El revenue management ya no es sólo cosa de las grandes cadenas

Históricamente las grandes cadenas siempre han ido por delante de las más pequeñas y de los hoteles independientes en revenue management al disponer de más recursos y de una mayor inversión en tecnología ya que, como reconoce Neville Isaac, director de Experiencia de Cliente de Beonprice, “estos sistemas tradicionalmente han sido muy caros”.

Sin embargo, añade, “en los últimos años los enormes avances tecnológicos han provocado una nueva situación, al facilitar un salto cualitativo en los modelos de forecasting con la incorporación de nuevas fuentes de datos y el uso de inteligencia artificial en sus algoritmos; lo que también ha contribuido a democratizar el revenue, gracias a la existencia de sistemas más asequibles para hoteles más pequeños que tienen así la oportunidad de competir con tecnología puntera”.

Open pricing

Esta tecnología ha facilitado la implantación en cadenas como Meliá Hotels International y NH Hotel Group del llamado Open pricing. Esta modalidad, según la ha definido Pilar Talón, directora del Curso Superior Universitario de Revenue Management en la Universidad Rey Juan Carlos, “consiste en una discriminación más sofisticada del precio que es realizada por aplicaciones informáticas como las de Beonprice o Duetto, basada en las fluctuaciones de la demanda, en la que no existen los denominados rangos tarifarios prefijados de antemano, sino que el pricing se establece a través de la aplicación de diferentes algoritmos que determinan la demanda en cada aplicación”.

Consiste por tanto, como explica Daniel Sánchez, revenue manager en Paraty Tech, en “fijar precios de forma independiente, atendiendo fundalmentalmente al canal, el tipo de habitación y las fechas, sin cerrar ningún canal de comercialización. Al establecer un único intervalo de precios, máximo y mínimo, desaparecen la tarifa BAR (Best Available Rate) y los descuentos lineales. El Open pricing permite adaptarse así con mayor rapidez y flexibilidad a los cambios del mercado”.

Con el Open pricing, al establecer un único intervalo de precios, máximo y mínimo, desaparecen la tarifa BAR (Best Available Rate) y los descuentos lineales.

Al no cerrar tarifas ni fijar restricciones de mínima estancia, según indica Patricia Diana, directora de Ventas de IDeaS para España y Portugal, “esta técnica se centra básicamente en el precio e impacta tanto en la estructura de tarifas, como en la fijación de precios por tipo de habitación”.

Open pricing y distribución

El Open pricing es también, según Sánchez, “una alternativa antes de cerrar un canal, para no perder a los clientes de venta intermediada. Para ello o bien se sube el precio del tipo de habitación más demandado manteniendo el resto de tarifas, o se aplican descuentos no lineales sobre fecha, tipo de habitación y canal en función de los flujos de demanda, con el fin de optimizar los ingresos”, como aparece publicado en el reportaje de la Revista Hosteltur que puede descargarse aquí:

La clave, en su opinión, está en “controlar los precios de la competencia, ya que el dinamismo tarifario que imprime el Open pricing es tal que los cambios pueden producirse en cualquier momento. La tecnología aquí cobra un papel fundamental, con un buen comparador de precios como protagonista”.

One to one pricing

Si la tendencia del marketing, como detalla Chema Herrero, CEO de Bedsrevenue, pasa por “poder conocer todo sobre el cliente para saber qué ofrecerle, en qué momento y a qué precio, es evidente que en el mundo del revenue management debíamos estar en esa misma línea”.

Surge así el One to one pricing que, definido por Pilar Talón, “consiste en fijar los precios en función del valor del cliente para la empresa”, personalizándolos al máximo.

Sin embargo, según admite Chema Herrero, “aunque el camino parece marcado y todos somos conscientes de que es el salto necesario, lo cierto es que aún no estamos preparados para afrontarlo con garantías mínimas”. Entre las debilidades del sector cita la necesidad de contar con “una minería de datos muy superior a la actual” y la baja calidad del dato hotelero en muchos casos, ya que “algunas cadenas ni siquiera tienen un CRM implementado”. Por ello, concluye, “hablar de estrategias de revenue One to one es hablar de un futuro no demasiado cercano”.

En ello coincide con Patricia Diana, quien afirma que “actualmente el revenue management utiliza patrones de demanda para grupos de clientes para identificar la sensibilidad al precio, tiempo de antelación de reserva, etc., con el fin de acercarse lo más posible a lo que está dispuesto a pagar ese segmento de demanda”. De hecho “ya existen técnicas para intentar personalizar el precio pero basándose siempre en un grupo de clientes, no en un cliente en concreto, algo de lo que estamos a años luz”. El motivo es que “los sistemas de revenue management extraen los datos principalmente del PMS, que no se ha diseñado para gestionar clientes sino el producto y los procesos operativos del hotel. El único sistema que permitiría un acercamiento a una personalización real sería un CRM, ya de por sí infrautilizado en sus capacidades, conectado al sistema de revenue”.

No obstante, Pilar Talón considera que “se están haciendo grandes avances y el big data va a permitir en breve soluciones en este sentido”.