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T E C N O H O T E l / revenue management

rafael gómez. director de revenue management

En busca del algoritmo Los algoritmos están más presentes de lo que pensamos, influenciando nuestra vida en gran medida. En la actualidad, cada rastro que dejamos online se controla por algoritmos que tras desgranar la información de lo que hacemos, son aprovechados con muchos fines, entre otros, comerciales.

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racias a los algoritmos y sus instrucciones secuenciales, es posible manejar un volumen de información muy amplio (inputs), para poder obtener un resultado (outputs). Podemos decir por tanto, que detrás de cada toma de decisión los algoritmos están muy presentes. Centrándonos en el mundo del Revenue Management hotelero y con los tiempos que corren, es crucial la interacción con sistemas RMS. Gracias a ellos y a sus algoritmos, podemos establecer una estrategia adecuada analizando la sensibilidad de la demanda a las variaciones de precios y, por tanto, anticiparnos a esa demanda en busca de la optimización. Los algoritmosse utilizan también por los diferentes canales de distribución, entre otros, para analizar la conversión en el embudo de reservas. No podemos imaginar la distribución actual sin algoritmos. Sin embargo, ¿qué ha pasado con ellos durante el cierre hotelero y cómo actúan tras la crecida demanda actual? Lo analizamos. En 1972, un analista de British Airways, Kenneth Littlewood, planteó un modelo matemático que calculaba la previsión de demanda y cómo afectaba a las ventas de los billetes de avión. Esta exponía que cuando existen dos precios para un mismo producto, este se debía vender al precio más bajo hasta que la probabilidad de

«Los sistemas RMS nunca deberían sustituir por completo la labor humana» venderlo al precio alto sea mayor que la relación entre el precio bajo y el alto. Efectivamente, estábamos ante el primer cálculo de optimización de la demanda denominado «Littlewood´s Rule», que fue la base fundamental del desarrollo de los algoritmos en la industria de los viajes. En 1985, American Airlines, liderado por Robert Crandall, aplicó un sistema automatizado que incorporaba la fórmula de Littlewood, ofreciendo diferentes opciones de precio en base a la antelación de la reserva, siendo a finales de los años 80 cuando estos algoritmos llegaron al mundo hotelero. Estos avances en la historia reciente revolucionaron la industria hotelera, aunque en los comienzos costó imaginar que un mismo producto tuviera distinto precio dependiendo de su demanda. En 2014, trabajé en Boston en la creación de un sistema de Revenue Management para Starwood Hotels &

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Resorts llamado `ROS´ (Revenue Optimization System), que posteriormente se aplicó en más de 1.100 hoteles en todo el mundo. Fue en ese momento, al profundizar en el asunto, cuando me di cuenta del gran impacto que tienen los algoritmos en nuestra industria hotelera. Mi aportación se enfocó en la diferenciación de los hoteles vacacionales en comparación a los hoteles de ciudad, donde no cabe duda que el comportamiento y parámetros son diferentes. Pues bien, tuvimos que cambiar los algoritmos y añadir nuevas instrucciones al «input» más propias de un hotel vacacional, para que el «output» diera resultados óptimos. Creamos diferentes temporadas para agrupar demandas distintas y adecuar los algoritmos a patentes similares; adecuamos el pricing al número de personas real, siendo mayor en los Resorts, para poder asociar correctamente la estrategia de precios con la competencia; modificamos parámetros por temporadas en la antelación de la reserva y cancelación y extrapolamos esta misma inteligencia a las diferentes demandas para obtener resultados por segmento más precisos. Tras seis meses de constantes cambios y verificaciones, nació `ROS´. La solución pasó por añadir filtros extras a una configuración inicial para adecuar el cálculo de los algoritmos. Esto permitía que el mismo «cerebro» actuara de manera diferente atendiendo a las peculiaridades de cada hotel. No hay duda por tanto que conceptos como inteligencia artificial o machine learning, business intelligence y big data han transformado la manera de gestionar el revenue hotelero actual para la toma de decisiones. Sin embargo, estos sistemas que actúan de manera correcta gracias a una demanda estable, se vieron amenazados por un cambio brusco cuando llegó el COVID-19. Pasamos en una