Dal Decision Making Umano alle Soluzioni High-Tech: Come l’Innovazione sta Rivoluzionando il Revenue Management
Intelligenza Umana (HI): La Base di Ogni Decisione
Prima della digitalizzazione e dell’ascesa della vendita online, la gestione delle tariffe alberghiere si basava principalmente su listini prezzi e accordi B2B con tour operator, agenzie e aziende. Molti di noi ricorderanno i tempi in cui le stanze venivano praticamente vendute per intero durante le fiere, attraverso contratti con allotment prestabiliti. In quel contesto, la gestione delle tariffe e delle disponibilità era fortemente influenzata da intuizione ed esperienza personale. Le statistiche erano utilizzate in misura minima, in parte perché i primi sistemi di Property Management System (PMS) offrivano funzionalità di analisi abbastanza basilari. In quel periodo, l’Intelligenza Umana rimaneva il principale – e talvolta l’unico – strumento per valutare la domanda e l’offerta, nonché per prevedere i flussi di clientela e impostare i prezzi. Se da un lato questo approccio aveva un suo fascino innegabile, dall’altro era anche chiaramente limitato dalla nostra capacità di analizzare dati e fare previsioni con precisione.
L’evoluzione dei PMS e l’emergere dei Channel Manager nell’era delle OTA
L’inizio della vendita diretta online è strettamente collegato all’emergere delle prime OTA (Online Travel Agencies). Mi ricordo che, quando lavoravo in hotel, il direttore dell’epoca stipulò un accordo per inserire la nostra struttura su Venere, che in seguito fu acquisita da Expedia. Questa fase ha segnato l’ingresso sul palcoscenico di attori come Booking.com, HRS e InItalia, ampliando le opzioni di vendita per il mercato B2C. In questo contesto, i PMS (Property Management Systems) hanno subito una significativa evoluzione, diventando strumenti fondamentali non solo per la vendita online ma anche per l’analisi statistica.
Le statistiche disponibili erano basiche inizialmente come detto, nel senso che potevano fornire dati relativi a un periodo specifico, sia passato che futuro. I PMS più avanzati introdussero la funzionalità di confrontare due periodi alla stessa data. Ad esempio, oggi, 15 giugno, potrei analizzare come si presenta il mese di luglio rispetto al 15 giugno dell’anno precedente. Tuttavia, la possibilità di fare analisi più dettagliate su singoli periodi, andamenti e previsioni era ancora carente.
Con la comparsa delle prime OTA, è sorta la necessità di gestirle in modo centralizzato. Farlo manualmente su ogni piattaforma diventava impegnativo e rischioso, portando spesso a situazioni di overbooking. È in questo contesto che il Channel Manager ha trovato il suo spazio, diventando uno strumento cruciale per avere una visione unificata delle disponibilità e delle tariffe. Grazie ai Channel Manager, i PMS si sono aperti alla possibilità di integrare le prenotazioni online. Inoltre, alcune soluzioni permettono una sincronizzazione bidirezionale, consentendo di aggiornare prezzi e disponibilità direttamente dal PMS ai vari canali di vendita.
L’Ascesa del Revenue Management: Dall’Analisi dei Dati all’Ottimizzazione dei Ricavi
L’avvento del Revenue Management ha segnato una svolta significativa nella gestione delle entrate nel settore alberghiero. Questo cambiamento è stato alimentato dalla comprensione dei limiti dei vecchi listini prezzi, che non erano sufficientemente flessibili per adattarsi alle dinamiche mutevoli del mercato della domanda. L’industria alberghiera ha tratto ispirazione da altri settori, come le compagnie aeree, dove lo “yield management” è stato applicato con successo per anni.
Con lo sviluppo di statistiche sempre più analitiche fornite dai PMS, la capacità di prendere decisioni basate su dati è diventata fondamentale. Seguire quotidianamente le prenotazioni e ottimizzare i prezzi con un metodo sistematico ha portato a livelli di performance economica significativamente migliori. Questo si è tradotto in una riduzione delle camere invendute e in una maggiore qualità della vendita.
In questo periodo, il settore ha anche affinato la sua comprensione delle Key Performance Indicators (KPI). Abbiamo capito che l’ADR (Average Daily Rate) è un KPI limitato se considerato da solo, poiché rappresenta solo il ricavo medio delle camere vendute. Analogamente, la percentuale di occupazione è un altro KPI che perde valore se isolato e non considerato insieme al prezzo. È qui che tutti noi nel settore abbiamo iniziato a valorizzare il RevPAR (Revenue Per Available Room), un indicatore che unisce le due precedenti KPI, offrendo una visione più olistica e accurata della performance alberghiera.
Revenue Management Systems (RMS): La Tecnologia Avanzata per una Gestione Strategica
Con l’evoluzione dei Revenue Management Systems (RMS), la gestione delle entrate nel settore alberghiero ha subito un radicale cambiamento. Questi avanzati sistemi utilizzano modelli matematici e algoritmi per analizzare vasti set di dati, sia storici che attuali. Il loro obiettivo è di prevedere le tendenze della domanda e dell’offerta, rendendo la gestione dei prezzi dinamica e scientifica. Gli RMS variano notevolmente nelle loro capacità: alcuni si focalizzano principalmente sull’aggregazione di dati dal PMS, altri offrono suggerimenti per il pricing, e ci sono anche quelli che possono operare in modalità “autopilota”, regolando i prezzi automaticamente in base alle condizioni del mercato.
Questo non significa che l’intervento umano sia diventato obsoleto. Al contrario, una componente chiave per una strategia efficace di Revenue Management è proprio la strategia stessa, non solo il prezzo. È fondamentale capire che i prezzi non possono essere gestiti come una “montagna russa”, con fluttuazioni troppo estreme che possono confondere i clienti e danneggiare la percezione del valore. Pertanto, pur riducendo il margine di errore e aumentando l’efficacia della gestione della vendita online, gli RMS sono uno strumento molto importante a disposizione dei revenue manager.
Intelligenza Artificiale (IA): Il Futuro è Qui
Con l’arrivo dell’IA, il Revenue Management è pronto per la sua prossima grande evoluzione. Grazie all’apprendimento automatico, all’analisi dei dati in tempo reale e all’adattabilità, i sistemi basati su IA possono fornire previsioni estremamente accurate e personalizzate. L’IA può anche tenere conto di fattori esterni come eventi, festività e persino condizioni meteorologiche per affinare ulteriormente le previsioni e le strategie di prezzo. Inoltre, la capacità di analizzare e interpretare grandi quantità di dati rende l’IA un complemento ideale all’Intelligenza Umana, permettendo decisioni più rapide e informate.
Conclusione
Il percorso da un Revenue Management basato sull’Intelligenza Umana all’uso dell’Intelligenza Artificiale e del machine learning nel settore hospitality mostra chiaramente come la tecnologia stia diventando un alleato sempre più potente nel settore alberghiero. Mentre l’HI fornisce l’intuizione, l’esperienza, la strategia e l’etica, l’IA offre precisione, velocità e una profondità di analisi ineguagliabile. La combinazione di queste due forme di intelligenza offre un quadro completo che permette agli albergatori di navigare con successo nel complicato panorama della gestione delle entrate e dell’incremento dei ricavi, soprattutto in un mercato sempre più volatile e competitivo.
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