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¿Se puede hacer Forecasting cuando los datos históricos pierden relevancia?

por Julia Rey

En Revenue Management, podemos predecir la demanda a través del forecasting, lo que simplificará la tarea de tomar decisiones estratégicas para optimizar el inventario y los precios, con el objetivo de maximizar los ingresos y, por lo tanto, el GOPPAR (beneficio operativo bruto por habitación disponible).

Un buen forecast, desglosado por segmentos de mercado, facilitará la identificación de los viajeros más rentables, de modo que podamos tomar medidas específicas destinadas a proporcionar la mejor experiencia posible al cliente, y así ganar la fidelidad del público objetivo más interesante para el alojamiento. Al centrarnos en la predicción de la demanda, podemos establecer estrategias de personalización de precios, trabajando desde el punto de vista del Customer-Centric Revenue Management.


  • El proceso de forecast

El desarrollo de un forecast adecuado requiere de la implantación de un método bien estructurado y nutrido de información sobre la que poder tomar decisiones. Tradicionalmente este proceso se ha desarrollado de forma manual. En la actualidad, existen herramientas tecnológicas como Beonprice que ayudan tanto a la captación, generación, cálculo e implementación de conclusiones sobre nuestro Forecast.

  1. Conocer los datos históricos: Disponer de los datos sobre lo ocurrido en el pasado nos ayudará a entender los movimientos del mercado. Tradicionalmente estos datos han sido la piedra angular de todo proceso de Forecast, aunque en la actualidad esto se está complicando, dado que se pueden enriquecer los procesos de toma de decisiones con nuevas fuentes a través de las que podemos interpretar el mercado.

  2. Identificar patrones: Disponer de patrones sobre situaciones más complejas del mercado, nos permitirá hacer una estimación de qué problemáticas asociadas pueden surgir y estimar qué porcentaje aproximado deberá asumir el alojamiento. Este tipo de eventualidades son más acusadas cuando la distribución está más descentralizada de nuestros canales de reserva propios, y es ahí donde tendremos que controlar más estas especificaciones sobre la reserva.

  3. Analizar el comportamiento de la demanda: La identificación y el desarrollo de estrategias sobre los principales segmentos de mercado, facilitará trabajar las necesidades de cada uno de ellos con políticas y productos totalmente diferenciados. Este tipo de planteamiento ayudará a ser más preciso y consecuente con las peculiaridades y percepciones de las diferentes tipologías de viajero del alojamiento.

  4. Comparar OTB y STLY: Una vez identificados y analizados los datos históricos y actuales sobre el comportamiento de nuestra demanda, y los indicadores de rendimiento de nuestro establecimiento, debemos comparar las tendencias actuales con las del año anterior. De esta forma podremos identificar variaciones en la tendencia y buscar las causas, para poder tomar decisiones sobre cómo atender a esas variaciones.

  5. Ajustar previsiones: en función de la competencia, los objetivos de la empresa y el análisis del entorno, debemos utilizar los datos anteriores para calcular la previsión de demanda y ajustar nuestras estrategias para orientarlas a mejores resultados.


  • Forecasting en época de crisis

Las nuevas circunstancias que ha impuesto el COVID-19 han supuesto un cambio drástico en el comportamiento de la demanda hotelera. Esta “nueva normalidad” exige al sector, aún más, la necesidad de tomar decisiones con agilidad y basadas en datos. La buena noticia es que los datos siguen existiendo y se puede extraer mucho valor de ellos.

Actualmente la cantidad de información que se recopila en el sector hotelero es mayor que nunca y también más compleja. En la situación actual, el análisis de datos históricos y tendencias pasadas pierde relevancia. La habitual comparativa entre OTB y STLY carece de sentido, ya que se trata de momentos en los que las situaciones macroeconómicas no son comparables: lo sucedido en el año anterior no sirve de referencia para predecir tendencias actuales. Debemos ser capaces de dar más peso a otro tipo de datos que nos permitan predecir la demanda con mayor precisión.

La principal preocupación de las compañías hoteleras, que utilizan o están pensando en invertir en herramientas tecnológicas de Revenue Management, es la capacidad de los sistemas de Inteligencia Artificial para responder ante circunstancias extraordinarias que no se habían contemplado anteriormente. Sin embargo, los buenos algoritmos son capaces de detectar una situación anómala y reconducir su comportamiento, cuentan con múltiples fuentes de datos que les permiten tener en cuenta mucha más información y no sólo los datos históricos.


Tecnología para un mejor forecasting

En Beonprice utilizamos tecnologías de Inteligencia Artificial, capaces de detectar cambios en el comportamiento de la demanda y establecer automáticamente correcciones en las tendencias de la misma. Como decimos, los datos históricos dejan de tener tanta relevancia debido al COVID-19, aunque siguen sirviendo de apoyo. Ahora, el HQI™ (Hotel Quality Index), el comportamiento del pick-up y las estrategias de competidores tienen mayor influencia en el cálculo de la elasticidad de precios, el forecasting y las recomendaciones de estrategias de ventas.

Estos cálculos pueden incluso mejorarse al permitir al Revenue Manager revisar en la plataforma de Beonprice sus configuraciones de competidores, inventario, límites de  precios, tarifarios, eventos, reglas de negocio, alertas, etc… tarea que recomendamos que se realice de manera continuada. Sin embargo, como novedad de nuestra plataforma en constante evolución, permitiremos a partir de ahora que el hotelero pueda influir proactivamente: por una parte en la estimación de demanda del destino a través de la configuración del nuevo tipo de eventos coyunturales, y por otra en el cálculo de forecast al dar la posibilidad de sobreescribir las predicciones.

Con el objetivo de seguir optimizando la rentabilidad de nuestros clientes Beonprice ya tiene en marcha una nueva iniciativa de I+D para mejorar el algoritmo de estimación de la demanda de los destinos. Debido a que esta demanda es ahora tan anómala estamos incluyendo información que nos permita anticiparnos como pueden ser datos sobre vuelos, búsquedas de viajes y alojamientos, pick-up de los destinos y benchmarks de terceros, entre otros.

Independientemente de la nueva realidad que ha provocado el COVID-19, nuestra misión es y será aportar el mayor valor posible al sector hotelero, consiguiendo que sea cada vez más competitivo a través de la automatización y la personalización de los procesos de venta del hotel. Para ello, seguiremos ayudando a crear la nueva generación de Revenue Managers, analíticos y eficientes, que aprovechen las ventajas que les ofrece Beonprice para centrarse en tareas más estratégicas y de mayor impacto para la organización hotelera.


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