Revenue Management: de folhas de cálculo a sistemas com base em IA
O Revenue Management, enquanto disciplina, já percorreu um longo caminho desde a sua criação nos anos 70. De folhas de cálculo até aos sofisticados sistemas baseados em IA atuais, esta área tem abraçado significativos avanços tecnológicos que estão a revolucionar a indústria hoteleira. Estas inovações permitem às empresas otimizar as suas receitas de forma mais precisa, melhorar a experiência dos clientes e manter-se competitivas num mercado dinâmico e em constante mudança.
A História do Revenue Management
O Revenue Management começou como uma prática simples: ajustar os preços com base nas previsões de procura. Envolvia cálculos manuais e tabelas simples e os hotéis e as companhias aéreas foram pioneiros a adotar estas técnicas, reconhecendo o potencial para maximizar a sua receita através da gestão estratégica da disponibilidade de quartos e lugares, respetivamente.
Nesses tempos iniciais, os Revenue Managers confiaram fortemente em dados históricos e modelos estatísticos básicos. Embora esta abordagem proporcionasse alguns benefícios, era trabalhosa e propensa a erros humanos. A necessidade de precisão e eficiência levou à criação de sistemas mais avançados. Os Revenue Managers começaram a perceber que as folhas de cálculo, apesar de práticas, não conseguiam acompanhar a crescente complexidade e volume de dados necessários para tomar decisões informadas. Além disso, o processo manual de coleta e análise de dados era demorado e sujeito a erros, o que poderia resultar em decisões menos precisas que impactavam negativamente a receita.
Limitações dos métodos tradicionais
Os métodos tradicionais de Revenue Management têm várias limitações:
Tratamento de dados: As folhas de cálculo não conseguem gerir com eficiência grandes quantidades de dados, dificultando a análise simultânea de múltiplas variáveis.
Precisão: A entrada manual de dados e os cálculos são suscetíveis a erros, dando origem a previsões imprecisas e decisões de preços abaixo do ideal.
Ajustes em tempo real: Os métodos tradicionais não têm a capacidade de fazer ajustes de preços em tempo real com base em mudanças nas condições do mercado.
Capacidades de previsão: Os modelos estatísticos básicos são insuficientes para prever com precisão a procura futura, especialmente face a acontecimentos inesperados ou mudanças de mercado.
Estas limitações resultam muitas vezes em oportunidades perdidas e na redução da rentabilidade, realçando a necessidade de soluções mais avançadas.
O advento dos RMS’s
A introdução de sistemas baseados em IA marcou um ponto de viragem significativo no Revenue Management com a introdução de algoritmos, análise de big data e recursos de processamento em tempo real para oferecer precisão e eficiência sem precedentes.
Processamento de dados: Processam grandes quantidades de dados de múltiplas fontes, incluindo dados históricos, tendências de mercado e preços de concorrentes. Isto permite uma análise mais abrangente e insights mais profundos.
Precisão: Os algoritmos aprendem e melhoram continuamente a partir de novos dados, aumentando a precisão das previsões de procura e das estratégias de preços.
Ajustes em tempo real: Os sistemas baseados em IA podem fazer ajustes de preços em tempo real com base nas condições atuais do mercado, nas ações dos concorrentes e no comportamento do cliente, garantindo que aplicam o preço certo em todos os momentos, ao mesmo tempo que se alinham com a estratégia do hotel.
Análise Preditiva: Modelos preditivos avançados em conjunto com fontes de dados externas podem antecipar a procura futura com maior precisão, ajudando as empresas a preparar-se para períodos de pico e a evitar reservas em excesso ou em falta.
Case Studies XLR8: impacto transformador
Para ilustrar o impacto de um RMS baseado em IA, partilhamos alguns exemplos do mundo real:
Grupo AT: Conseguiu simplificar os processos de Revenue Management em 10 propriedades, aumentando significativamente a eficiência e a produtividade, bem como uma melhoria na capacidades de tomada de decisão. Esta transformação resultou num aumento significativo na receita total do grupo.
StayUpon Hospitality Group: Viu os seus processos simplificados, reduzindo drasticamente o tempo alocado à extração e análise de dados, tendo acelerado o seu crescimento e melhorado o espirito de colaboração e comunicação internas, através de novos processos de decisão.
Na XLR8 RMS, a nossa história começou com uma folha de cálculo complexa, meticulosamente elaborada pelo nosso CEO, um Revenue Manager dedicado que anteviu as limitações dos métodos tradicionais utilizados pela maioria dos hotéis e grupos hoteleiros que não tinham acesso aos complexos sistemas até então existentes. Foi esta folha de cálculo que nos inspirou a desenvolver um sistema de ponta baseado em IA que aborda as complexidades do Revenue Management moderno. Ao aproveitar o poder da IA, o RMS da XLR8 oferece precisão, eficiência e recursos preditivos incomparáveis, permitindo que as empresas de hotelaria otimizem receitas e melhorem as experiências dos clientes. Abrace o futuro do Revenue Management e acelere os seus resultados com a XLR8.