Qué vas a aprender en el Curso de Experto en Revenue Management y Big Data

UNIDAD 1: ANÁLISIS DE LA SITUACIÓN

• Cómo analizar la situación propia
• El comportamiento de la demanda y su segmentación
• Situación de la competencia
• Comprender el entorno
• Presupuesto y Forecast
• Práctica operativa

UNIDAD 2: IMPLEMENTACIÓN DE LA ESTRATEGIA

• Booking diario y estudio del pick up
• Elaboración del calendario de tarifas
• Análisis del histórico y elaboración del Forecast
• Comunicar e informar a los departamentos implicados
• Software de gestión de Revenue Management
• Práctica operativa

UNIDAD 3: RENTABILIDAD APLICADA AL REVENUE

• Efectos prácticos de la rentabilidad por cliente en el Revenue Management
• Diseño e implantación del sistema de información para la rentabilidad
• ¿Cómo calcular la rentabilidad que aporta cada cliente?
• Cálculo del punto de equilibrio por segmento de mercado

UNIDAD 4: EL ANÁLISIS DE LA RENTABILIDAD POR TIPO DE CLIENTE

• Market Segment Profit Analysis (MSPA)
• Comportamiento del cliente y su incidencia en la rentabilidad
• Comparativa con la rentabilidad de la competencia (Benchmarking)

UNIDAD 5: LA ESTRATEGIA DEL REVENUE MANAGEMENT

• Fundamentos del Revenue Management
• Elementos necesarios para su implantación
• Principales estrategias de aplicación
• Revenue Management: procesos necesarios y organización empresarial
• Pasos para el desarrollo de la estrategia de Revenue 
• La figura del Revenue Manager
• Práctica operativa

UNIDAD 1: ESTRATEGIAS PARA AUMENTAR LAS CONFIRMACIONES DE COMPRA

• Optimizando la contratación
• Cómo mejorar en la práctica el coeficiente de confirmación de compra.
• La gestión eficiente de los canales de venta (e-distribution)
• Cómo aprovechar el proceso de decisión del cliente 
• Cómo influir en la elección del consumidor en sistemas online 

UNIDAD 2: REVENUE MANAGEMENT TOTAL

• Cómo calcular el coste de distribución
• Identificación de canales de distribución directos e indirectos
• Venta online y venta offline
• Tendencias en la distribución 
• Channel Manager
• Práctica operativa

UNIDAD 3: DISTRIBUCIÓN Y REVENUE MANAGEMENT

• Cómo calcular el coste de distribución
• Identificación de canales de distribución directos e indirectos
• Venta online y venta offline
• Tendencias en la distribución 
• Channel Manager
• Práctica operativa

UNIDAD 4: OPTIMIZANDO EL MARKETING A TRAVÉS DEL REVENUE Y LAS FINANZASli

• Gestión avanzada de canales y mercados
• Análisis práctico de la Elasticidad-precio para optimizar los ingresos
• Técnicas econométricas aplicadas al Revenue
• Como seleccionar el set competitivo más adecuado

UNIDAD 1: SEGUIMIENTO Y REVISIÓN DEL SISTEMA DE REVENUE MANAGEMENT

• Control y seguimiento diario de la estrategia
• Análisis periódico de resultados
• Retroalimentación del proceso de Revenue Management
• Cómo coordinar las reuniones periódicas
• Comunicación de los resultados obtenidos
• Práctica operativa

UNIDAD 2: CREACIÓN DE VALOR PARA LA EMPRESA A TRAVÉS DEL REVENUE

• Herramientas estadísticas y métricas avanzadas
• Aplicando un sistema de Revenue evolucionado (Business Revenue Intelligence)
• Previsiones dinámicas por tipo de cliente y optimización del booking
• Pricing diferencial vs. paridad (compresión de precios)

UNIDAD 3: DETERMINACIÓN DE LA ESTRATEGIA DE REVENUE MANAGEMENT

• Análisis del precio
• Elaboración de la matriz de precios
• Aplicación de las Restricciones tarifarias
• Optimización del posicionamiento
• Gestión eficaz del overbooking
• Práctica operativa

UNIDAD 4: UP-SELLING EN EMPRESA

• Técnicas de venta para estimular el consumo del cliente
• Cómo realizar Up-selling para cada cliente
• Cómo aplicar las técnicas de Up-selling en la reserva y en el check-in
• Cómo aplicar las técnicas de Up-selling durante la estancia en cada servicio

UNIDAD 5: CROSS-SELLING Y DOWN-SELLING COMO HERRAMIENTAS DE RENTABILIDAD

• Técnicas de venta para estimular la rentabilidad
• Cross-selling corporativo
• Cross-selling en el negocio 
• Down-selling

UNIDAD 6: APLICACIÓN EFECTIVA DEL TOTAL SELLING

• Cómo implicar a toda la organización en el Total Selling
• Acciones para el liderazgo en ventas (Gestión en 360º)
• La aportación de las redes sociales y el crowdsourcing a la rentabilidad

UNIDAD 1: INTRODUCCIÓN AL BIG DATA

• Definición y contextualización
• Dato como activo estratégico
• Identificación de tipos de datos
• Fuentes de datos
• Big data lifecycle
• Reglamento general de protección de datos
• Ámbitos de aplicación y beneficio empresarial de la gestión de datos

UNIDAD 2: ANÁLISIS DE DATOS, TÉCNICAS Y MODELOS

• Evolución del big data analytics 
• Tipos de análisis 
• Técnicas: inteligencia artificial, machine learning, deep learning, red neuronal  
• Modelos de análisis  
• Ecosistema, software y base datos
• Caso práctico de modelado con machine learning

UNIDAD 3: TRANSFORMACIÓN DIGITAL

• IOT, internet de las cosas 
• Cloud y plataformas ia-ml 
• Ecosistema de transformación digital  
• Organización y cultura data driven  

UNIDAD 4: APLICACIÓN Y RECOMENDACIONES BIG DATA EN TURISMO Y HOTELES

• Contexto de uso: global, Europa y España 
• Aplicaciones en destino turístico y smart city 
• Aplicaciones en turismo y hoteles  
• Oportunidades y retos en turismo y hoteles  
• Recomendaciones y buenas practicas  

UNIDAD 5: SINERGÍAS OUTSIDE/INSIDE REVENUE MANAGEMENT Y MARKETING PARA CLIENTE

• Outside. Demanda y forecasting 
• Outside. Seasonality 
• Outside. Crm y omnicanalidad  
• Outside. Rentabilidad  
• Inside. Personalizacion y segmentacion  
• Inside. Reputacion online  
• Inside. Fidelizacion  
• Inside. Emarketing y canales  

UNIDAD 6: SINERGÍAS OUTSIDE/INSIDE REVENUE MANAGEMENT Y MARKETING PARA PRODUCTO Y ENTORNO

• Outside. Benchmarking y posicionamiento 
• Outside. Venta y tecnologia 
• Outside. Retos a futuro  
• Inside. Precios  
• Inside. Diferenciacion  
• Inside. Cx experiencia cliente  
• Inside. Inversiones  

UNIDAD 7: ACCIONES BIG DATA & IA EN REVENUE MANAGEMENT

• Forecasting 
• Dynamic pricing 
• Up y cross-selling  
• Benchmarking  

UNIDAD 8: ACCIONES BIG DATA & IA EN MARKETING DIGITAL

• Segmentación ux online y análisis de texto
• Personalización ux online y análisis de sentimientos 
• Big marketing analytics, datos y clientes
• Casos de uso IA en marketing y tecnología disruptivas 

UNIDAD 1: ESTRATEGIA DE LA EXPERIENCIA DE CLIENTE

• ¿Qué es experiencia de cliente?
• El cliente como centro del servicio
• Definición de estrategia de cliente
• Diseño de la experiencia de cliente
• La promesa de marca

UNIDAD 2: DIAGNÓSTICO DE LA EXPERIENCIA

• Conociendo a nuestros clientes: buyer persona
• Mapeo de la experiencia del cliente

UNIDAD 3: LA VOZ DEL CLIENTE (VOC)

• Gestión de voc
• El ciclo del feedback 
• Análisis de voc
• El impacto economico de la experiencia: traduciendo experiencias en resultados

UNIDAD 4: SOCIAL EXPERIENCE

• Social experience
• Gestión de reputación online
• Herramientas de monitorización 
• Crisis de reputación

UNIDAD 5: EXPERIENCIA OMINICANAL

• Estrategia omnicanal
• Tecnología y experiencia de cliente

UNIDAD 6: CALIDAD 

• Normas, sistemas de gestión de calidad y marcas en el sector hotelero
• Fundamentos de los sitemas de gestión de calidad 
• Estructura documental de la gestión de calidad 
• Estructura de los procesos en el sector hotelero 

UNIDAD 7: MARKETING EMOCIONAL

• Marketing emocional y experiencias wow
• Lovemarks
• Storytelling
• Diseño emocional de productos: ingeniería Kensai
• Marketing de sentidos

UNIDAD 8: EMPLOYEE EXPERIENCE

• Employee Experience
• Conexión entre Customer experience y Employee Experience