Revenue management: ¿En qué punto de la evolución tecnológica estamos?
“No estamos en pañales pero sí aún empezando a gatear”, según Elga Castro
Publicada 20/02/19
- Los expertos coinciden en que la inteligencia artificial aún necesita de intervención humana, aunque sí facilita decisiones basadas en datos
- Ya se utiliza big data y los sistemas en la nube; el siguiente paso es la automatización de la fijación de precios pero con criterio humano
- Roles y perfiles del revenue manager seguirán evolucionando a medida que avance el desarrollo tecnológico, con una mayor profesionalización
“El revenue management no cambia, lo que cambia es la tecnología que nos permite ofrecer a cada cliente el producto más adecuado en el momento justo para optimizar los ingresos y conseguir la mayor rentabilidad para el hotel”. Así lo ha afirmado Jaime López Chicheri, CEO de Revenue Management World, en la mesa redonda celebrada en el Hospitality 4.0 Congress, dentro de HIP 2019, sobre ‘Revenue y tecnología en la era digital’, moderada por el director de HOSTELTUR, Manuel Molina. Sin embargo en la aplicación de la inteligencia artificial a este ámbito, como ha reconocido Elga Castro, responsable de Revenue Management de NH Hotel Group para el sur de Europa y Estados Unidos, “no estamos en pañales pero sí aún empezando a gatear”.
En esa evolución nos encontramos en una fase, según ha explicado Castro, en la que “todavía es muy necesaria la intervención humana para que la inteligencia artificial sea capaz de aprender. Los sistemas de gestión del revenue nos permiten identificar patrones de comportamiento, microsegmentar y establecer múltiples puntos de precio. La enorme transformación digital que estamos viviendo nos impulsa a dar un salto adelante para no quedarnos atrás, pero el gran cambio que se ha dado en revenue management es que ahora las decisiones están basadas en datos y no en la intuición”.
En ello ha coincidido con López Chicheri, quien ha admitido que la inteligencia artificial hoy en día es aún “muy primitiva, porque las máquinas aún no son capaces de imitar el comportamiento del ser humano, aunque las herramientas sí nos ayudan a obtener datos, deducir y tomar decisiones”.
En este sentido Rafael de Jorge, CEO de GrowTur, ha asegurado que “la inteligencia artificial es clave para saber hacia dónde vamos, pero no es realista porque aún no dispone de análisis semántico, que es lo que nos diferencia a los humanos de las máquinas. Sí es válida para absorber datos y unificarlos, fundamentalmente para aplicaciones de revenue management y reputación, pero se necesita un humano para que tome la decisión final, ya sea en lo referente a precios o a responder con un comentario”.
Una vez establecido dónde estamos, quedaba aclarar hacia dónde vamos, por lo que Castro ha puntualizado que “ya hemos dado dos pasos fundamentales en la implantación de la inteligencia artificial: la utilización del big data y de los sistemas y herramientas de revenue en la nube. Ahora lo que falta es que la automatización de la fijación de precios, que la herramienta por sí sola, se comporte como un ser humano porque ahora es totalmente dependiente de la mano humana para tomar la decisión final. Sí es cierto que ganan en eficiencia y rapidez en la aplicación de precios tantas veces como sea necesario a lo largo del día, pero aún nos encontramos en una fase prematura del aprendizaje, aunque resulta muy importante asentar unas bases para no quedarnos atrás”.
Qué papel jugará el revenue manager
Precisamente la responsable de Revenue Management de NH ha recomendado a las empresas para estar preparadas para lo que viene “tener unas bases muy sólidas, no perder de vista lo que la tecnología puede aportar y trabajar en el desarrollo del perfil del revenue manager”. Y es que Elga Castro considera que “la interacción humana siempre será necesaria, porque siempre habrá eventualidades que las máquinas no podrán anticipar, y los roles y perfiles del profesional seguirán evolucionando a medida que vaya avanzando el desarrollo tecnológico. Este desarrollo implicará una mayor profesionalización e hiper especialización de esos roles y perfiles”.
Sin embargo esta evolución choca con la lentitud de las universidades, especialmente las públicas, como ha subrayado Rafael de Jorge, en adaptarse a lo que demandan las empresas: “Burocracia y tecnología no se llevan bien. En las privadas hay más margen, pero en la pública esa adaptación es imposible, y la tecnología disruptora nos supera porque no estamos preparados”. No obstante, según Elga Castro, realmente sí se está produciendo esa “especialización o sofisticación de perfiles que van entrando en el mundo laboral todos los días”.
El revenue management, también para pequeños
A pesar de todo ello, la directiva de NH ha destacado que “el revenue management no tiene por qué ser necesariamente una estrategia a lo grande, sino que con tres palancas -un PMS mínimamente flexible, alguna herramienta de inteligencia de mercado básica y barata e incluso un Excel como sucedáneo de big data- y un partner tecnológico a un precio razonable se pueden conseguir grandes cosas”. Para López Chicheri es “la suma de muchas pequeñas acciones”.
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