crear contenidos, ofertas y comunicaciones individualizadas.