Machine Learning y su importancia en el revenue management hotelero

Los hoteles buscan constantemente nuevas formas de aumentar sus ingresos y atraer a un segmento mayor del mercado. Con las estrategias de revenue management adecuadas, puedes optimizar tus precios, segmentar tu mercado, predecir la demanda de los consumidores y mejorar la experiencia de tus huéspedes. Pero también necesitas las herramientas y el software adecuados para poder acceder a todos los datos que necesitas para crear estas estrategias. Aquí es donde el aprendizaje automático puede ayudar.

En el post de hoy vamos a explicar qué es el aprendizaje automático y por qué esta tecnología es tan valiosa para una gestión eficaz de los ingresos hoteleros.

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¿Qué es el machine learning?

El aprendizaje automático es una tecnología avanzada que utiliza algoritmos e inteligencia artificial para identificar patrones ocultos y perspectivas con el fin de predecir tendencias futuras. Esta tecnología tiene múltiples aplicaciones. Entre ellas, el reconocimiento de imágenes y del habla, los asistentes personales virtuales, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de datos.

En términos de gestión de ingresos hoteleros, el aprendizaje automático puede utilizarse para mejorar tu sistema de revenue managment de varias maneras. Las aplicaciones más comunes son las relacionadas con el procesamiento y análisis de datos, la automatización y la personalización.

¿Cómo puede utilizarse el aprendizaje automático en revenue management?

Cada vez son más los hoteles que incorporan el aprendizaje automático a sus sistemas de gestión de ingresos. De hecho, la IA y el aprendizaje automático pueden implementarse en casi todos los procesos de tu hotel. La razón principal por la que es tan eficaz es que la tecnología tiene una enorme capacidad para manejar grandes cantidades de datos y tareas complejas de una manera eficiente y eficaz. Esto no sólo proporciona a los revenue managers una gran cantidad de información valiosa, sino que las herramientas adecuadas también ahorran tiempo y recursos que pueden dedicarse a estrategias de crecimiento de los ingresos.

Exploremos exactamente cómo puedes utilizar el aprendizaje automático para agilizar y mejorar tus procesos de revenue management.

Analiza el Big Data para comprender mejor el mercado

La recopilación y el análisis de datos es uno de los elementos más importantes de la gestión de ingresos. El aprendizaje automático le ofrece tres niveles diferentes de análisis: descriptivo, predictivo y prescriptivo.

Empecemos por el análisis predictivo. Aquí se basa en datos internos (rendimiento del hotel) y externos (tendencias del mercado) para predecir la demanda futura.

Un análisis predictivo adecuado puede ayudarle a comprender y segmentar tu mercado y a prever y anticipar la demanda de los consumidores. En el pasado, todos estos datos predictivos debían obtenerse y analizarse manualmente. Esto requería mucho tiempo y esfuerzo. El aprendizaje automático ha dado un paso adelante. Con creces.

De hecho, el aprendizaje automático puede identificar todo tipo de tendencias en Big Data y mejorar drásticamente la calidad de tus análisis predictivos automatizados.

Por ejemplo, en términos de comprensión de tu mercado, el aprendizaje automático puede ayudarte a:

• Identificar tus segmentos de mercado clave a través de vistas de 360 grados de los clientes.
• Comprender y predecir los gustos, aversiones, preferencias, necesidades, deseos y expectativas de tus huéspedes, ayudándote a crear experiencias optimizadas para ellos.
• Predecir los comportamientos de compra de los clientes basándose en comportamientos anteriores para poder anticiparse a la demanda. Y también ajustar tus estrategias de precios en consecuencia (cuándo reservan, cómo reservan, tendencias de la demanda, ingresos por huésped, etc.).
• Señala los riesgos potenciales asociados a cada segmento de huéspedes (clientes, entornos macroindustriales, microentornos, etc.) y transfórmalos en oportunidades de ingresos.
• Ajusta tus predicciones de mercado en función de factores externos como la meteorología, los próximos eventos, el tráfico, etc.

Toda esta inteligencia empresarial te ayuda a conocer el mercado para que puedas mantener contentos a tus huéspedes y optimizar tus estrategias de precios. Esto, a su vez, mejora la reputación de tu hotel, te da una ventaja competitiva y te permite volver a centrarte en el desarrollo de flujos de ingresos sostenibles y rentables.

Previsiones mejoradas para que puedas diseñar estrategias de GR procesables  

Como acabamos de comentar, el aprendizaje automático le ofrece tres niveles de análisis diferentes.

Exploremos estos niveles con un poco más de detalle:

• Análisis descriptivo: el análisis de datos estructurados y no estructurados, incluidos los análisis internos (rendimiento del hotel) y externos (competencia y mercado). Esto te ayuda a trazar una imagen del estado actual de tu negocio.
• Análisis predictivo: datos adicionales que complementan tu análisis descriptivo con factores externos que pueden influir en las tendencias del mercado, como el tiempo, el tráfico, la economía, los próximos eventos, etc. Esto te ayudará a predecir mejor la demanda futura.
• Análisis prescriptivo: el análisis tanto de los datos descriptivos (el estado actual de tu negocio) como de los datos predictivos (tus previsiones de demanda) para identificar (prescribir) estrategias de venta eficaces.

El aprendizaje automático te proporciona valiosas recomendaciones prescriptivas que puedes utilizar para diseñar estrategias accionables que respondan a tus previsiones pronosticadas. Esto es esencialmente lo que los revenue managers han estado haciendo manualmente durante años, pero el aprendizaje automático puede acelerar el proceso, hacer predicciones más precisas basadas en datos y mejorar exponencialmente tus resultados. Y, dado que la previsión es una parte esencial de su función, se trata de una gran ventaja.

De hecho, es tan eficaz que se cree que el análisis prescriptivo es el futuro de revenue management hotelero.

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