El presente trabajo se centró en la segmentación de clientes de la industria hotelera y su utilización para la optimización de precios. Dicha segmentación se realizó mediante la determinación de clústeres empleando el algoritmo K-Means. El análisis se basó en cuatro variables (número de Paxs, duración de la estancia, tarifa promedio de habitación y horizonte de reserva), que permitieron identificar cuatro segmentos de mercado.
Al objetivo de optimizar el precio para estos segmentos se estima el coeficiente de elasticidad precio de la demanda mediante un análisis de regresión log-log. Los datos fueron recolectados de hoteles de Málaga y el análisis se basa en 27.913 transacciones (reservas online directas). Además, se consideraron variables categóricas como la nacionalidad de los clientes, el tipo de dispositivo empleado para la reserva, temporada, régimen de comidas contratado y tipo de tarifa.
Los hallazgos mostraron que tres de los cuatro clústeres representan una demanda inelástica de alojamientos turísticos en Málaga con respecto a los cambios de tarifa. Al adoptar enfoques diferenciados para cada segmento, los hoteleros podrán generar mayores ingresos y satisfacer la demanda de manera más efectiva. En segmentos con demanda inelástica, donde los consumidores son menos sensibles a las variaciones de precio, se recomienda aumentarlos para incrementar los ingresos. Por otro lado, en segmentos con demanda elástica, con clientes más sensibles al precio, reducirlos puede generar un aumento significativo en la demanda.
El estudio concluyó que la segmentación de mercado y la comprensión de la elasticidad de precio de la demanda son fundamentales para adaptar las estrategias de precios y servicios en la industria hotelera. Por ello, se propusieron líneas futuras de investigación a fin de avanzar en este ámbito.
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