El reto: Necesito ajustar mis tarifas de habitaciones cada día en función de la ocupación, los eventos locales y la competencia, sin que eso requiera horas de análisis manual.
La solución: ChatGPT Enterprise (Code Interpreter) analizando volcados del PMS.
Una cadena hotelera regional (5 hoteles, 400 habitaciones) recibe 200 reseñas online mensuales en Google, Booking y TripAdvisor. El equipo de marketing dedica 3 horas semanales a leer y responder reseñas, pero la respuesta tarda en promedio 5 días, lo que impacta negativamente en la percepción de los potenciales clientes.
Datos de ocupación histórica, tarifas de la competencia (scraping o fuentes públicas), calendario de eventos locales.
Paso 1: Abre ChatGPT Enterprise en tu navegador web. Asegúrate de tener activa la función 'Code Interpreter' (también conocida como Advanced Data Analysis).
Paso 2: Exporta los datos de pick-up (ritmo de reservas) de tu PMS para el mes de [MES_ANALISIS] en formato CSV o Excel. Haz lo mismo con los precios actuales de tus [NUMERO_COMPETIDORES] competidores ('Compset') para el mismo período. Si tienes datos históricos de ocupación y eventos, incorpóralos en archivos separados.
Paso 3: Sube los archivos CSV/Excel a ChatGPT Enterprise utilizando el icono del clip de adjuntar archivos. Asegúrate de que los nombres de los archivos sean descriptivos (ej. 'pick_up_[MES].csv', 'precios_compeset_[MES].csv', 'eventos_[MES].csv').
Paso 4: Copia y pega el 'prompt mejorado' en el cuadro de texto de ChatGPT y presiona Enter para iniciar el análisis.
Copia este prompt, sustituye los valores entre corchetes [VALOR] por los datos reales de tu organización y ejecútalo en ChatGPT.
Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales: