Revenue Management System: La verdadera ciencia detrás de la herramienta – Por Xavier Cárdenas

Hoy en día existen herramientas que son fundamentales para la gestión de Revenue Management. Es allí donde encontramos al Revenue Management System (RMS), una de las herramientas que apoya, pero no sustituye, las funciones de un Revenue Manager.

Esto se debe a que existen elementos necesarios para una correcta gestión de revenue management que un sistema no percibe: estrategia en el largo plazo, procesos y procedimientos en el ingreso de información del equipo del hotel, y situaciones del entorno que el sistema no detecta.

Por esta razón es importante comprender qué es realmente un sistema de revenue management, la ciencia que se esconde detrás de un sistema de calidad, y su importancia en la optimización de ingresos para los hoteles.

¿Qué es un sistema de revenue management?

En pocas palabras, el sistema de revenue management es aquella herramienta analítica que tiene como principal función pronosticar el comportamiento de la demanda. En esencia, el sistema usa los datos del hotel y sus propios algoritmos para predecir el comportamiento futuro de su demanda por medio de un modelo de pronósticos. “Pronosticar el futuro” es el corazón de un RMS, que es lo que permite la adecuada toma de decisiones por parte del revenue manager.

Adicionalmente, existen otros módulos que puede proporciona un RMS como: recomendaciones de tarifas online, módulo de evaluación de grupos, o módulo de sobre reserva; sin embargo, aquel que mostrará el resultado de las estrategias y acciones tomadas, y brinda certeza en la toma de decisiones son los pronósticos del sistema.

Por esta razón, se hace énfasis en la importancia de tener no solo un sistema que tenga pronósticos, sino también conocer la ciencia detrás de los mismos, para determinar si estos realmente son confiables.

¿Qué es un modelo de pronóstico?

Es una representación de la realidad que tiene mayor probabilidad de ocurrir en un periodo futuro. El principio detrás de un modelo de pronóstico es el alto nivel de correlación que tiene el futuro en relación con los hechos presentes. Dentro de lo que se puede enmarcar como hechos presentes, esto puede ser información del comportamiento “natural” de la variable objeto de estudio y todos aquellos elementos que tengan efecto sobre la misma.

Para el caso de los hoteles, lo que busca determinar el pronóstico es la demanda final que este tendrá en un periodo específico. Por ejemplo, un revenue manager puede ver que la ocupación será del 80% dentro de seis meses, el 28 de junio de 2020, aunque en este momento solo tenga un 15% reservado.

¿Qué no es un modelo de pronóstico?

Un modelo de pronóstico no es un reflejo de eventos que hayan ocurrido, es decir, todo aquello que se puede observar en el presente, como las OTBs o lo que se tiene reservado, que son eventos que ocurrieron.

Por esta razón, la representación o reflejo de todo evento que haya ocurrido no es un pronóstico, debido a que no es un elemento sujeto a la probabilidad de ocurrencia; y por tanto, no hay elementos que puedan intervenir para que pueda cambiar.

Por ejemplo, un revenue manager analiza que su hotel de 100 habitaciones cuenta con un pronóstico del 95% de ocupación para un día en específico, y al momento de hacer la revisión cuenta con un 90% de ocupación. Si se tiene un nivel del 90%, esto es algo que puede variar, pero en muy baja significancia, y es una porción de la demanda sobre la cual no puedo intervenir.

En este caso, el pronóstico dice que falta por acumularse un 5% de la reservas, lo cual implica que el hecho de mayor probabilidad de ocurrencia hacia futuro es que me ingresen 5 reservas más; por lo tanto mis decisiones de Revenue van dirigidos únicamente a ese 5% de la demanda que se espera recibir.

¿Qué se tiene en cuenta para desarrollar un modelo de pronóstico?

Para el desarrollo de un modelo acertado y confiable se debe tener en cuenta la información que se tenga a futuro sobre una variable objetivo; en particular, la que sea más relevante.

Cuando se evalúa la compra de un modelo de pronósticos, los usuarios suelen pensar que este será más preciso si se tiene en cuenta mayor cantidad de elementos para definirlo, pero en realidad solo se debe tener en cuenta las variables que verdaderamente tengan significancia en lo que respecta al comportamiento de la variable objetivo, y que estas sean un número reducido.

Lo anterior, tiene respaldo en los siguientes hechos: Por un lado, cuando se realizan estimaciones para realizar las predicciones nunca se rechaza la existencia de componentes aleatorios imprevisibles que puedan tener efecto sobre la variable que se está estudiando; por otro lado, el hecho de adicionar muchas variables dentro de un modelo de predicción, que no tengan la significancia que requiere, lo único que producirá será un incremento de la varianza* en la predicción (menos precisión de la misma).

Como resultado de los dos elementos mencionados se debe partir del principio de parsimonia**, lo cual implica que se prefiere siempre un modelo que tenga en cuenta una cantidad menor de variables para predecir y que el nivel de significancia conjunto de  las mismas sea el mayor. Lo anterior, asegura la eficiencia y la consistencia de la predicción.

Al definir el principio de parsimonia, se obtiene entonces como resultado que modelos de pronóstico que involucran otro tipo de variables por fuera de las verdaderamente significativas violan principios subyacentes a las estimaciones.

Por ende, la promesa de incluir la mayor cantidad de variables, como el clima, el tráfico aéreo, tener en cuenta toda la plaza de una ciudad etc, a pesar de prometer una mayor precisión, al no ser variables contundentes y definitivas para predecir variables hoteleras, lo único que producen es problemas dentro de un modelo de pronóstico.

Por este motivo es importante evaluar que algunas herramientas que utilizan como elemento de venta que su RMS se conecta con aerolíneas, clima o cantidad de variables de los hoteles no implica que este sea el más adecuado.

Un buen modelo de pronósticos es aquel en el cual el valor esperado de los errores de predicción y de cálculos es igual a cero; es decir, que ese sea consistente en el largo plazo. De igual forma, se debe tener en cuenta que siempre hay posibilidad de que se presenten eventos inesperados que afecten los resultados.

Es importante resaltar que RMS que incluyen eventos de ciudad no necesariamente siempre agreguen valor al pronóstico pues no todos los eventos tienen impacto para cada Hotel.

Si estos llegan a tener impacto se verá reflejado en la aceleración de la demanda. Sin embargo, a nivel informativo pueden ser útiles para una gestión comercial. Lo que si es útil de un pronóstico es que estos permitan marcar eventos especiales que le ocurren al Hotel para que estos sea consideren o no para futuros pronósticos.

¿Para qué sirve un modelo de pronóstico?

Finalmente, es importante resaltar la importancia de un modelo de pronóstico en lo que involucra el manejo del revenue manager y la operación para un hotel. Para empezar, al ser una visión del futuro previo a su ocurrencia, implica que se puedan tomar mejores decisiones adelantándose a la ocurrencia de los hechos, como puede ser la planificación de la operación tanto para alojamiento como otros departamentos.

Por otro lado, como se ha recalcado en el artículo, este es el principio fundamental para una correcta gestión de Revenue Management, debido que a partir de este se pueden ejecutar estrategias y modelos de optimización de ingresos.

Finalmente, un RMS es una herramientas vital para cualquier hotel en su gestión, pero no lo es todo. Se requiere un equilibrio entre personas, procesos y tecnología. Además, es importante que cuando se adquiere un RMS se analicen los los soportes matemáticos y estadísticos que soportan la robustez del sistema, y no simplemente aspectos que no cuenten con una validez científica. El RMS es una herramienta de apoyo que debe brindar certeza en la toma de decisiones.

*Que tanto fluctúan los datos con respecto a su media aritmética.

**Principio de parcimonia: Entre menos variables explicativas tenga el modelo estadístico este es mejor.

Para contactar con My Revenue:

Natalia Arenas:

Correo: proyectos@myrevenue.com.co

Celular: 933842226

My Revenue es una empresa que ayuda a los hoteles en la optimización de sus ingresos a través de la disciplina de revenue management adaptada a cada hotel y a cada mercado, ofreciendo una combinación entre herramientas tecnológicas, revenue managers y procesos y procedimientos de clase mundial.

La empresa logra integrar las mejores prácticas comprobadas por la industria y las adapta a las verdaderas necesidades de cada hotel. De esta forma, integra correctamente la tecnología, procesos y procedimientos y personas de cada hotel para lograr la optimización de sus ingresos.

www.myrevenue.com.co

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