La aparición de las tecnologías RMS (Revenue Management System) ha demostrado ser el paso definitivo hacia el paradigma de compañías data-driven en el sector hotelero. Donde antes la toma de decisiones se basaba en datos incompletos e intuiciones, ahora gracias a las tecnologías de big data e inteligencia artificial, los RMS aseguran que las decisiones estén basadas en un método científico-analítico.
Actualmente la cantidad de información que se recopila en el sector hotelero es mayor que nunca y también más compleja. Por ese motivo, los revenue managers que solo vienen utilizando PMSs y Rate Shoppers se están encontrando con serias dificultades a la hora de administrar y analizar esos datos sin el apoyo de otras tecnologías más avanzadas.
Por ello, la utilización de un RMS, como puede ser el de Beonprice, se ha convertido en una herramienta importante para los revenue, potenciando sus habilidades de análisis, aumentando su productividad y empoderándoles para tomar las mejores decisiones. Los expertos del sector opinan que no es posible ser un revenue manager de primer nivel sin un RMS, pues sería como si un ciclista profesional intentase ganar el Tour de Francia con una bicicleta de paseo.
El COVID-19 impulsa esta necesidad
Las nuevas circunstancias que ha impuesto el COVID-19 han supuesto un cambio drástico en el comportamiento de la demanda hotelera. Esta “nueva normalidad” exige al sector, aún más, la necesidad de tomar decisiones con agilidad y basadas en datos. La buena noticia es que incluso en esta “nueva normalidad” los datos siguen existiendo y se puede extraer mucho valor de ellos.
Por una parte, los sistemas de inteligencia artificial no están preparados para responder adecuadamente ante circunstancias para las que no se les ha entrenado. Apoyados en esta afirmación hay quienes generalizan que los sistemas RMS no tienen utilidad en estos momentos. Sin embargo, existen diferencias entre los algoritmos que utiliza cada RMS según su capacidad de adaptarse a nuevas circunstancias y de aprender. Los buenos algoritmos son aquellos que son capaces de detectar una situación anómala y reconducir su comportamiento. Mientras, los sistemas que solo tienen en cuenta la información histórica se han quedado obsoletos.
RMS, con machine learning
Por eso es importante buscar RMS que utilicen tecnologías de inteligencia artificial basadas en Machine Learning, capaces de detectar cambios en el comportamiento de la demanda y establecer automáticamente correcciones en las tendencias de la misma.
Para ello, los datos históricos dejan de tener tanta relevancia debido al COVID-19, aunque siguen sirviendo de apoyo. Para el cálculo adecuado de la elasticidad de precios, la probabilidad de venta, el forecast y las recomendaciones de precios y restricciones, ahora tienen mayor influencia en nuestros algoritmos el HQI (Hotel Quality Index), el comportamiento del pick-up y los movimientos de los competidores principalmente.
Estos cálculos pueden incluso mejorar si el revenue revisa sus configuraciones de competidores, inventario, límites de precios, tarifarios, eventos, reglas de negocio, alertas, etc… tareas que se recomienda realizar de manera continuada. Además, ya existen plataformas de RMS que permiten al hotelero influir de forma proactiva en la estimación de demanda del destino, además de sobrescribir las predicciones en el cálculo del forecast.
Asimismo, estas tecnológicas trabajan ya para mejorar la estimación de demanda en los destinos en unos momentos en los que la demanda es muy anómala. Los datos sobre vuelos, búsquedas de viaje y alojamientos, pick-up de los destinos o benchmarks de terceros son ahora más importantes que nunca.
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