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El gran reto del Business Intelligence en el revenue management

Jesús Gutiérrez, customer support-director de OpenRoom
OpenRoom ha fusionado know-how y tecnología para ofrecer una solución global de comercialización hotelera adaptada a cada cliente. OpenRoom es el partner perfecto de los hoteles que desean aumentar producción y rentabilidad con total garantía de éxito.

En la época de la información, donde todos los datos están relacionados y disponibles para los consumidores, las decisiones estratégicas dentro de los establecimientos hoteleros deben estar fundamentadas en datos. Los datos pueden ser recopilados de manera estática a medida que se producen como parte de un procedimiento estándar o bien de manera dinámica, que se irán actualizando en cada periodo determinado de tiempo. Estos datos nos permitirán, a través de herramientas de Business Intelligence (BI), la generación de informes para la toma de decisiones.

Big data

El primer paso para la implantación de sistemas de BI en un hotel es la creación del big data sobre el cual girará todo el proceso. El término big data hace alusión al conjunto global de datos que podemos tener tanto estructurados como no estructurados dentro de nuestras bases de datos (BB.DD.) creadas a lo largo del tiempo. En cambio, el BI es la capacidad de procesar toda la información que se ha incluido en las diferentes BB.DD. que forman el big data para la generación de informes útiles para la consecución de resultados y toma de decisiones. Al usar la palabra big data, también debemos tener en cuenta el volumen de los datos almacenados, por lo tanto, solo en el caso de grandes cadenas hoteleras este término será usado correctamente.
Como BB.DD. más compleja y completa al alcance de los encargados del revenue management dentro de un hotel desde siempre, están los Property Management Systems/Software (PMS). Estos sistemas son capaces de almacenar, intercambiar y compartir datos entre diferentes departamentos con tal detalle, que las acciones del huésped estarán perfectamente actualizadas en toda la cadena de servicio.
Si nos fijamos en las estrategias llevadas a cabo por grandes cadenas hoteleras desde hace unos años con la incorporación del BI en sus organizaciones, nos marcan la pauta de que la generación de informes ya no debe radicar en un 100% en los datos extraídos del PMS. Por lo tanto, la toma de decisiones debe estar basada en la inclusión de datos externos proporcionados por otras herramientas del día a día hotelero si queremos aprovechar al máximo la oportunidad que nos brindan las herramientas de BI.
gráficos análisis de datos

¿Qué debe contener una base de datos?

La información incluida en una BB.DD. del departamento de revenue management, cuyo objetivo es aumentar la rentabilidad de cada reserva mediante estrategias de venta, deberá contener las ocupaciones futuras y OTB (On The Books) del PMS, las reservas que han llegado desde las agencias, las tarifas BAR que tenemos cargadas en el channel manager y, como parte adicional para construir una BB.DD. útil para el resto de departamentos involucrados en la toma de decisiones, los datos de venta de nuestro set competitivo.
A la hora de agrupar toda esta información, debemos asegurarnos de que todos los datos son correctos, coherentes y veraces. Si los datos se han estado guardando de manera incorrecta en las BB.DD. de las que tirarán nuestros informes de BI, se producirán falsas expectativas a la hora de analizar y predecir aquellos aspectos para los que hemos destinado su uso.
Finalmente, una vez creada la BB.DD. sobre la cual vamos a extraer los informes diarios, semanales, mensuales y anuales que nos van a permitir gestionar el rumbo diario del hotel, tendremos que hacernos las siguientes preguntas:

¿Cuál es el objetivo del informe?

Los informes generados para un departamento de revenue deben tener como objetivo la revisión de los resultados obtenidos, la visión de las tendencias de venta y el estado actual.

¿Qué debe mostrar el informe?

Es fundamental que muestren las producciones totales del establecimiento, precio medio por habitación, número de noches (RN), número de reservas, antelación de reservas, estancia media y todos aquellos datos propios del revenue management.
big data 1

¿Cuántos hitos temporales debe mostrar el informe?

Dependiendo de la finalidad a la que hemos destinado el informe, los hitos temporales que podrán contener las comparativas estarán divididos por años, meses o semanas. Por otra parte, los momentos que se compararán en los informes son el actual y el histórico en las mismas fechas del año anterior.

¿Cómo quiero ver los datos dentro del informe?

La interpretación visual de los datos dentro de los informes será fundamental a la hora de analizar la información. El uso de gráficos en la interpretación de resultados concretos, no solo aportará una mayor facilidad de comprensión, sino que indirectamente nos ayudará a identificar momentos y patrones como resultado de nuestras acciones.

Conclusión

Como conclusión, el gran reto del BI en el Revenue Management se divide en dos grandes aspectos. Por un lado, identificar e incorporar toda la información útil que hemos ido almacenando en nuestras BB.DD., por otro lado, la capacidad de relacionar, analizar, y mostrar de manera correcta, todos los datos extraídos sobre los cuales consolidaremos nuestras estrategias de venta.

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OpenRoom ha fusionado know-how y tecnología para ofrecer una solución global de comercialización hotelera adaptada a cada cliente. OpenRoom es el partner perfecto de los hoteles que desean aumentar producción y rentabilidad con total garantía de éxito.

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