Generalmente, el otoño es la época en que los hoteles planifican y ultiman sus presupuestos para el año siguiente. El negocio hotelero es cíclico y depende en gran medida del entorno socio- y macroeconómico. Si bien es cierto que los MICE (turismo de reuniones, congresos y exposiciones) y los viajes de negocios (internacionales) fueron en muchos casos un importante impulso para la demanda de los hoteles en el pasado, ahora nos movemos en territorio desconocido.
En la actualidad, la demanda está condicionada por la tasa de contagio, la incidencia acumulada y las restricciones y directrices que dictan los gobiernos de todo el mundo, lo que obliga a los hoteleros a ajustar constantemente su planificación y sus «previsiones a la vista».
Las previsiones marcan la estrategia
Una previsión es el pronóstico que se hace de cómo se va a desarrollar el futuro. Cuando se trata de predecir la demanda de un hotel, en realidad nunca podemos decir que sabemos exactamente lo que va a ocurrir, sino más bien lo que es muy probable que ocurra. La previsión cuantifica la incertidumbre del futuro. Las previsiones y la planificación ayudan a los hoteles a convertir algo intangible como la incertidumbre en un riesgo medible, y son la base para tomar decisiones relativas a la gestión del hotel y del revenue. Además, si queremos una estrategia eficaz, necesitaremos que estas decisiones estén bien fundamentadas.
El dilema de los datos históricos
Los datos son la base de toda previsión. Una previsión de cara al futuro se hace teniendo en cuenta la velocidad de reservas, así como una serie de datos sobre el pasado y el futuro. Pero ¿qué ocurre si los múltiples datos y cifras sobre la demanda sobre el comportamiento de las reservas, que reflejan los distintos segmentos del mercado y que a lo largo de los años se han recopilado con gran esfuerzo en Excel, pierden su relevancia para las previsiones actuales?
En los últimos tiempos, los factores individuales a tener en cuenta para elaborar una previsión han adquirido una relevancia diferente (centrándonos en las tendencias recientes). Además, otras consideraciones que se habían descuidado a menudo, como el factor «incertidumbre», actualmente desempeñan un papel importante en el proceso analítico de previsión.
¿Procesos complicados o complejos?
Teniendo en cuenta que estamos en la época del machine learning, la inteligencia artificial (IA), el análisis predictivo y otros términos de moda, resulta sorprendente que muchos hoteles todavía les pidan a sus empleados realizar estadísticas manuales, análisis de tendencias, planificación y previsión en Excel, en lugar de tomar decisiones estratégicas y desarrollarlas. No es menos sorprendente que numerosos hoteles estén ignorando sus sistemas de gestión de revenue, o incluso los desechen, por ahorrar costes.
La digitalización requiere mayores competencias y procesos en la gestión hotelera y del revenue. Hay un gran volumen de datos de distintas fuentes que necesitamos convertir en información a tiempo real. Los sistemas informáticos y los sistemas de gestión del revenue basados en el análisis de datos están mejor preparados que los humanos para estos complicados procesos de trabajo. Los algoritmos, con un esquema paso a paso y repetitivo, permiten transformar inmediatamente datos complicados en información precisa. Sin embargo, a menudo cuestionamos esta información y nos centramos en intentar responder a la pregunta de por qué un algoritmo toma unas decisiones y no otras.
En vez de eso, lo que deberíamos hacer es utilizar nuestras propias capacidades humanas para jugar un papel más estratégico. Las percepciones y los análisis de tendencias proporcionados por el algoritmo nos ayudan a gestionar de forma integral la multitud de factores externos que influyen en este análisis, así como a entender hasta qué punto son interdependientes entre ellos, es decir, el proceso complejo.
La cabina de vuelo de los hoteles
De forma similar a la cabina de mando de un avión, un hotel debe integrar instrumentos y herramientas con diferentes competencias básicas, y supervisar continuamente su comportamiento para intervenir con rapidez y reaccionar ante los cambios. Mientras que los sistemas de gestión del revenue de alto rendimiento y los sistemas de inteligencia de mercado se centran en la previsión de la demanda en el sector del alojamiento, los proveedores de software financiero y de planificación, como Fairmas, consolidan el proceso de previsión y planificación financiera integrando los datos contables y otros flujos de ingresos. Es más, promueven una colaboración estrecha y transparente entre las diferentes áreas de revenue management, ventas y finanzas.
En tiempos de la COVID-19, la previsión y la planificación son más difíciles e importantes que nunca. La posibilidad de crear varios escenarios «What-if» aumenta la transparencia y la flexibilidad de las decisiones.
Mediante el uso de diversas herramientas informáticas y de la IA, los hoteles pueden mejorar la velocidad y la calidad de su previsión y planificación, desarrollar perspectivas y tendencias actuales para la gestión del rendimiento e identificar los principales impulsores del negocio. Esto ayuda a que el hotel sea más resiliente y ágil.
5 de noviembre de 2020, Birgit Haake
