AirBnB revoluciona(rá otra vez) el sector

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Es indiscutible que los datos se han puesto en un primer plano en los últimos años. Conceptos como el Big Data prometían cambiar el panorama de las empresas y estas se lanzaron a invertir sin realmente tener objetivos claros. Lo cierto es que la gran mayoría de los proyectos de Big Data fracasan por un factor u otro pero, ¿y los que salen bien?

Airbnb-Carnaval-de-Cádiz-2018

En este, el último post de la asignatura, me gustaría hablar de AirBnB, el conocido marketplace que revolucionó la forma de viajar de millones de personas y que está a punto de volver a hacerlo. Los marketplace como AirBnB, Glovo o Uber no dan beneficios en primera instancia y esto es justamente lo que quieren los inversores. ¿Por qué? Pues muy sencillo, quieren la mayor cuota de mercado posible para así conseguir más usuarios y más datos. Todo se resume en datos y lo que podemos llegar a lograr con ellos.

Hace una semanas AirBnB anunció que a finales de 2019 lanzará su proyecto AirBnB:backyard que consiste en crear prototipos de vivienda. Se espera que estas viviendas sean hogares inteligentes, construidos con productos ecológicos y que tengan como base la sostenibilidad. Conceptos que casualmente tienen en cuenta los internautas a la hora de elegir donde hospedarse. Y es que AirBnB tiene todo lo que necesita para triunfar en esta nueva etapa que comenzará en los próximos meses: usuarios y datos.

Al crear sus propias “casas” AirBnB ampliará los márgenes de beneficio respecto a los actuales que son tan solo una pequeña parte de cada reserva. Pero crear casas no es donde esta compañía tiene la ventaja competitiva sino en saber dónde crearlas. Esto que puede parecer una tontería es la clave del éxito. Al saber en todo momento por su marketplace donde hay un exceso de demanda y poca oferta saben dónde deben construir, cuantas propiedades e incluso el beneficio que lograrán con ellas (al conocer los precios de las viviendas de la zona).  También pueden amoldar diferentes propiedades de la construcción al público al que estará dirigido, por ejemplo, en el caso de los estudiantes como el poder adquisitivo es generalmente menor que el de otro público la vivienda tendrá prestaciones diferentes. Este es un buen ejemplo de qué se puede lograr con la adecuada explotación de los datos.

Para finalizar me gustaría destacar el importante papel que juegan los Data Scientist al ser capaces de crear valor de los datos.

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a.h.

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Comments

  1. Pablo CampoPablo Campo says

    Muy buen ejemplo Asier de identificar como sacar valor al dato y como convertirlo en conocimiento. Ejemplo sencillo y real. Lo que hacen estas empresas es tener un plan estratégico desde el principio, es decir, saben perfectamente cuál es su meta, su objetivo final y con financiación lograr trazar las tácticas para llegar a él, en este caso, el estar años adquiriendo datos de pisos, conocer valoraciones, demanda, saber lo que la gente espera.

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