Como a automatização pode prever a incerteza e impulsionar a procura

Durante anos, os hoteleiros foram desafiados por forças económicas imprevisíveis, tendências inexplicáveis e, por vezes, acontecimentos mundiais caóticos. No meio disto tudo, os gestores de receitas têm estado na linha da frente, tentando minimizar as perdas e melhorar a exatidão das previsões.

Apesar dos grandes avanços nos sistemas automatizados de tomada de decisões durante as últimas duas décadas, a falta de confiança na tecnologia tem impedido o sector de obter informações mais profundas a partir das previsões. Os últimos anos obrigaram-nos a fazer mais com menos e mostraram a necessidade de sistemas sofisticados que utilizem conjuntos de dados abrangentes de forma inteligente.

Os melhores sistemas de gestão de receitas medem a incerteza criando uma previsão da procura sem restrições, o que, por sua vez, produz uma previsão global mais exacta. O panorama da tecnologia hoteleira é diversificado, particularmente a gama de ferramentas que visam a previsão e a gestão de receitas. Compreender as diferenças entre os sistemas é essencial para evitar armadilhas: como é que os sistemas baseados em regras se comparam aos automatizados? Como evitar que a tomada de decisões caia num silo ao escolher o tipo errado de otimização?

Compreender os sistemas baseados em regras versus sistemas orientados por IA

Em termos simples, os sistemas baseados em regras utilizam declarações "se/então" predefinidas para definir accionadores que ditam acções no sistema. Por exemplo, se a ocupação atinge os 20 por cento, depois a tarifa do quarto aumentará 10 por cento.

Estes sistemas só executam acções pré-definidas - e continuam a fazê-lo até que o utilizador lhe diga para parar. Cada eventualidade necessita de uma regra escrita para garantir que a ação é tomada; se não existir uma regra, o sistema não tomará qualquer ação. Se for cometido um erro na introdução de uma regra, o sistema continuará a seguir cegamente essa regra, o que pode prejudicar a sua empresa. 

Os sistemas baseados em regras são normalmente confundidos com inteligência artificial e sistemas de aprendizagem automática; no entanto, não são nem uma coisa nem outra - embora aparentemente funcionem por si próprios, fazem exatamente o que lhes é ordenado por um humano. Já os sistemas baseados em IA aprendem e adaptam-se para determinar a melhor ação com base no comportamento dos dados, sem necessitarem de parâmetros predefinidos.

As desvantagens dos sistemas baseados em regras

Os sistemas baseados em regras dependem do facto de os gestores de receitas terem tempo para verificar, rever e criar regras constantemente. Este processo pode ser tão complexo como a instalação de uma abordagem algorítmica devido ao número de variáveis no processo de reserva do hotel, incluindo o tipo de hóspede, as suas necessidades de reserva e de estadia.

Por vezes, as regras podem entrar em conflito umas com as outras - por exemplo, pode ter uma regra definida para fornecer suplementos de valor para as pessoas que ficam 5 ou mais noites num hotel resort, e uma regra separada que declara que não há suplementos de valor para as pessoas que reservam um tipo de quarto de nível básico. Se não forem corretamente configuradas numa hierarquia complexa, as regras podem refletir tarifas que confundem os seus hóspedes, forçando-os a ir a outro local para reservar.

Os preços dos grupos são um obstáculo particular para os sistemas baseados em regras, especialmente quando os pedidos de informação incluem despesas com alimentos e bebidas. As necessidades variáveis das reservas de grupos simplesmente não se adequam a sistemas baseados em regras, criando trabalho manual para as equipas de reservas internas e causando frequentemente atrasos na resposta a pedidos de informação sobre negócios de grupos, uma vez que as equipas de vendas, reservas e receitas debatem qual o negócio a aceitar.

Nas empresas em que existe experiência humana suficiente para definir (e redefinir constantemente) as regras, os sistemas baseados em regras podem funcionar para problemas simples. Mas os resultados são variáveis - dependendo da qualidade do gestor de receitas, do seu conhecimento do mercado, da diligência na criação de regras e do tempo investido regularmente na criação e no ajustamento das regras.

Os sistemas baseados em regras tendem a ficar aquém do seu objetivo quando os gestores de receitas estão ausentes, de férias, indispostos para outras prioridades ou deixam a empresa (sendo que um novo membro da equipa tem normalmente de começar do zero e rever o sistema para garantir que conhece os meandros das regras existentes).

Uma previsão exacta em circunstâncias complicadas só pode ser criada por um sistema automatizado inteligente, que aprende continuamente e pode processar milhares de pontos de dados mais rapidamente do que um ser humano. Estes sistemas permitem que os hotéis respondam de forma dinâmica às alterações das condições do mercado, 24 horas por dia, 7 dias por semana, e até mesmo que tratem as nuances das reservas individuais.

Aumentar o poder de fixação de preços e lidar com a incerteza

As decisões de gestão de receitas e de otimização de preços englobam demasiadas variáveis que a mente humana não consegue analisar eficazmente em tempo real. Para proporcionar uma capacidade de tomada de decisões mais precisa, os sistemas têm de modelar situações da vida real e reagir de forma inteligente num piscar de olhos para se manterem a par das tendências do mercado e trabalharem no contexto dos objectivos comerciais de um hotel.

Enquanto as regras estagnadas e não ajustadas deixam dinheiro na mesa, um sistema automatizado ajuda os hoteleiros a lidar com a incerteza e a serem proactivos na gestão de tarifas, aumentando o seu poder de fixação de preços. 

Do ponto de vista dos dados, a estrutura da estadia de um hotel é uma rede complexa baseada no tempo, construída em torno de múltiplas combinações interactivas de dias de chegada, duração da estadia e categoria de quarto. Tem de considerar tipos de hóspedes qualificados e não qualificados, cada um com a sua própria procura distinta. Se a isto juntarmos a incerteza em relação aos padrões de reserva, sazonalidade, taxas de não comparência, etc., teremos uma complexidade que ultrapassa as capacidades de análise humana.

Otimização automatizada

Todas as decisões de gestão de receitas - mesmo a venda de um quarto por uma única noite - têm impacto em todas as outras decisões, uma vez que esse quarto pode ser vendido em combinação com outras noites para obter mais receitas globais. A natureza de rede do problema gera uma complexidade significativa. Por exemplo, os itinerários de estadia que são uma combinação de noites ocupadas e não ocupadas adjacentes podem gerar mais receitas globais do que os itinerários de estadia que são uma combinação apenas de noites ocupadas.

As decisões de aceitar ou rejeitar reservas devem ser tomadas continuamente, muitas vezes com um ano de antecedência. Este facto introduz incerteza e uma falta de conhecimento completo no momento em que essas decisões têm de ser tomadas. Uma vez que as decisões têm de ser tomadas em tempo real num ambiente incerto, é necessário um processo complexo de previsão e otimização matemática proactiva; um processo que só é possível com sistemas de gestão de receitas de decisão automatizada orientados para a IA.

Nos sistemas optimizados baseados na IA, a tomada de decisões é altamente dinâmica, sofisticada e económica devido à capacidade de um computador para processar grandes quantidades de dados e ter em conta milhares de cenários numa questão de segundos. Podem produzir decisões óptimas em tempo real a nível de toda a rede, tendo em conta a natureza incerta da procura.

Isto só é possível com técnicas de previsão que produzam não só uma previsão da procura média, mas também a incerteza da procura. Um tal sistema de previsão alimenta o sistema de otimização de decisões baseado na aprendizagem automática, bem como a otimização matemática para maximizar o lucro, gerindo simultaneamente os riscos associados à natureza incerta da procura e do mercado.

Quando o suficientemente bom NÃO é suficientemente bom

Há espaço tanto para abordagens tradicionais baseadas em regras como para sistemas automatizados. O melhor sistema para a sua empresa depende de muitos factores, tais como a complexidade do seu hotel, a quantidade de dados a que tem acesso, a estrutura do sistema subjacente que fornece valor e a frequência com que o sistema de tomada de decisões tem de ser atualizado.

Alguns hoteleiros decidiram que os sistemas baseados em regras são "suficientemente bons", especialmente à medida que vão renovando o seu pessoal e fazendo novas formações. Mas será que consideraram as lacunas mais críticas, conhecidas ou desconhecidas, ao mesmo tempo que compreendem a matemática complexa e as anomalias relacionadas com o comportamento? Os líderes comerciais têm de considerar a forma de retificar estas lacunas, tendo em conta o impacto sobre o pessoal e as decisões internas que tomam.

O principal objetivo da previsão é identificar toda a gama de possibilidades e não um conjunto limitado de certezas imaginárias. O facto de uma previsão específica ser ou não exacta é apenas uma parte do quadro - mesmo um relógio avariado está certo duas vezes por dia. Os convidados de hoje comportam-se de forma diferente dos de ontem; os de amanhã voltarão a ser diferentes.

Acima de tudo, a tarefa do previsor é mapear a incerteza. Num mundo em que as nossas acções no presente influenciam o futuro, a incerteza é uma oportunidade. A seleção de um sistema automatizado de gestão de receitas para a tomada de decisões fará a diferença para uma melhor compreensão do desconhecido.

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