Entrevista com Gustavo Cueva, Data & Analytics Manager do Palladium Hotel Group

Palladium Hotels Group aposta na qualidade dos dados e numa visão de personalização de experiências

Aproveitamos o contexto da feira Fitur para entender de diferentes perspetivas os desafios, conquistas e tendências que estão a definir o rumo do setor turístico no complexo cenário de recuperação pós-COVID.

Gustavo Cueva, no seu papel de Data & Analytics Manager no Palladium Hotel Group, destacou-se por implementar técnicas avançadas de análise de dados e machine learning para otimizar a tomada de decisões e a eficiência operacional do grupo hoteleiro. Com uma sólida experiência anterior em empresas como Oney e EY, e como educador na Esade e The Valley Digital Business School, Gustavo contribuiu significativamente para o desenvolvimento e implementação de estratégias de dados, melhorando a previsão de tendências e o comportamento do cliente no setor turístico.

Nesta entrevista, vemos desde a perspetiva específica dos dados, um conceito que está em alta nas estratégias de negócio do setor. Por isso, Gustavo explicou os desafios enfrentados pelo Palladium Hotel Group, uma cadeia prodigital e inovadora, que aposta no machine learning e nas experiências personalizadas.

Xavier López, CEO da EISI SOFT e Gustavo Cueva, Data & Analytics Manager do Palladium Hotel Group

Dentro do contexto de 2023, que objetivos estabeleceram e conseguiram alcançar? 

Para 2023, apostámos em duas frentes. A primeira foi estabilizar tudo o que já tínhamos implementado em anos anteriores, tanto em termos de padronização, qualidade e homogeneização dos dados. No final, o que procuramos é que todos os departamentos do Palladium Hotel Group falem a mesma língua. O que não queremos é ter silos de informação onde cada um segue o seu caminho, no final, o que temos vindo a construir durante este ano de 2023 é estabilizar essa parte, garantindo que todos, por exemplo, um comité, vejam o mesmo dado e saibam sobre o que vamos falar e em qual KPI vamos tomar decisões. 

Estou muito orgulhoso de que este ano, realmente, este projeto tenha começado a materializar-se, e já começamos a ver os primeiros sinais depois de muitos anos de trabalho, o que foi muito gratificante. 

A outra linha de trabalho foi começar a utilizar casos de sucesso onde aplicamos machine learning. Por exemplo, já realizámos um piloto real, onde começámos por prever uma receita que já deveria estar disponível há algum tempo, mas que estamos começando a implementar agora, incorporando inteligência, com base nos dados, no que sabemos e nos históricos dos anos anteriores. Hoje em dia, já estamos a utilizá-lo e vamos continuar nessa linha em 2024. 

Sempre considerei o Palladium como uma dessas empresas hoteleiras prodigitais e inovadoras, que sempre foi muito ousada, não apenas em produto, mas também em estratégia digital e na aplicação de tecnologia. 

Comentaste que um dos objetivos era homogeneizar e garantir a qualidade dos dados. Qual foi a estratégia dentro da organização para garantir algo tão valioso como dados de qualidade? 

Olha, em relação à qualidade dos dados, é algo que nunca termina, ou seja, sempre surgem coisas novas e temos que estar sempre focados nisso. 

O que fizemos no Palladium? O que começámos a fazer foi um processo de padronização para que os dados fossem homogéneos, ou seja, para que os dados que vemos em diferentes plataformas possamos trabalhar, tratar e detetar erros para corrigi-los na origem. 

Implementámos auditorias para detetar más práticas na origem, como, por exemplo, uma receção ao introduzir uma reserva. Além disso, introduzimos alertas para nos avisar e permitir detetar erros a tempo, evitando prolongar esses erros a longo prazo, porque isso acaba por penalizar-nos e vemos erros que não são corretos. Então, o que fizemos para garantir a qualidade dos dados foi realizar auditorias para verificar se os dados estão corretos ou não, automatizar todos os processos e controlos para que os alertas nos cheguem diretamente e, no final, isso se reflete também numa parte do dashboard, ou seja, obter uma visualização final. Porque quando tens um dado errado, onde se reflete o erro é no dashboard. Estamos a chegar a um ponto em que os utilizadores de negócio já nos dão alertas para corrigir. É tão simples como o utilizador ligar e dizer: “Olha, este dado está errado”. E quando começamos a investigar, como eu disse, acabamos por detetar outro tipo de erro que pode ocorrer. 

No final, é uma evolução contínua e nunca deve ser deixada de lado, porque nunca termina. É uma evolução e padronização contínua dos processos. E, sobretudo, fazer um mapa tecnológico de onde estamos a extrair a informação, que tipo de informação queremos visualizar e qual o destino. Acho que isso é fundamental para garantir que estás a mostrar dados de qualidade.

Nesta edição da Fitur, fala-se muito sobre gestão ou modelos imersivos na gestão e comercialização de estabelecimentos turísticos, além do surgimento de novas tecnologias. Que casos práticos estão a ser executados na vossa organização?

Para poder aplicar estas novas inteligências, como o machine learning, desde a área de dados no Palladium, temos tentado garantir a qualidade dos dados, porque sem isso, as previsões que vamos gerar serão erradas. Um exemplo é o forecast que mencionei antes, que parece simples, mas que envolve muito trabalho de limpeza e qualidade de dados. Atualmente, estamos a fazer isso de forma habitual e agora temos um cronograma para os próximos anos, onde queremos utilizar o GPTI, que, como sabem, já está ao nosso alcance. Queremos começar a usar essa ferramenta para gerir melhor no Palladium. 

Estamos a misturar já o mundo da qualidade dos dados com o mundo da inteligência artificial. Atualmente, aplicamos o que chamamos de golden record, a unificação de um cliente, que é algo complicado de fazer, identificar um cliente recorrente, quando tens 20 fichas do mesmo cliente e não sabes se correspondem à mesma pessoa. Já temos alguns processos simples e outros um pouco mais avançados, onde utilizamos tecnologias como o machine learning para unificar e identificar alguns clientes que, com grande probabilidade, são o mesmo. 

Começaram 2024 com objetivos cumpridos, quais acreditas que devem ser os objetivos a que o setor deve aspirar nos próximos dois anos? 

Na minha opinião, a primeira coisa é estabilizar a qualidade dos dados, ou seja, para mim é muito importante, como já deves ter percebido, continuar a expandir a aplicação do machine learning para todas as áreas de negócio e, acima de tudo, temos que usar essas ferramentas para nos concentrarmos no cliente. O nosso próximo nível é impactar o cliente, realizar processos descritivos analisando o passado do que já temos. O próximo salto é utilizar isso para conhecer o nosso cliente e oferecer-lhe uma experiência inesquecível dentro do hotel, criar clusters para categorizar o cliente e oferecer-lhe uma experiência única. Temos que seguir essa linha para personalizar o cliente e a experiência no hotel.