API de reseñas de hotel

Una API de reseñas de hotel devuelve las opiniones de los huéspedes como registros estructurados —nota, texto, tipo de viajero, fechas y las respuestas del hotel— desde todas las grandes OTAs, normalizadas para que una reseña de Booking.com y otra de TripAdvisor caigan con la misma forma.

Qué contiene un registro de reseña

Más que una nota y un párrafo. Cada registro trae la puntuación, el texto, el tipo de viajero (solo, pareja, familia, negocios), el contexto de la estancia (fechas y habitación), las notas por categoría donde la plataforma las recoge, el idioma original y la respuesta de la dirección cuando el hotel contestó. El nombre del huésped viene enmascarado a su inicial, así que el dato es analizable sin arrastrar identidades por tu pipeline.

Booking.com llega ya etiquetada

Booking.com guarda cada reseña partida en dos, así que el texto vuelve en campos separados de positivo y negativo, y cualquiera de los dos puede venir vacío. Eso es sentimiento ya etiquetado en origen: el campo más infrautilizado de la analítica de reseñas, y la razón de que buena parte del reporting por aspecto no necesite ningún modelo. Un nulo es una señal, no un dato que falta.

Fuentes

Booking.com, Expedia, Google Hotels, TripAdvisor y Hotels.com. Google merece mención aparte: devuelve de golpe las reseñas que agrega de varios orígenes, cada una marcada con su fuente, con notas por categoría de habitación, servicio y ubicación.

De la reseña a la señal

Las reseñas en bruto son útiles; entenderlas a escala es donde está el valor. Combina este dataset con el análisis semántico para convertir miles de comentarios en temas priorizados. Dos recetas cubren los extremos: reseñas de Booking.com sin scraping para la recuperación, y un panel de reputación en tu propia web cuando lo que sale va dirigido a los huéspedes y no a un dashboard.

Quién la usa

Hoteles y cadenas que siguen su reputación entre canales sobre una misma escala, agencias de reputación y marketing que reportan sobre carteras, equipos de revenue que usan la reputación como variable de precio, y equipos de BI que cruzan sentimiento con tarifas y demanda.