Por Oliver Franz.

Al principio, fue sutil. Un flujo lento de reseñas de rango medio. Algunos comentarios vagos sobre "una habitación sofocante" o "no dormí bien". Pero con el tiempo, una cadena hotelera nacional notó un patrón: los índices de satisfacción de los huéspedes estaban cayendo. La caída no fue drástica, pero sí suficiente para alertar.

No había ningún problema evidente. Al contrario, parecía que algo no cuadraba, sobre todo con los huéspedes alojados en la planta superior. La dirección quería claridad, no conjeturas. Así que recurrieron a un software para los retos de la industria hotelera: Minitab Solution Center, para investigar el problema con los datos.

Paso 1: Defina qué significa realmente “satisfacción”

El equipo de operaciones comenzó planteando una pregunta engañosamente simple: ¿Qué significa realmente “satisfacción del huésped”?

Utilizando la herramienta Árbol CTQ de la utilidad <href="https://www.youtube.com/watch?v=4xc2lbwBQTs&ab_channel=Minitab">Lluvia de ideas del Minitab Solution Center, identificaron los factores clave para una excelente experiencia hotelera. La necesidad principal era obvia : «Estancia excepcional», pero la siguiente capa requería más reflexión. A medida que generaban ideas, comenzaron a clasificar las necesidades de los huéspedes en cuatro categorías principales: comodidad, limpieza, rapidez del servicio y servicios.

Cada una de esas categorías se diversificó aún más. Para "Comodidad", inicialmente incluyeron artículos como "habitaciones tranquilas" y "camas cómodas". Pero aún no habían terminado.

El equipo hizo clic en Generación rápida, una función impulsada por Minitab AI que sugiere contribuyentes adicionales según patrones de miles de árboles CTQ similares en diferentes industrias:

Fue entonces cuando apareció algo nuevo bajo la rama “Confort”: “Temperatura ambiente confortable”.

No se había mencionado en la lluvia de ideas inicial, pero resonó de inmediato.

El personal de recepción recordó haber recibido frecuentes quejas informales sobre la temperatura en las habitaciones, especialmente en la quinta planta. Nadie las había registrado como problemas de servicio formales, pero en cuanto la IA lo detectó, el equipo supo que valía la pena investigarlo.

Ahora tenían una hipótesis medible y una pista de datos específica que seguir.

Paso 2: Visualizar el patrón

El equipo importó seis meses de datos operativos y de encuestas a Minitab Statistical Software, un software de confianza para equipos del sector hotelero que buscan convertir la opinión de los huéspedes en información práctica. Con Graph Builder, crearon un diagrama de dispersión que compara la temperatura ambiente y la satisfacción de los huéspedes.

La asociación era evidente. A medida que subían las temperaturas, la satisfacción disminuía. El efecto era especialmente visible en las estancias donde la temperatura ambiente superaba los 25 °C.

Esto proporcionó una prueba visual de una observación anecdótica.

Paso 3: Pruébelo con regresión

Para cuantificar el impacto, el equipo realizó un análisis de regresión lineal múltiple en Minitab, utilizando la temperatura y el piso como predictores de la satisfacción:

La IA integrada de Minitab generó un resumen en lenguaje sencillo de los hallazgos. Demostró:

Predictores significativos: Tanto la temperatura (valor p = 0,000) como el piso (valor p = 0,000) fueron predictores estadísticamente significativos de la satisfacción, lo que indica que los aumentos en cualquiera de las variables se asociaron con disminuciones en la satisfacción de los huéspedes.

Ecuación de regresión: Satisfacción = 12,062 – 0,04605 × Temperatura – 0,1996 × Suelo

Esto significa que cada grado de aumento en la temperatura ambiente reducía la satisfacción en aproximadamente 0,05 puntos en promedio, y cada piso más alto contribuía a una disminución adicional de 0,2 puntos.

Ajuste del modelo: el R cuadrado del modelo fue del 13,24 %, lo que sugiere que si bien la temperatura y el piso eran importantes, otros factores también influyen en la satisfacción.

Significación general: El modelo de regresión fue estadísticamente significativo en general (valor F = 30,29, valor p = 0,000), lo que confirma que estos predictores juntos explican de manera significativa la variación en los puntajes de satisfacción.

No se trató simplemente de un puñado de huéspedes exigentes; fue una caída en la experiencia impulsada por el entorno y validada estadísticamente.

Paso 4: Realizar la reparación

Con la claridad en la mano, el hotel actuó con rapidez. El equipo de ingeniería ajustó el flujo de aire a la planta superior y reemplazó las compuertas que no funcionaban bien durante el calor exterior intenso.

Los gerentes ahora revisan las métricas de CTQ mensualmente, utilizando imágenes en vivo de Graph Builder para detectar señales de alerta temprana antes de que escalen.

Resultados que se mantienen

En las ocho semanas siguientes al cambio:

• Una mejora de un punto porcentual en la satisfacción general
• La comodidad mejoró y las críticas negativas sobre la temperatura disminuyeron en más del 70 %
• La calificación general del hotel mejoró con menos reseñas de tres estrellas.

Los planes de viaje de verano no siempre salen como se esperaba, ni tampoco las experiencias de los huéspedes. Pero al igual que un viajero inteligente usa mapas, aplicaciones, pronósticos y reseñas para planificar el viaje más cómodo, los equipos de hotelería pueden confiar en los datos para tomar decisiones más inteligentes. Este hotel utilizó los datos no solo para corregir el rumbo, sino para lograr un mejor destino: mayor satisfacción de los huéspedes, mejores reseñas y una estancia más cómoda para todos.