Diario 5865 10.04.2020 | 02:35
Hosteltur: Noticias de turismo
Edición España. El proyecto piloto de Techedge en el Hotel Gran Bilbao se salda con éxito

Los hoteles ya pueden predecir su ocupación con un 90% de acierto

La solución de Techedge aplica inteligencia artificial, big data y deep learning 4 marzo, 2020
  • La automatización para facilitar el revenue management permite optimizar la gestión del tiempo de los profesionales y directivos del hotel
  • Si el hotelero conociera la ocupación futura podría aplicar restricciones, fijar precios de salida y decidir qué canales abrir y cerrar
  • El próximo paso es explorar cómo integrar el dato desde el PMS o el channel manager para contemplar escenarios en tiempo real o diarios

La tecnología se pone al servicio del hotelero para ayudarle a predecir su ocupación con hasta tres meses de antelación y un 90% de acierto, e incluso a seis meses vista con un 75%. La solución B+ iDemand, creada por Techedge a medida de las necesidades del Hotel Gran Bilbao, ha resultado ser un éxito y está lista para aplicarse en otros establecimientos. La aplicación de inteligencia artificial, big data y deep learning a los datos del hotel permite, según ha explicado su responsable de Ventas, Javier Rodríguez, “aprovechar esas fuentes de información de los establecimientos”.

Javier Rodríguez conoció hace un año en HIP a Jorge Álvarez, director del Hotel Gran Bilbao, y le planteó “qué le gustaría mejorar en su negocio que impactara positivamente en su cuenta de pérdidas y ganancias y se necesitara tecnología para ello”. Y Álvarez lo tenía claro: la automatización para facilitar el revenue management con el fin de optimizar la gestión del tiempo de los profesionales y directivos del hotel.

La automatización cambiará para siempre la figura del director de hotel tal y como la entendemos hoy que, como ha reconocido Jorge Álvarez, al frente del Hotel Gran Bilbao, “terminará desapareciendo si no sabemos adaptarnos al cambio, porque seremos otro perfil”

La solución, según ha indicado Rodríguez, “aplica deep learning a series temporales del hotel en base a su histórico de datos, lo que permite combinar a la vez varios algoritmos de predicción y que la herramienta reaprenda por sí sola y se anticipe al futuro con una precisión asombrosa. Las variables que tiene en cuenta el modelo son el precio medio de habitación, el de la competencia, segmento, canal y eventos de la ciudad, en este caso los históricos de Bilbao”.

De este modo, si el hotelero puede conocer la ocupación futura de su establecimiento por día, habitación y canal podría aplicar restricciones, fijar precios de salida, decidir qué canales abrir y cuáles cerrar, además de mejorar la gestión de los turnos de personal. Todo ello se traduciría en un aumento del RevPAR (ingresos por habitación disponible), permitiéndole encontrar el precio óptimo; la mejora de la gestión del overbooking; la optimización de los costes variables; y la planificación del consumo de servicios adicionales.

Proyecto piloto en Gran Hotel Bilbao

El proyecto en el Gran Hotel Bilbao se puso en marcha el pasado mes de junio, por lo que “los datos con los que se nutre la solución son del histórico hasta el 30 de junio. A partir de esa fecha es una predicción hasta el 30 de diciembre. Ahora tenemos que explorar qué formas tenemos de integrar el dato desde el PMS o el channel manager para contemplar escenarios en tiempo real o diarios”.

Seis hoteles, desde uno con 25 habitaciones hasta una cadena de 42 establecimientos, ya han mostrado su interés por implantar B+ iDemand, a los que les ofrecerán una prueba con sus datos antes de comercializar la solución.

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