En 2022, la industria turística ha dado señales de una innegable recuperación. Tras las dificultades derivadas de la pandemia, al fin se vislumbra una luz al final del túnel. De hecho, las expectativas para 2023 son positivas.
Sin embargo, se espera un crecimiento moderado, condicionado por los altos índices de inflación. En este sentido, el aumento de costes en energía, alimentos y bienes industriales tiene un peso significativo en los cálculos de las empresas hoteleras.
Ante semejante panorama, la eficiente gestión de ingresos cobra vital importancia. En resumidas cuentas, la adecuada administración de los recursos permite reducir los costes e incrementar la rentabilidad del negocio.
Por este motivo, conversamos con Alberto Plaza, Director of Sales Southern
Europe de IDeaS, para conocer cómo una herramienta de RMS contribuye a
optimizar la gestión.
– Antes de entrar en materia, conviene definir ¿en qué consiste un sistema de revenue management?
– En pocas palabras, un sistema de revenue management utiliza datos del negocio, los filtra y analiza, para orientar decisiones estratégicas que maximicen la rentabilidad. La esencia del revenue management consiste en vender el producto adecuado a un precio conveniente, en el momento oportuno, al cliente apropiado.
– Entiendo, entonces, que se trata de un modelo de gestión, no solo una herramienta tecnológica, ¿verdad?
– Efectivamente, se trata de la piedra angular en torno a la cual conectamos otras fuentes de inteligencia disponibles en el negocio, que nos habilitan a tomar decisiones en base a datos y no a la intuición; es por ello que necesita de soluciones avanzadas para poder implementarse.
Resulta imposible recopilar toda la información y generar análisis en tiempo real con herramientas manuales y no interconectadas entre sí.
Un ejemplo son las hojas de cálculo, las cuales tienen funcionalidades limitadas, ya que no son capaces de integrar automáticamente todos los datos provenientes de otros sistemas y ni mucho menos actuar inteligentemente para orientarnos en nuestras decisiones.
Ten en cuenta que las aplicaciones de RMS robustas utilizan datos internos e información del mercado y de la competencia para realizar las previsiones.
– Teniendo en cuenta lo anterior, cabría suponer que se trata de productos orientados a las grandes corporaciones.
– Hasta hace unos años estos sistemas solo eran accesibles para las grandes marcas, debido a su coste y complejidad, pero hoy en día hay diferentes tipos de soluciones. Gracias al uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático se han mejorado sustancialmente las capacidades de procesamiento de datos.
Y, paralelamente, el avance de la tecnología ha permitido abaratar considerablemente los costes.
En IDeaS, por ejemplo, contamos con productos que se adaptan a las necesidades de todo tipo de hoteles y alojamientos. Desde pequeños establecimientos independientes, hoteles económicos, apartamentos de larga estancia, campings y estacionamientos hasta hoteles de lujo, resorts y casinos.
– Pero, ¿es una inversión rentable para un pequeño establecimiento, cuya operación es relativamente sencilla?
– Desde luego que sí. Incluso podría decirse que el RMS es prácticamente indispensable cuando los recursos son más limitados. Piensa que cuantas menos habitaciones tenga un hotel, más necesario será garantizar el máximo rendimiento de cada una de ellas.
Además, en estos establecimientos los empleados suelen desempeñar varios roles. Por lo tanto, la estrategia de precios es solo una responsabilidad mas del revenue manager o responsable de reservas.
Al automatizar las tareas pueden ser más competitivos y adaptarse mejor a las expectativas de los clientes y a las condiciones del mercado.
En los hoteles más grandes, el RMS minimiza los errores humanos y libera al personal de cargas excesivas de trabajo. El ahorro de tiempo se traduce en mayor disponibilidad para asumir funciones estratégicas que se traduzcan en mayores ingresos.
– ¿Qué tipo de cálculos y soluciones proporciona un RMS?
– En primer lugar, el RMS gestiona y analiza datos históricos de tarifas, precios actuales, tanto propios como de la competencia, y tendencias del mercado. No es una foto fija, sino que refleja los cambios durante las 24 horas del día, los 365 días del año de forma continuada.
Así, es posible determinar, cual será nuestra demanda y de esta forma el precio ideal según tipo de habitación, fecha y tipología de huésped. Es decir, estamos hablando de una verdadera optimización de tarifas en tiempo real, que permite mejorar el RevPar. A la larga, esto tiene un efecto positivo en el GOPPAR.
Por otra parte, desde el panel de control del sistema de Revenue Management se pueden cargar y ajustar simultáneamente los precios en todos los canales de forma totalmente automatizada.
– En términos reales, ¿a cuánto podrían ascender estos rendimientos?
– Según datos de la industria, en promedio, los RMS reportan un incremento del RevPAR que oscila entre 7% y 20%. Y el aumento de los beneficios se sitúa en torno al 2% – 7%.
Otras métricas a considerar son las tasas de ocupación y el ADR, que pueden alcanzar un 19% y 8%, respectivamente.
Asimismo, conviene mencionar el impacto de un sistema de revenue management en la estructura financiera de la organización. Como por ejemplo, el aumento de la valoración de sus activos. Sobra decir que esto repercute en mejores condiciones de negociación. Desde el acceso a fuentes de financiación con tipos de interés más favorables hasta una mayor probabilidad de adquisición.
En cualquier caso, al disponer de más capital, las empresas hoteleras tienen más recursos para reinvertir en su operación.
– Finalmente, ¿qué diferencias hay entre los distintos programas de RMS?
Cada solución tiene sus particularidades. No obstante, existen 2 tipos de RMS en el mercado, principalmente: por un lado, aquellos RMS configurados al 100% en base a unas reglas diseñadas por el usuario y que son automatizadas por el RMS – por ejemplo, la regla establece que el precio aumente en X tanto por ciento cuando se alcance Y tanto por ciento de ocupación -; y por otro lado, como es nuestro caso, sistemas que realizan un análisis completo de todos los datos e inteligencia disponibles con el objetivo de elaborar previsiones que faciliten la toma de decisiones más precisas.
Los datos analizados incluyen el perfil de la demanda del producto, competencia, particularidades de la plaza, variables como la incertidumbre o sensibilidad a los precios, y el comportamiento del mercado.
En nuestro caso, optimizamos los datos continuamente, lo que simplifica establecer precios dinámicos e independientes por segmento de mercado, tipología de habitación y duración de la estancia; además, aplicamos patrones de cancelación y no-show.
Esto nos permite determinar el precio ideal por tipo de habitación y tarifa, y lograr así el máximo rendimiento en todos los segmentos y tipologías de habitación.
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