En los últimos años el Revenue Management se ha
consolidado como una disciplina clave en el sector hotelero. La mayoría de los
hoteles incluyen ya entre su personal perfiles de Revenue Managers dedicados a
esta difícil tarea. Analizar el mercado, predecir el comportamiento del cliente
y adaptar la oferta de ventas consecuentemente son trabajos complejos a los que
se enfrenta de manera constante el Revenue Manager. Su objetivo último es
mejorar los resultados económicos del hotel utilizando como principales armas
la disponibilidad, el precio y los diferentes canales de venta.
Qué, cuándo,
por dónde y por cuánto vender las habitaciones del hotel son las decisiones que
debe tomar con determinación el Revenue Manager. Para ello necesita analizar continuamente gran
cantidad de información provenientes de múltiples fuentes tanto internas a la
organización (históricos de reservas, flujos de ventas…) como externas
(competencia, previsiones demanda, reputación online…). Además, debido a la
agilidad actual a la que se mueve el mercado, la información se vuelve obsoleta
al instante. Esto implica que los datos sólo tienen interés si se analizan
cuando se generan, lo que se denomina “tiempo real”.
Dado que no existe ningún ser humano con capacidad
suficiente para realizar satisfactoriamente este trabajo por sí mismo, el
Revenue Manager necesita ayuda, ayuda que sólo puede provenir de tecnologías
que le faciliten el análisis de la información y la toma de decisiones. Por lo
tanto, la tecnología, concretamente las tecnologías de la información, se
han convertido en el principal aliado del Revenue Manager.
Estas tecnologías de la información han evolucionado vertiginosamente en los
últimos años y con ellas la disciplina con mayor repercusión actual para el
Revenue Management, el Big Data.
Big Data es el concepto que aglutina a todas
aquellas tecnologías que intervienen en la captura, almacenamiento, búsqueda,
compartición, relación, procesamiento, análisis y visualización de grandes
cantidades de información, en el mejor de los casos en tiempo real. Por
extensión también se incluyen en este ámbito tecnologías de minería de datos e
inteligencia artificial que permiten extraer mayor valor de la información
procesada, poniendo de relevancia datos importantes, haciendo predicciones o
sugiriendo acciones.
El uso de las tecnologías Big Data en el sector
hotelero está más que justificado. Se podría afirmar incluso que es
imprescindible su uso si se quiere seguir siendo competitivo en un mercado con
tanta oferta como el hotelero. Sólo a través del uso de estas
tecnologías va a ser posible analizar esa gran cantidad de información en
tiempo real y poner de relevancia datos importantes para tomar las mejores
decisiones comerciales, orientar las estrategias de marketing o establecer las
políticas de calidad.
Según un estudio de Accenture sobre las ventajas de
implantar tecnologías de Big Data en las organizaciones, el 89% (74% en España) de los directivos de empresas de más de 17
países considera que el Big Data es “muy importante” o “extremadamente
importante” para
la transformación digital de sus empresas y el 82% (68% en España) piensa que
aporta un considerable valor a sus organizaciones.
Concretamente las tecnologías de Big Data van a
ayudar al Revenue Manager a conocer y segmentar mejor a los clientes, a vigilar
mejor a la competencia, a controlar y predecir la demanda, a gestionar mejor el
inventario en cada canal y a afinar la estrategia de precios, todo ello con el
objetivo de mejorar la rentabilidad del hotel. Por ello, para el Revenue
Manager es imprescindible tener a su disposición un conjunto de herramientas
tecnológicas de este tipo y hacer uso de ellas de manera habitual.
En este sentido existen dos estrategias, los
Revenue Manager pueden utilizar herramientas desarrolladas internamente en su
organización, o por el contrario, contratar tecnologías desarrolladas por
empresas externas. Ambas opciones tienen sus ventajas y sus inconvenientes. Sin
embargo, es un hecho que las tecnologías de Big Data requieren un grado de
capacitación técnica muy alta y este requisito puede escapar de los objetivos
de los departamentos de tecnologías de la información de los hoteles. Por ello,
para los hoteles puede ser más recomendable, desde el punto de vista de retorno
de la inversión y resultados obtenidos, contratar los servicios de empresas
especializadas en Big Data que tengan soluciones avanzadas de Revenue
Management.
La tendencia actual es que estas empresas ofrezcan
sus servicios de Revenue Management a los hoteles a través de Internet, con el único requisito de tener un navegador Web y sin necesidad
de instalar ninguna otra aplicación. Este modelo de distribución se
denomina software como servicio y facilita en gran medida el trabajo de los departamentos
de sistemas de los hoteles, al mismo tiempo que permite a los Revenue Managers
disponer de forma automática de las últimas versiones y actualizaciones de
dichas herramientas.
Los Revenue Manager puede encontrar en el mercado
variedad de soluciones en este ámbito, con mayor o menor utilización de
tecnologías propias del Big Data, con más o menos funcionalidades y con mejor o
peor facilidad de uso. Dentro de toda esta variedad, estas son las herramientas
clave para ayudar al Revenue Manager en la toma de decisiones para obtener la
máxima rentabilidad en la venta de sus habitaciones:
1. Comparador
de precios:
Normalmente denominado Rate Shopper, es la solución
que permite al Revenue Manager conocer mejor y más rápidamente la oferta de su
competencia o del destino para poder actuar en consecuencia. Las mejores
herramientas en este sentido destacan por su facilidad de uso y por mostrar la
información en tiempo real.
2. Analizador
de reputación:
Herramienta que facilita el conocimiento del los
clientes al integrar las opiniones y valoraciones que estos realizan en los
diferentes canales online y offline. Segmentar a los clientes y extraer
información útil de sus comentarios serían las funcionalidades clave de este
tipo de soluciones.
3. Detector
de disparidades:
Solución que muestra al Revenue Manager el precio
de sus habitaciones en los diferentes canales de venta y le advierte de
discrepancias de tarifas para un mismo tipo de habitación. Las soluciones más
avanzadas son capaces de informar quién genera realmente la disparidad.
4. Recomendador
de precios:
Herramienta que asiste al Revenue Manager a fijar
el precio de las habitaciones. La diferencia entre este tipo de soluciones
viene marcada por las fuentes de datos y algoritmos que utilizan.
No se incluyen en esta enumeración, por
clasificarse en otro ámbito, las herramientas de Channel Manager, Motor de
Reservas y PMS.
En conclusión, el Big Data es la tecnología idónea
que cubre todas las necesidades del Revenue Manager para centrar su objetivo en
tomar las mejores decisiones comerciales para vender el máximo número de
habitaciones con el mayor margen posible.
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