El poder recabar los datos sobre el comportamiento de los huéspedes, qué hacen a la hora de reservar y qué les incentiva a hacerlo en la página oficial del hotel y no a través de una OTA, son algunas de las respuestas que podrá dar esta nueva herramienta en un futuro muy cercano.
Avvio, la plataforma de reservas premium y agencia digital para hoteles y proveedores de apartamentos, nacida en 2002, ha crecido año tras año mediante el desarrollo de tecnologías de vanguardia que permiten a los proveedores de alojamiento impulsar un crecimiento extraordinario en las reservas directas, reduciendo al mismo tiempo su dependencia de las agencias de viajes en línea. A continuación, reproducimos el artículo de Fionnuala Bland, PR Executive de Avvio «Cómo los revenue managers pueden utilizar IA para impulsar la eficiencia y las reservas directas» publicado en eHotelier.
Un informe de Cornell de 2017 reveló que el 63 por ciento de los hoteleros creen que ahora se están integrando. Los hoteles están aplicando RM cada vez más a todos los flujos de ingresos, de manera que pueden optimizar cada punto de contacto que tienen con los clientes y generar ganancias.
Pero, ¿dónde deja esto al revenue manager? No tienen ni el tiempo ni la mano de obra para manejar grandes cantidades de datos. Y a medida que los datos grandes se vuelven más fácilmente accesibles, esto sólo se hará más difícil. Afortunadamente, los avances en la inteligencia artificial en la industria hotelera se pueden utilizar para levantar esta carga. Así es como los revenue managers pueden adaptarse a los últimos avances digitales y generar eficiencia y beneficios para sus propiedades:
Reuniendo datos
Mientras que el revenue management solía centrarse exclusivamente en las habitaciones y se separaba de otras fuentes de ingresos, un mayor nivel de integración permitirá a los hoteleros poder vincular los datos de los huéspedes en cada punto de contacto que tiene con los huéspedes, desde el momento de hacer una reserva hasta el checkout. Esto le permitirá seguir mejor el comportamiento y el gasto de los diferentes huéspedes durante su estancia, lo que puede indicar qué tipos de huéspedes son más propensos a gastar más o utilizar un servicio específico extra.
Por ejemplo, usted puede encontrar que los huéspedes corporativos tienden a gastar más dinero en el restaurante que los huéspedes que se alojan en habitaciones familiares, que pueden ir a otro lugar para la cena. Podrías utilizar esta visión para adaptar y hacer su restaurante más atractivo para las familias para impulsar los ingresos, mientras que incitar a más viajeros corporativos a reservar directamente, ofreciéndoles un cupón o bono de descuento, que no obtendría al reservar a través de terceros, como con una agencia de viajes en línea (OTA).
Ante esta situación, se pueden plantear dos preguntas algo conflictivas. La primera es cómo los revenue managers serán capaces de manejar todos estos datos de clientes y, la segunda, es cómo su página web oficial sabrá qué tipo de huésped es cada visitante. La inteligencia artificial responde a estas dos preguntas.
Análisis automatizado
La integración de RM a través de todos los flujos de ingresos significa que no sólo va a administrar los datos de las reservas de habitación, sino de varios flujos en la propiedad, como el restaurante y el bar, spa y ocio, servicios de transporte, actividades turísticas, etc. Es imposible administrar todos estos datos para todos los huéspedes a una velocidad efectiva, sin incorporar una analítica automatizada en su estrategia de RM. Esto dará un gran paso hacia el ahorro de estrés y la mejora de la eficiencia de los revenue managers.
La inteligencia artificial puede analizar grandes tramos de datos a una velocidad inmensa, creando una oportunidad para el aprendizaje continuo a medida que se recopilan más datos en todos los flujos de ingresos y en cada punto de contacto con cada cliente. Debido a este aprendizaje continuo, el nivel de conocimiento que recibe de la IA mejorará constantemente y por lo tanto también lo hará su comprensión de sus huéspedes. Tanto usted como la IA pueden utilizar esta información para optimizar la experiencia de los usuarios en línea y lograr mejores resultados.
Al ver el potencial de AI, Avvio ha anunciado recientemente el lanzamiento de Allora, la primera plataforma de reservas de inteligencia artificial del mundo, que recopilará y analizará datos no sólo a través de una propiedad, sino también a través de cientos de hoteles en la red de Avvio. Allora recogerá cientos de puntos de datos, incluyendo la geografía, el historial de clientes, las preferencias de reserva, las interacciones en el sitio web, las conversiones y más, para comprender mejor el comportamiento de los visitantes. La plataforma de IA observará y aprenderá de lo que está sucediendo actualmente, y lo que ha sucedido en el pasado, para que pueda optimizar el viaje de reserva y conducir conversiones.
Conducción directa
Otra tendencia reciente en la industria hotelera ha sido centrarse más en animar a los huéspedes a reservar directamente, en lugar de a través de canales externos como OTAs. A medida que las grandes cadenas hoteleras siguen viendo el éxito de centrarse en la conducción de reservas directas a través de programas de fidelización y paquetes directos atractivos, otros grupos de hoteles más pequeños e independientes también están tomando más esfuerzos para conducir reservas a través de sus canales directos. El Temple Bar Hotel en Dublín, por ejemplo, ofrece descuentos y Wi-Fi gratuito para los huéspedes que reservan directamente y utiliza el widget Triptease para mostrar a los visitantes del sitio web que las tarifas directas son iguales, si no más barato, que las tarifas ofrecidas por OTAs.
«Con los honorarios de la comisión de OTA en el 15-25% y los honorarios medios a los abastecedores del motor de reservas, que están alrededor del 3-5%, consigues un rendimiento mucho más alto de la inversión de las reservas directas que el que consiguen las OTAs», explica Niamh Power, Head of Client Strategy en Avvio. «Los revenue managers también pueden recopilar más datos e información acerca de los huéspedes cuando se registran directamente, lo que le ayudará a rastrear más eficazmente a través de diferentes puntos de contacto y entenderlos mejor para que pueda ofrecer recomendaciones personalizadas, ventajas y upsells y mejorar a su cliente la experiencia. Cuantos más datos recopile, más información obtendrá y más efectivos serán sus análisis, lo que significa que podrá administrar mejor sus flujos de ingresos».
Es posible que lo haya adivinado, pero la inteligencia artificial puede ayudarle a conseguir reservas directas. Allora, por ejemplo, utiliza su constante análisis de datos y modelos de aprendizaje avanzado para comprender mejor el comportamiento del consumidor y personalizar el viaje de cada visitante del sitio web a sus necesidades e intereses. Mediante el seguimiento de los diversos eventos del ciclo de vida de la reserva, Allora puede adaptar la experiencia de reserva a cada huésped e incitarlos a avanzar hacia el siguiente paso del proceso de reserva. A medida que el visitante se va acercando cada vez más a través del viaje de reserva, Allora aprende cada vez más sobre ellos para que pueda ofrecer resultados aún más relevantes y personalizados, lo que les anima a hacer una reserva.
Proporcionar inteligencia emocional
Con la automatización disponible para gestionar los datos y optimizar el canal directo del hotel, los revenue managers deben concentrarse ahora en proporcionar la inteligencia emocional necesaria para comprender los datos, conectarse con posibles clientes y maximizar los ingresos. En esta etapa, la IA se trata de aprender de las máquinas, no que piensen por sí mismos. Necesitas trabajar con IA, haciendo las preguntas correctas y determinando la meta hacia la que trabaje. El sector hotelero tiene que ver con el servicio personalizado y, junto con la IA, los revenue managers pueden ofrecer ese servicio personalizado en todos sus canales digitales.
Allora, el primer motor de reservas de AI en el mundo, será lanzado por Avvio en octubre.