Revenue management per hotel: il futuro nella collaborazione tra esperti e AI

Nell’attuale era digitale solo il 15% delle strutture ricettive di tutto il mondo utilizzi gli strumenti e le soluzioni per il revenue management. A partire da questo dato Expedia ha chiesto a Phocuswright di condurre uno studio internazionale sullo stato del revenue management per hotel dal punto di vista dei revenue manager. Questi i risultati.

LE SFIDE ATTUALI

La diffusione di Internet, delle agenzie di viaggio online e degli aggregatori di viaggi ha causato una trasparenza dei prezzi che ha reso quasi impossibile svolgere le funzioni principali dei revenue manager come gestire l’inventario delle camere e modificare i prezzi al momento giusto per aumentare il fatturato. A causa della grande quantità di dati dei vari canali di distribuzione, i revenue manager sono costretti a trascorrere il 50% del loro tempo a raccogliere informazioni, per cui hanno poco tempo per analizzare dati e prendere decisioni che con cui creare strategie di revenue management efficaci.

Il problema riguarda anche le strutture più grandi e le catene alberghiere. Secondo lo studio, sebbene la maggior parte delle grandi catene alberghiere e delle società di gestione abbia accesso alle tecnologie di revenue management, molti revenue manager delle singole strutture ignorano i consigli del sistema, perché si fidano di più della propria esperienza o perché hanno poca fiducia nelle soluzioni di RM proposte dal brand.

In base ai risultati dello studio, i revenue manager tendono a chiedersi: “In un mercato così fluido, come possiamo stabilire la posizione della nostra struttura? Quali sono i nostri concorrenti?”

LE OPPORTUNITÀ PER IL FUTURO

1 – Meno tecnologia e più funzioni per il revenue management

I partecipanti allo studio concordano su un punto: è necessario che tutto il settore prenda delle misure per creare standard di informazioni e architetture aperte che favoriscano l’adozione delle tecnologie per il revenue management. I revenue manager vogliono disporre di tecnologie RM integrate e nel cloud, o di una soluzione capace di integrare i dati dei vari sistemi alberghieri, valutare le informazioni e condividere i consigli utili.

Tuttavia, la fiducia di poche strutture nella tecnologia per il revenue management non consente di estendere il progresso all’intero settore. Occorre separare le funzioni del revenue management dalle soluzioni tecnologiche, in modo che l’adozione delle previsioni e delle decisioni sulle tariffe basate sui dati sia generalizzata. Sfortunatamente le soluzioni tecnologiche tradizionali per il revenue management includono ostacoli come il costo, la complessità e la necessità della gestione da parte di uno specialista. Sappiamo che questo non funziona per la maggior parte delle strutture ricettive.

2 – Il ruolo degli intermediari di viaggio nel colmare le lacune informative

Ora che i consumatori acquistano soprattutto online, gli intermediari di viaggio devono fornire sempre più informazioni che non sono disponibili altrove, come dati sulle tendenze di acquisto o sulla domanda di destinazioni.

Infatti, se osservi come funziona il revenue management attuale per un hotel, vedrai che tende a focalizzarsi sulla domanda di camere e spazi per eventi a livello di struttura. L’evoluzione del panorama della distribuzione offre agli intermediari di viaggio nuove informazioni importanti, come i dati sulla domanda di destinazioni, attributi di risposta ai prezzi, tassi di conversione e dati in tempo reale sulla concorrenza.

3 – Una storia positiva: gli esseri umani e l’intelligenza artificiale stanno collaborando

Il vero progresso della tecnologia per il revenue management sta nella capacità dell’apprendimento automatico di aggregare e analizzare dati, per offrire consigli chiari e utili, che permettano agli utenti di capire i risultati delle loro azioni. In altre parole, i revenue manager apprezzano i consigli ricevuti in un formato narrativo semplice.

In un mondo dove l’intelligenza artificiale riveste un ruolo sempre più importante, in cui la tecnologia RM cerca di raccogliere dati e di migliorare continuamente, non dobbiamo dimenticare che sono gli esseri umani ad agire in base a quei dati. Tutti dovremmo aspirare a un futuro in cui le persone e le macchine abbiano più opportunità di aumentare il fatturato.

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