Todos los equipos de operaciones conocen el patrón. El volumen de pasajeros se dispara. El personal no da abasto. Llegan las quejas. La gerencia escala el problema. El ciclo reactivo comienza de nuevo.
La solución a la que recurren la mayoría de las instalaciones: añadir más personal, ajustar los horarios, aumentar la supervisión. Estas son respuestas costosas a un problema que podría predecirse y prevenirse.
Los datos para predecirlo ya existen en sus instalaciones. Simplemente no los está utilizando.
La correlación que probablemente está ignorando
Cada aeropuerto, centro de viaje y gran recinto físico genera datos de tráfico. Contadores de personas en las entradas. Sistemas de conteo de vehículos en las estaciones de servicio. Tráfico
peatonal de las concesiones comerciales.
Estos datos se utilizan normalmente para la planificación de la capacidad, los modelos de personal y los protocolos de seguridad. Rara vez se conectan con la retroalimentación y las operaciones de limpieza.
Pero la correlación es inconfundible: cuando el tráfico se dispara, las puntuaciones de satisfacción bajan, normalmente en un plazo de 45 a 90 minutos. Si puede predecir cuándo alcanzará su punto máximo el tráfico,
puede predecir cuándo llegará la retroalimentación negativa. Eso no son operaciones reactivas. Eso es inteligencia predictiva.
Cómo funciona en la práctica
En un importante aeropuerto de EE. UU., la plataforma FeedbackNow correlaciona los datos de los contadores de personas con la percepción de la retroalimentación en tiempo real. Cuando el tráfico a través de un determinado
vestíbulo supera un umbral, el sistema eleva automáticamente la prioridad de la alerta de limpieza para los baños de esa zona. El equipo de limpieza no espera a que llegue
la retroalimentación negativa. Se les envía antes de que la curva de quejas aumente.
En una cadena minorista de centros de viaje, el modelo se extiende a la solicitud de suministros. Los datos de tráfico de vehículos en tiempo real se introducen en la plataforma operativa para impulsar la reposición proactiva
de suministros para baños. Su promesa de marca no se mantiene con inspecciones. Se mantiene con datos.
La diferencia entre reactivo y predictivo
Un sistema reactivo: el huésped pulsa un botón rojo → se activa una alerta → se envía un equipo de limpieza → el huésped ya se ha ido.
Un sistema predictivo: el modelo de tráfico identifica un período de alto volumen → se pre-envía una alerta de limpieza → el baño se atiende antes de que la percepción se vuelva negativa →
la experiencia del huésped nunca se degrada.
El caso de negocio
Para aeropuertos: las puntuaciones ASQ están directamente correlacionadas con la satisfacción de los baños. Una mejora de 1 punto en la satisfacción de los baños se correlaciona con una mejora medible
en la satisfacción general de los pasajeros y en los ingresos por concesiones.
Para centros de viaje: la calidad de los baños es el principal impulsor de las visitas repetidas y la lealtad a la marca. Las encuestas a camioneros clasifican constantemente los baños como el factor número 1
en la decisión de selección de parada.
La predicción no requiere más personal. Requiere mejor información, entregada más rápido, a las personas adecuadas.
Vea cómo FeedbackNow conecta los datos de tráfico con las operaciones de limpieza en sus instalaciones: Solicitar una demostración
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