Utilizando modelos prospectivos para optimizar la gestión de los ingresos hoteleros

Posiblemente no encontrarás alguien con más de 20 años de experiencia en el sector hotelero que no te cuente, con cara expresiva, la profundidad de los cambios habidos durante este periodo de tiempo.

El perfil del profesional responsable de la comercialización turística ha sufrido el mismo cambio. Si antes era una persona con don de gentes, con mundo, sagaz, de mente rápida y conocedor de varios idiomas, ahora el perfil del profesional debe incluir capacidades digitales, identificación con su público objetivo y una gran mente analítica.

Ciencia de los datos

La ciencia de datos es el conjunto de técnicas que incluyen

  • Preparación de los datos para el análisis (limpieza, agregación y manipulación de los datos para realizar análisis avanzados).
  • Estudio de los datos mediante aplicaciones analíticas con la finalidad de descubrir patrones.

La ciencia de datos incluye múltiples campos como la estadística, la inteligencia artificial (IA) y el análisis para extraer el valor contenido en los datos de la organización. Los científicos de datos (data sciencist) son las personas que trabajan en el área de la ciencia de datos.

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La aplicación de la ciencia de los datos en la situación actual

Tras una pandemia que ha afectado de forma tan notable al sector turístico entero, el uso de la ciencia de los datos de gestión de ingresos (Revenue Management) haya tomado un nuevo valor. Las anteriores estrategias de gestión de ingresos de los hoteles ya no son un elemento válido como patrón.

Esto hace que la nueva normalidad para el negocio de la hostelería sea especialmente desafiante. La analítica de la hostelería debe medirse y desglosarse de una nueva manera para formar predicciones basadas en la demanda después de que se produzcan los repuntes.

Sin embargo, los puntos de datos iniciales están perdiendo su relevancia a medida que las nuevas olas de Covid crean sus propias tendencias y el tiempo continúa. Esto significa prestar una atención constante a los datos actualizados en lugar de basarse en lo que ocurrió el año pasado en la misma época.

Prescindir de estos viejos enfoques significa hacer uso de nuevos puntos de datos orientados al futuro para el análisis de la hostelería.

Modelo prospectivo de revenue management
Modelo prospectivo de revenue management

Análisis de datos en la industria turística y hotelera

El análisis de nuevos conjuntos de datos se convierte en el factor más importante en lo que respecta a la pandemia y a cómo navegar por ella. A continuación se enumeran los nuevos puntos de datos que se deben aprovechar para el análisis de datos del mercado hotelero en la industria hotelera.

Cambios en el comportamiento de los viajes

La pandemia ha supuesto un trastorno en la demanda para los negocios hoteleros y la guerra de Ucrania ha llegado para sumarse a ella. El comportamiento de los viajeros ya no es natural; está ahora regulado por políticas gubernamentales y restricciones que se han impuesto y levantado en ciclos imprevisibles.

Las variables que influyen en este momento en la predicción de la demanda son

  • Regulaciones y restricciones de gobiernos nacionales y regionales.
  • Desplazamiento de las reservas a última hora para asegurar la posibilidad del viaje.
  • Crecimiento de los viajes locales y nacionales frente a los internacionales.
  • Viajes corporativos en pausa.
  • Competencia con el modelo de residencia privada.
  • La guerra iniciada en Ucrania.

Todas estas variables mantienen el panorama inestable para el turismo mundial que se inició en 2020, lo que dificulta enormemente la optimización de ingresos.

No sabemos cuánto tiempo se mantendrá esta inestabilidad que genera una alta imprevisibilidad de la demanda. En momentos de alta inestabilidad, una previsión realizada mediante un software de revenue management puede ayudarnos.

Utilización de datos prospectivos para realizar previsiones precisas

Las métricas que los equipos de ingresos utilizaban hasta la fecha para analizar su negocio ya no son útiles. Ahora deberían utilizar métricas de corto plazo y modelos predictivos.

El modelo prospectivo es una evolución del Business Intelligence. Ahora ya no miranos hacia atrás para analizar los datos, sino que los utilizamos para ‘adivinar’ el futuro: encontrar patrones de cambio en modelos Big Data siguiendo tendencias de comportamiento.

prospectiva

Ciencia que se dedica al estudio de las causas técnicas, científicas, económicas y sociales que aceleran la evolución del mundo moderno, y la previsión de las situaciones que podrían derivarse de sus influencias conjugadas.

¿Cómo se pueden hacer proyecciones precisas cuando los métodos y datos tradicionales no son eficaces?

Empecemos recopilando datos de varias fuentes cuyo cruce puede ofrecernos señales de la intención de los viajeros para nuestro segmento de mercado.

Los modelos prospectivos nos ayudan a diseñar diferentes escenarios y planes de contingencia para cada uno de ellos. Los equipos comerciales pueden estar mejor preparados para cada una de las situaciones construyendo modelos basados en evoluciones positivas y negativas.

Como siempre nos indican, no todo es negativo. Podemos obtener algo positivio dentro de esta situación inestable e imprevisible. Cuando el mercado es imprevisible, hay que reaccionar a los cambios de la demanda al instante cuando se producen. Se pueden aprovechar las oportunidades para impulsar los ingresos si se realiza un seguimiento cercano de la situación.

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