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Caso de estudio · Hotelería

Hotel Casa Verena

Cómo un hotel boutique de Cartagena recuperó el control de sus reservas, dejó de depender de las comisiones de las OTAs y subió su RevPAR — con inteligencia artificial de Diafora.

+86%

Reservas directas

+21%

RevPAR

30 seg

Respuesta (ES/EN)

4.5×

Retorno (6 meses)

01 · El cliente

Un hotel boutique con alma, en el corazón de Cartagena

V

Casa Verena

Hotel Boutique

Abierto en 2018 por la hotelera Camila Vélez, Casa Verena es una casa colonial restaurada en el Centro Histórico, con 24 habitaciones, rooftop y un servicio que enamora a viajeros de todo el mundo.

Ciudad

Cartagena, Colombia (Centro Histórico)

Tamaño

24 habitaciones · boutique

Empleados

32 personas

Tipo

Hotel boutique de lujo

Público

Turistas internacionales (EE.UU./Europa), bodas, viajeros premium

Tarifa promedio

$850.000 COP / noche (~$210 USD)

Presencia digital

Instagram 24k · web con motor de reservas

Canales de venta

Booking, Expedia, Airbnb y directo

Servicios

Alojamiento, rooftop bar, spa, eventos y bodas

02 · La situación

El problema: un hotel hermoso que regalaba margen a las OTAs

Casa Verena tenía buena ocupación, pero la mayoría llegaba por Booking y Expedia — pagando comisiones del 15–20%. Las consultas directas, muchas en inglés y fuera de horario, se respondían tarde o no se respondían, y se perdían a favor de los portales.

Dependencia de OTAs

Solo 22% de reservas directas; el resto pagaba comisión.

Respuesta lenta

Hasta 3 horas, y peor con consultas en inglés de noche.

Reservas perdidas

Consultas directas que se enfriaban y reservaban por el portal.

No-shows y cancelaciones

14% de las reservas no se concretaban.

Sin upselling

Spa, transfers y late checkout sin ofrecerse.

Reputación sin gestión

Reseñas dispersas, sin pedirlas ni responderlas a tiempo.

03 · El diagnóstico

Dos semanas entendiendo el negocio antes de proponer nada

01

Mapeo de la operación

Seguimos el viaje del huésped, del primer mensaje al check-out.

02

Análisis de canales

Cuantificamos cuánto se iba en comisiones y consultas perdidas.

03

Evaluación tecnológica

Auditamos su motor de reservas, PMS y herramientas actuales.

04

Oportunidades

Detectamos 8 fugas de margen e ingresos no capturados.

05

Priorización

Ordenamos por impacto: primero recuperar la reserva directa.

06

Hoja de ruta

Plan por fases con metas de reservas directas, RevPAR y ocupación.

04 · Las soluciones

Lo que Diafora construyó

01

Concierge de IA bilingüe (24/7)

Problema:
Respuesta de hasta 3h; consultas en inglés sin atender de noche.
Solución:
Un asistente de IA en WhatsApp y en la web que responde al instante en español e inglés, recomienda habitaciones y guía a la reserva directa.
Tecnologías:
WhatsApp Cloud API · Claude · widget web
Beneficio:
Respuesta en 30 segundos · reservas directas del 22% al 41%.
02

Motor de reserva directa + recuperación

Problema:
Dependencia de OTAs y sus comisiones del 15–20%.
Solución:
Reserva directa con ofertas exclusivas y recuperación automática de reservas incompletas.
Tecnologías:
Supabase · n8n · pasarela de pago
Beneficio:
Menos comisiones, más margen por habitación.
03

Pre-llegada y upselling automático

Problema:
Cero contacto previo; servicios extra sin ofrecer.
Solución:
Secuencia automática pre-llegada que ofrece spa, transfer y late checkout, y confirma la estadía.
Tecnologías:
n8n · Claude
Beneficio:
Ingreso adicional por huésped · no-shows del 14% al 7%.
04

CRM de huéspedes y campañas de regreso

Problema:
Sin base de datos ni fidelización.
Solución:
CRM con historial y preferencias, con campañas de retorno en temporada y fechas especiales.
Tecnologías:
Supabase · Claude
Beneficio:
Más huéspedes recurrentes y referidos.
05

Gestión de reputación

Problema:
Reseñas dispersas y sin respuesta.
Solución:
Solicitud automática de reseñas tras la estadía y alerta temprana de comentarios negativos para resolverlos a tiempo.
Tecnologías:
Automatización · analítica
Beneficio:
Reseñas de 4.4 a 4.8 estrellas.
06

Dashboard y predicción de demanda

Problema:
Sin visibilidad de ocupación ni RevPAR en tiempo real.
Solución:
Panel en vivo de ocupación, canales y RevPAR, con pronóstico para ajustar tarifas y personal.
Tecnologías:
Supabase · Next.js · IA
Beneficio:
Pricing y staffing con datos, no con intuición.

05 · La transformación

Antes vs. Después

Tiempo de respuesta a consultas

Antes
3 h
Después
30 seg

Reservas directas (sobre el total)

Antes
22%
Después
41%

Conversión consulta → reserva

Antes
16%
Después
29%

Ocupación promedio

Antes
68%
Después
79%

No-shows y cancelaciones

Antes
14%
Después
7%

RevPAR (índice)

Antes
100
Después
121

Reseñas

Antes
4.4★
Después
4.8★

Horas manuales / semana

Antes
28 h
Después
5 h

06 · Dashboard ejecutivo

Todo el hotel, en una pantalla

Casa Verena · Panel en vivo

Actualizado hace 3 min

Ocupación

79%

+11 pts

RevPAR

$671k

+21%

Reservas directas

41%

+19 pts

Reseñas

4.8★

+0.4

Reservas directas — últimos 6 meses

Automatizaciones activas

  • Concierge IA (ES/EN)● activo
  • Recuperación de reservas● activo
  • Pre-llegada y upselling● activo
  • Solicitud de reseñas● activo
  • Reporte de ocupación● activo

07 · Resultados (6 meses)

Números que se sostienen entre sí

+86%

Reservas directas

+21%

RevPAR

+11 pts

Ocupación

−50%

No-shows

23 h

Ahorradas / semana

+13 pts

Conversión

4.4 → 4.8★

Reseñas

4.5×

Retorno de la inversión

08 · El cliente lo cuenta

“Pasamos de depender de las plataformas a que los huéspedes nos reserven directo, en cualquier idioma y a cualquier hora. Recuperamos margen y, sobre todo, la relación con el huésped. Diafora entendió la hotelería como pocos.”
Camila Vélez · Propietaria y gerente, Hotel Casa Verena

09 · Tecnologías

La arquitectura del proyecto

Canales

WhatsApp · Web · OTAs

Cerebro IA

Claude (agentes, ES/EN)

Orquestación

n8n · APIs · PMS

Datos

Supabase

Visualización

Dashboard Next.js

Inteligencia ArtificialAsistente bilingüeWhatsApp Cloud APIMotor de reservasIntegración con PMS / channel managerCRM de huéspedesAutomatización (n8n)Gestión de reputaciónPredicción de demandaAnalítica

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