El proyecto TOP se define como una herramienta de ayuda a gobiernos y no solo hablamos de herramientas tecnológicas, sino que hablamos de un equipo humano,conocimiento y organización que hará posible la estandarización de este nuevo sector.Pero además, todo está apoyado sobre una fuerte base tecnológica. Esta tecnología está presente en la gestión de todo el sistema, en el análisis predictivo de las tendencias del sector del futuro, pero también estuvo presente en sus orígenes,incluso antes de saber la viabilidad del proyecto. Para tal fin, el equipo de TOP fue apoyado por ingenieros y tecnólogos con el fin de objetivar los razonamientos que los profesionales del sector tenían después de años de experiencia en los viajes gubernamentales.
[...]Antes de describir estas primeras herramientas, vemos un primer fragmento de un documento escrito por el ingeniero jefe del proyecto.
[...]El sistema será un aplicativo basado en las últimas tecnologías de software y algoritmía. Desarrollado sobre plataformas de código abierto (open-source) y con un fuerte factor consultivo. Se pretende aplicar conceptos matemáticos y con fundamentos científicos a problemas detectados en el sector del turismo.
La evolución de los mercados actuales y la alta competencia en todos los sectores ha provocado que la excelencia sea una meta a la que todos los implicados en un servicio atienden. Proveedores desean generar un espacio de confort exclusivo ante sus clientes; de igual modo, clientes de cualquier segmento se mueven con las mayores expectativas que ellos mismos pueden imaginar.
Idealmente, para que estos clientes obtengan el nivel de satisfacción que esperan,todos los proveedores de servicio deberían conocer todo el detalle, gustos y preferencias de sus clientes. Claramente esto no es viable en un mundo globalizado en el que todos viajamos a diario y donde la premisa de muchos es descubrir, probar,cambiar...
La mejor aproximación matemática que podemos aplicar a este problema es un término “de moda”, segmentación. Proveedores de todo el mundo han decidido segmentar a sus clientes para poder atenderlos mejor y, sobre todo, destinar sus recursos a aquellos segmentos en los que creen ser buenos y rentables. Paradójicamente estos mismos proveedores suelen segmentar a sus clientes sin fundamentos objetivos y ni variables contrastadas. Tampoco tienen en cuenta que los clientes son cambiantes y que deben moverse de segmentos según la necesidad que tengan, matemáticamente este concepto se asimila a la “variable de cambio”.
¿Existe solución? No, pero sí que podemos realizar aproximaciones e implementar sistemas de aprendizaje cognitivo, es decir, sistemas que según la experiencia almacenada, vayan corrigiendo los márgenes de error fruto de la inestabilidad del ser humano (probar,descubrir...). Apoyados en algoritmos de Data Mining (minería de datos) y teoremas de aprendizaje cognitivo, junto con un fuerte valor de datos, TOP será capaz de categorizar a clientes y proveedores (clustering).
[...]Como se ha antecedido, esto no es más de una primera reflexión que el equipo de ingeniería hacía después de las primeras conversaciones con los colaboradores de TOP. A partir de ahí se desarrolló un proyecto de especificación de requerimientos,análisis de información y segmentación semántica.
¿Cómo se hizo?
La mejor forma de explicarlo sería entender las fases de implantación del sistema. A continuación se detallan las principales fases de implantación, así como una breve descripción de las mismas.
En este caso el concepto matemático que debemos aplicar es la inducción. Los consultores encargados de la implantación de este sistema, realizaron entrevistas a profesionales con experiencia en los viajes gubernamentales.
Su objetivo era el de generar el repositorio de preguntas que se realizaron a clientes para poder disponer de la mayor variedad de información posible. Aplicando algoritmos como “COBWEB” a las respuestas esperadas, disponían de una jerarquía fehaciente sobre las que elaborar las preguntas adecuadas.
Todos estos “requerimientos” estaban libres de protocolos, es decir, todo se basó en la metodología de toma de requerimientos: “DoRCU”, almacenando cada dato recogido en un sistema explotado en la fase final y garantizando que todo se realizara de la forma más correcta y objetiva.
Era el momento de conocer el detalle de las necesidades reales de los clientes. Para ellos qué mejor forma que preguntar a ellos mismos. Comenzaron entonces entrevistas con los que podríamos denominar clientes de los viajes gubernamentales.Toda la información recogida en estas entrevistas se almacenaron en sistemas de encuestas.
LimeSurvey fue la aplicación de código abierto que sirvió como aliado al equipo de ingeniería. No es más que un software con el que realizar encuestas guiadas,almacenando la información en sistemas de almacenamiento estructurado.
Con esta variedad de y cantidad de datos se comenzó el trabajo de análisis, aplicando algoritmos de aprendizaje y clustering. El objetivo de esta fase era la de creación de segmentos que categorizaran a los clientes en función a las necesidades de las que se disponían.
Todo este trabajo también fue apoyado por un sistema dirigido, en este caso se utilizó “Weka” como plataforma de minería de datos. Este software dispone de cientos de algoritmos y, es utilizado por las principales empresas y universidades.
Dado que se tenía que acercar a la realidad los resultados obtenidos en estos estudios, se validaron con empresas del sector basándose en casos reales tanto históricos como recientes. Esta información segmentada y validada, se tomó como base para la realización de los protocolos de actuación de cada uno de los sectores específicos.
Ya se disponía de necesidades de los clientes, pero eso no podía ser todo, ya que el sector no solo está compuesto por clientes, sino que es un compendio de clientes y proveedores de servicio. En este caso, no se podía hacer un proceso de entrevistas personalizadas con los proveedores, ya que el volumen de proveedores tentativos hacía que la muestra viable no fuera representativa.
Con el fin de validar que los requerimientos obtenidos de los clientes eran realmente los requerimientos a los proveedores en sus viajes gubernamentales, se realizó una encuesta socio-científica, es decir, realizar preguntas a los proveedores en los que el resultado de la pregunta no es importante por sí solo, pero sí en conjunto.
A continuación se detalla uno de los ejemplos:
Se pregunta a un empleado de un proveedor que atiende viajes gubernamentales cuales el nombre de la persona que atiende el teléfono cuando se pide presupuesto para este tipo de viajes. Su respuesta fue David Zapata.
Varias preguntas después y con un antecedente de situación concreta, se le indicaba ala misma persona que se tenía un problema en una habitación de una delegación de viaje gubernamental y que donde debía llamar y qué persona contestaría. Su respuesta fue John Smith.
La conclusión del análisis fue para esta particularidad que este establecimiento necesitaba un departamento concreto de viajes gubernamentales ya que se le había cambiado al interlocutor, algo que, como prerrequisito no podía ocurrir.
Dado que el sistema parte de base inicial es muy importante que todo se vaya alimentando con la realidad, es decir, es muy importante el feedback que cliente y proveedores puedan dar de servicios ya realizados. Para ello TOP se encargará de realizar encuestas aleatorias a proveedores y clientes sobre las que basará su aprendizaje.
Este aprendizaje cognitivo es la base de lo que se conoce como inteligencia artificial,básicamente el sistema aplicará factores de corrección a los algoritmos anteriormente implementados de forma que la variable de cambio cobre peso tanto en las preguntas a proveedores como en los segmentos de categorización de clientes. Su objetivo es generar cambios tentativos en la norma y en los protocolos de actuación.
