Inteligencia artificial y gestión del revenue management en hoteles
La gestión del revenue management en hoteles cuenta desde hace un tiempo con una poderosa aliada: la inteligencia artificial (IA). Al igual que ocurre en otros sectores, cada vez se aplica más en este, con numerosos beneficios que mejoran la eficacia y la rentabilidad. En concreto, hay dos aspectos que se manejan con mayor precisión: la previsión de la demanda y las estrategias de precios. Veamos cómo se logra.
IA como ventaja competitiva en el sector hotelero
La IA ha pasado de verse como una amenaza potencial a una oportunidad de mejorar los resultados en el sector hotelero. Hay estudios que así lo confirman y que aluden al tejido empresarial en su conjunto. El McKinsey Global Institute ha elaborado un informe con datos reveladores. En él prevé un aumento del PIB mundial de más de 12 billones de euros para 2030 gracias al uso creciente de esta nueva tecnología.
El empresariado es cada vez más consciente del potencial que tienen estas herramientas. Así lo prueba su actitud hacia ellas. De hecho, el 72 % de los responsables de empresas creen que aporta ventajas de calado. Entonces, ¿cómo se aplica para aprovechar todos sus beneficios?
1- Previsión de la demanda hotelera
Los beneficios del revenue management se sustentan en la previsión de la demanda para tomar decisiones de gestión. Por eso, los análisis han de ser muy precisos, de manera que minimicen el margen de error y se apliquen las estrategias adecuadas. Por tanto, las nuevas tecnologías proporcionan fórmulas para reducir la incertidumbre y predecir de manera prácticamente exacta el comportamiento de los clientes. Además, presentan la información de manera más estandarizada y homogénea.
2. Estrategias de precios
Cuando se puede predecir el comportamiento de los huéspedes, la demanda y los picos de actividad, es posible trazar una estrategia de precios más ajustada. Gracias a las nuevas herramientas de inteligencia artificial para hoteles,se manejan multitud de datos, que se obtienen al contemplar decenas de variables. Esto incluye precios según estacionalidad, análisis de la competencia, fechas señaladas, históricos y todo tipo de factores condicionantes, tanto internos como externos.
Entre estos se encuentran los siguientes:
- Factores socioeconómicos y de salud.
- Impacto del cambio climático y políticas ambientales.
- Cambios en rutas aéreas y conflictos internacionales.
- Modelos de comportamiento generacional.
Esto significa que, a la hora de fijar una estrategia de precios, se tienen en consideración variables de muy diverso tipo. Por ejemplo, se analiza la evolución del consumo, los niveles de empleo y los conflictos internacionales. El enfoque en la competencia también resultará mucho más sencillo gracias a estos avances.
3. Adaptación a los cambios
Con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos, el sector hotelero está ahora en mejores condiciones para afrontar los cambios. En este sentido, la pandemia por COVID puso de manifiesto la necesidad de dotarse de herramientas y flexibilidad que permitan una rápida adaptación a escenarios cambiantes.
El mercado de los alojamientos está expuesto a cambios en los comportamientos de los clientes, a la evolución de los modelos turísticos y a otros muchos riesgos. Gracias a las herramientas de inteligencia artificial para hoteles, resulta mucho más sencillo ese proceso de transformación constante.
Hace tan solo unos años, los sistemas de revenue management (RMS) se basaban en datos internos simplificados. Estos han sido mejorados y ahora incorporan algoritmos más complejos, con lo que consideran un mayor número de parámetros. La IA ha jugado un papel crucial en esta evolución, pues ha permitido que los RMS incluyan datos externos y mejoren la gestión en los cambios de precio y demanda.
4. Efecto del cambio de precios en la demanda
Una adecuada estrategia de precios se basa en optimizar la rentabilidad conforme a una determinada demanda. No obstante, es importante prever el impacto que la subida o bajada de precios pueden tener en el resultado económico. En ocasiones, puede producirse un efecto contrario al deseado. En ese contexto, la IA conlleva mejoras sustanciales en el análisis de situaciones concretas. Su capacidad de aprender y adaptarse permite prever mejor el comportamiento de los clientes ante determinadas decisiones estratégicas.
Cambios previsibles en un periodo de 5 años
La inteligencia artificial está transformando no solo el revenue management en los hoteles, sino el sector hotelero en su conjunto. Entre otros aspectos, se prevé la desaparición o el desuso de los sitios web de hoteles tal y como hoy los conocemos. El sector tendrá que imprimir una rapidez creciente de respuesta, tanto a cambios de destino como a adaptación de precios y otras variables.
La gestión se caracterizará por ser más precisa y efectiva, lo que reducirá la incertidumbre y maximizará los ingresos. A medida que esta tecnología siga evolucionando, solo se puede esperar que su impacto en la industria hotelera crezca. Esto marcará el comienzo de una nueva era en la gestión del revenue management. En todo caso, si deseas aplicar técnicas de gestión del revenue management en hoteles,contacta con Beezhotels.