¿Por qué algunos hoteles pierden reservas antes de que el huésped llegue?
Tatyana Silchenko
2026-05-14
Una reserva no cancelada es una promesa cumplida. Una reserva cancelada es una señal.
Este storytelling sigue el rastro de esas señales para entender dónde aparece el riesgo, cuándo aumenta y qué puede aprender un hotel antes de que el cliente llegue.
Imagen de portada: Zoshua Colah, Unsplash License.
1 Punto de partida: el problema no es vender, es conservar la reserva
Cada reserva representa una intención de viaje, pero no todas terminan convirtiéndose en una estancia real. Algunas se mantienen, otras desaparecen antes de la llegada y obligan al hotel a reajustar ocupación, ingresos y planificación.
La pregunta que guía esta historia es directa:
¿Por qué algunos hoteles pierden tantas reservas antes incluso de que el huésped llegue?
Para responderla se analiza el conjunto tratado del dataset Hotel Booking Demand, con reservas reales de dos hoteles portugueses: un hotel urbano y un hotel vacacional. La lectura se centra en patrones comprensibles para negocio: tipo de hotel, anticipación de reserva, estacionalidad, segmento de mercado, precio medio diario y país de origen.
2 Preparar los datos antes de contar la historia
Antes de analizar cancelaciones o patrones de comportamiento, fue necesario tratar el conjunto de reservas para eliminar registros inconsistentes y valores extremos que podían distorsionar la historia.
El tratamiento aplicado elimina estancias sin coste, reservas sin noches, registros sin huéspedes y valores atípicos relacionados con ADR o número de adultos. El objetivo no es limpiar por estética, sino evitar que unos pocos casos residuales oculten los patrones reales del negocio hotelero.
reservas tratadas
tasa global de cancelación
días de anticipación mediana
ADR mediana
Antes de visualizar se eliminan reservas sin noches, sin huéspedes, sin ADR positivo o con valores extremos. Así, la historia no se apoya en anomalías técnicas, sino en patrones de comportamiento.
3 Primer giro: el tipo de hotel cambia el riesgo
El hotel urbano presenta una tasa de cancelación superior al resort. La primera pista es clara: no todos los hoteles pierden reservas de la misma manera. El contexto del viaje importa.
4 Segundo giro: cuanto antes se reserva, más frágil parece la reserva
Una reserva hecha con mucha antelación no siempre es una garantía: también puede ser una reserva más expuesta a cambios de plan.
5 El calendario añade otra capa de tensión
El mapa de calor permite leer rápidamente meses y años con mayor concentración de cancelaciones. No sustituye al análisis temporal completo, pero ayuda a detectar zonas calientes sin obligar al lector a comparar muchas barras.
6 No todo segmento que trae volumen aporta estabilidad
Este gráfico combina dos lecturas: el porcentaje de cancelación y el volumen de reservas. Así se evita mirar solo la tasa y olvidar el tamaño real del segmento.
7 El precio medio convierte la cancelación en impacto económico
El gráfico muestra que no todas las cancelaciones cuestan lo mismo. Algunas afectan a reservas con un valor medio más alto, aumentando el impacto económico para el hotel.
8 El origen del huésped aporta señales, pero no respuestas completas
El país de origen puede aportar señales, pero no debe interpretarse de forma aislada. La cancelación combina mercado emisor, canal, segmento, hotel, temporada y anticipación.
9 Desenlace: anticiparse al abandono antes de que ocurra
La historia que cuentan los datos es clara: la cancelación no es aleatoria. Se concentra en determinados hoteles, segmentos, momentos del calendario, niveles de anticipación y mercados.
Desde negocio, esto permite pasar de una reacción tardía a una gestión anticipada:
- separar el comportamiento del hotel urbano y del resort;
- vigilar reservas con mucha anticipación;
- priorizar segmentos con alto volumen y alta cancelación;
- analizar el impacto económico usando ADR;
- diseñar acciones preventivas antes de la fecha de llegada.
El dato no elimina la incertidumbre, pero permite verla antes. Esa es la utilidad real del storytelling: convertir una tabla de reservas en una historia de decisión.
10 Nota sobre evolución visual
Esta versión está pensada como pieza lineal y publicable. Puede evolucionar incorporando imágenes propias, iconos o recursos visuales siempre que refuercen la historia y no distraigan de los datos.
En RMarkdown se pueden añadir imágenes con código como:
knitr::include_graphics("img/hotel_icon.png")También se pueden usar paquetes como ggimage,
patchwork, cowplot, fontawesome o
directamente HTML/CSS para crear tarjetas, iconos y llamadas visuales.
Para una entrega académica conviene usarlos con moderación: pocos
elementos, bien justificados y alineados con la narrativa.
Imagen de portada: Zoshua Colah / Unsplash License.