Predicción de la Ocupación
Nexudus, líder global en software de gestión para espacios de coworking, buscaba revolucionar la gestión de sus recursos compartidos a nivel mundial. Su objetivo era maximizar la rentabilidad de estos espacios, que incluyen salas de reuniones, eventos y hot-desks, mediante la implementación de precios dinámicos. Este innovador enfoque pretendía ajustar los precios en función de la demanda real, aprovechando su extenso historial de reservas y uso en más de 150 países.
En WhiteBox enfocamos el problema desarrollando un modelo de predicción de demanda de última generación utilizando librerías de deep learning como TensorFlow. Este modelo, altamente preciso, predice la ocupación de los espacios de coworking basándose en datos históricos, condiciones meteorológicas, fechas clave, y más. Implementado en AWS y gestionado con herramientas como MLflow y Apache Airflow, este sistema no sólo anticipa la demanda, sino que también ajusta los precios en tiempo real, asegurando la máxima rentabilidad en cualquier momento.
El resultado final ha transformado la forma en que las empresas que utilizan Nexudus gestionan sus recursos. Dichos espacios ahora disfrutan de una optimización sin precedentes en la rentabilidad y ocupación de sus áreas compartidas. Este sistema de precios dinámicos ha permitido llenar espacios que antes permanecían vacíos, ofreciendo descuentos en momentos de baja demanda y maximizando los ingresos en picos de alta ocupación. Gracias a este proyecto el software de Nexudus se destaca ahora como una solución única y superior en el mercado de la gestión de espacios de coworking.
- Predicción de la ocupación de más de 40.000 recursos compartidos en más de 150 países distintos.
