Por qué las puntuaciones de TripAdvisor no cuentan toda la historia

¿Es suficiente con tener 4,5 estrellas en TripAdvisor? La escena se repite en muchos gabinetes de comunicación del sector turístico: cuadros de mando llenos de medias, gráficos de evolución semanal, comparativas con la competencia y alertas configuradas para reaccionar solo cuando la nota cae por debajo de un umbral. Sobre el papel, la reputación parece bajo control. En la práctica, buena parte de lo que ocurre en la percepción de los huéspedes pasa desapercibida.

Un hotel de cuatro estrellas en Puerto de la Cruz mantenía una puntuación de 4,3 sobre 5. Para la dirección y para el equipo de comunicación, los datos eran tranquilizadores: por encima de la media del destino, tendencia estable, sin rastro de crisis reputacional. Todo parecía encajar con el discurso oficial del establecimiento. Hasta que un cliente repetitivo, un alemán que viajaba cada febrero desde 2019, escribió en su última reseña que cada año llegaba con ilusión, pero cada año el buffet tenía menos opciones y que ese invierno la experiencia había sido especialmente decepcionante. La puntuación, sin embargo, seguía siendo de cuatro estrellas. No activó ninguna alerta basada en números, pero el comentario revelaba una tendencia que nadie estaba midiendo.

Cuando el equipo de MMI Analytics utilizó el Analista de Reseñas Turísticas, la aplicación digital basada en inteligencia artificial que la empresa ha desarrollado en modelo software as a service, el panorama cambió. El sistema analizó los comentarios textuales del último año y detectó que veintitrés huéspedes repetitivos habían descrito, con matices distintos, un deterioro progresivo en la restauración. La nota media no se había movido, pero la fidelidad de los clientes que regresaban año tras año empezaba a erosionarse. El problema no era de falta de datos, sino de cómo se estaban leyendo.

Ahí aparece el fondo estructural del problema para los gabinetes de comunicación del sector turístico. En un territorio como Canarias, donde millones de visitantes dejan cada temporada opiniones en plataformas como TripAdvisor, la gestión de la reputación ya no puede limitarse a vigilar una cifra. La comunicación pública de destinos, cadenas y establecimientos se construye también en esos espacios digitales, donde la línea entre lo privado y lo institucional se difumina. El impacto mediático de una acumulación de reseñas negativas sobre un aspecto concreto puede acabar condicionando campañas de promoción, decisiones de inversión o debates públicos sobre la calidad del destino.

Las puntuaciones son un indicador útil, pero tardío. Cuando un hotel o una zona turística ven caer su media, el daño ya lleva tiempo circulando entre los viajeros. En los comentarios, en cambio, aparecen las señales tempranas. Los huéspedes señalan qué servicios se han reducido, qué turnos de personal generan fricción, qué expectativas no se están cumpliendo y cómo comparan la experiencia con otros hoteles o destinos. Esa información es oro para quien tiene que planificar comunicación, medir impacto y decidir dónde poner el foco operativo, pero leerla manualmente es una tarea inasumible para la mayoría de los equipos.

El Analista de Reseñas Turísticas nace precisamente en ese cruce entre necesidad y limitación. No es un “robot” que decide por su cuenta, sino una herramienta que automatiza la parte más repetitiva y homogénea del análisis: leer todas las reseñas, en varios idiomas, aplicar los mismos criterios a cada comentario, agrupar menciones por tema, comparar periodos y mostrar patrones que, de otro modo, solo se detectarían cuando ya es demasiado tarde. A partir de ahí, el criterio profesional sigue siendo imprescindible para interpretar, priorizar y decidir cómo comunicar, qué corregir y qué mantener.

La aplicación funciona con una interfaz conversacional sencilla, pensada para gabinetes y responsables de comunicación que no necesitan conocer los detalles técnicos de la inteligencia artificial. El usuario indica qué quiere analizar, ya sea un hotel concreto, un conjunto de establecimientos de una asociación hotelera o una zona turística completa.

El sistema pregunta por el periodo de tiempo, por los aspectos que preocupan más en ese momento y por el tipo de comparación que tiene sentido, por ejemplo entre temporadas o entre destinos. En pocos minutos genera un análisis que va más allá del sentimiento positivo o negativo y aterriza en cuestiones concretas: deterioro de un servicio año tras año, cambios en la percepción de la seguridad, aparición de quejas recurrentes sobre ruido o masificación, evolución del perfil de turista que deja reseña.

El modelo SaaS permite, además, que este tipo de análisis se convierta en una rutina y no en un proyecto puntual. No hace falta desplegar infraestructuras propias ni iniciar procesos largos de implantación tecnológica. La herramienta se utiliza cuando hace falta, se actualiza de forma continua y se adapta al volumen de consultas de cada organización.

La versión gratuita, que analiza los últimos siete días de reseñas con un número limitado de consultas mensuales, sirve como puerta de entrada para que hoteles, cadenas, asociaciones y administraciones puedan probar la lógica de análisis automatizado sin comprometerse de antemano. Esa lógica freemium no es solo una estrategia comercial, sino una forma de facilitar que actores públicos y privados experimenten con nuevas formas de medición antes de incorporarlas a su funcionamiento ordinario.

Para los gabinetes de comunicación, el impacto se nota en varias capas. La primera es el ahorro de tiempo operativo, porque la aplicación asume la tarea de leer, clasificar y sintetizar centenares de comentarios que, de otro modo, se revisarían de forma fragmentaria o no se revisarían. La segunda es la homogeneidad de criterios: la inteligencia artificial aplica siempre el mismo patrón de lectura, lo que permite comparar períodos y destinos sin depender del estado de ánimo o del tiempo disponible de la persona que analiza. La tercera es la posibilidad de integrar esos análisis en la comunicación pública y en la toma de decisiones, tanto dentro de una organización como en el diálogo con instituciones turísticas y administraciones insulares.

La inteligencia artificial, en este contexto, no decide qué mensaje lanzar ni qué política pública adoptar, pero sí amplifica la capacidad del gabinete para basar sus decisiones en datos reales y no en impresiones aisladas. La transparencia mejora cuando se pueden mostrar, con rigor metodológico, qué preocupa a los turistas y cómo han evolucionado esas preocupaciones en el tiempo. La medición deja de ser una foto fija y pasa a ser un proceso continuo, que permite evaluar el impacto de cambios reales, ya sea una reforma en un hotel, una nueva estrategia de comunicación digital o una campaña institucional de promoción de destino.

La utilidad pública de este tipo de herramientas va más allá del ámbito estrictamente empresarial. En un archipiélago donde el turismo condiciona buena parte del debate social y político, disponer de un análisis automatizado y fiable de lo que dicen los visitantes en plataformas abiertas contribuye a una conversación más informada. Cabildos, patronatos de turismo y ayuntamientos pueden utilizar los mismos datos que manejan los hoteles para ajustar sus mensajes, detectar brechas de servicios que están afectando a la percepción del destino y priorizar intervenciones allí donde la experiencia real no coincide con la imagen que se quiere proyectar.

El Analista de Reseñas Turísticas es, al final, una pieza más de la transformación digital del sector turístico y de la comunicación pública vinculada a él. Automatiza tareas repetitivas, introduce eficiencia y escalabilidad en el análisis, y se apoya en un modelo de negocio sostenible que permite mantener un soporte técnico continuado y una evolución constante del producto. Pero su sentido último no está en la tecnología, sino en hacer algo que hasta ahora parecía inabordable: leer de verdad, con criterios homogéneos, lo que miles de personas cuentan cada día sobre hoteles y destinos, y convertir esa multiplicidad de voces en una base de datos útil para quienes tienen la responsabilidad de decidir.