Overbooking: los hoteles ya pueden copiar a las aerolíneas

En plena temporada alta de verano y con los aeropuertos más transitados que nunca por millones de personas, siempre habrá pasajeros que deberán quedarse en tierra y perder su vuelo por culpa de una situación de overbooking.

¿Por qué y cómo las aerolíneas venden más billetes que asientos tiene el avión?

Aunque el overbooking aéreo puede ser exasperante para el pasajero, esta práctica comercial (legal en la UE) se produce porque incrementa los beneficios de las aerolíneas.

De hecho, según sostiene la asociación de aerolíneas IATA, la finalidad del overbooking es “optimizar la escasa capacidad” por lo que esta práctica "contribuye a mantener costes y tarifas más bajas, lo que beneficia al consumidor".

La práctica del overbooking se basa en un complejo cálculo de probabilidades, mediante el cual se estima (a partir del historial de datos recopilado por la aerolínea) qué porcentaje de pasajeros no se presentarán finalmente en el aeropuerto y cuántos billetes extras se podrán vender para ese vuelo determinado.

Con el tiempo, las aerolíneas han ido perfeccionado cada vez más la práctica del overbooking, aunque sigue siendo una operación delicada.

Si se venden muy pocos asientos de más, se desperdiciarán plazas del avión. Pero si se venden muchos asientos extras y todos los pasajeros se presentan en el aeropuerto, las aerolíneas tendrán que pagar sanciones en forma de compensaciones económicas, noches de hotel, reubicaciones de vuelos, etc. Ver también ¿Qué hacer en caso de overbooking en el vuelo?

Traslación al sector hotelero

Ahora, las sofisticadas técnicas de overbooking desarrolladas por las aerolíneas comienzan a estar al alcance de los hoteleros gracias a una tecnología desarrollada por una empresa española.

"La función del revenue manager es muy compleja, existe un alto grado de incertidumbre, y a pesar de que podamos tener mucha información, el ser humano tiende a simplificarla", explica Jordi Navarro, CEO de la compañía tecnológica CleverData, uno de los ponentes que participó en el Forum TurisTIC 2019.

Y aquí es donde entran los chips, los algoritmos y el aprendizaje automático de las máquinas.

"El 'machine learning' identifica patrones similares entre las cancelaciones. Hemos construido un algoritmo que nos da información para gestionar las cancelaciones de forma anticipada"

¿Cómo funciona el sistema? En primer lugar, se marca una probabilidad de cancelación de cada una de las reservas. Es decir, "podemos gestionar el riesgo". Así, mediante una barra de control en la pantalla se fija el umbral de riesgo, por ejemplo, un 40% de probabilidad.

"El machine learning tiene una característica fundamental: la predicción. Las aerolíneas y los hoteles necesitan esa predicción para maximizar ingresos. Nos permite predecir, aunque suene a bola de cristal, porque no existe el cliente tipo, sino multitudes de tipos y microsegmentos".

En otras palabras: "aplicamos básicamente matemática pura para encontrar esos microsegmentos de clientes que tienen un comportamiento similar, con parámetros coincidentes. Entonces, la probabilidad que se comporte igual es muy similar. El sistema aprende del pasado para predecir".

De este modo, este proceso de analítica predictiva "permite a una cadena hotelera gestionar sus reservas, maximizando la reventa de reservas que van a cancelarse y minimizando riesgo de overbooking".

Cabe recordar además que los "No shows" significan pérdidas económicas para el hotel si ese cliente ha contratado a través de determinadas plataformas online. Aunque esa persona no se presente, la OTA cobrará de todos modos una comisión al hotelero.

Ver también Hotel cancelation rate at 40% as online travel agencies push free change policy.

Situación legal

En España, el overbooking es una práctica penalizada y cada comunidad autónoma ha establecido su propia normativa con el fin de proteger a los consumidores.

En Andalucía, por ejemplo, se prohíbe a los hoteles que comercialicen más plazas de las que dispongan, pudiendo incurrir en responsabilidades frente a la Administración y los usuarios en caso de incumplimiento.

En este sentido, los hoteles andaluces están obligados a proporcionar alojamiento a los clientes afectados por overbooking en otro establecimiento de la misma zona de igual o superior categoría y en similares condiciones a las pactadas. Ver también Overbooking en el sector hotelero.

En Baleares, la Ley de Turismo en su artículo 20 también dispone que las empresas de alojamiento turístico "no podrán contratar plazas que no puedan atender en las condiciones pactadas".

"Los hoteles que hayan incurrido en sobrecontratación estarán obligados a proporcionar alojamiento a las personas afectadas en un establecimiento de la misma zona, de categoría igual o superior, y en condiciones similares a las pactadas", explica Joana Tremba, abogada del despacho Monlex.

La Unión Europea se ha planteado introducir una normativa única para el overbooking hotelero, de la misma manera que ya reguló el overbooking aéreo

Por su parte, Ramón Estalella, secretario general de la patronal hotelera CEHAT, dice que "es necesario distinguir entre la sobrecontratación y el overbooking real" y considera que sería más conveniente un procedimiento de autoregulación.

Por otra parte, CEHAT destaca que "las compensaciones actualmente vigentes con los clientes satisfacen los inconvenientes causados". Ver también Overbooking y overcontracting: causas y soluciones.

En cualquier caso, tradicionalmente el hotelero se ha basado en su propia experiencia personal para gestionar el overbooking, pero esta tarea se puede complicar muchísimo al llegar la temporada alta. La introducción de los algoritmos puede suponer ahora un cambio de paradigma.

Recepción de un hotel

Caso real

En el foro TurisTic tuvimos la oportunidad de escuchar también a Roger Calafell, director de distribución de la cadena MedPlaya Hotels, donde se ha implantado el sistema de analítica predictiva desarrollado por CleverData.

MedPlaya dispone de establecimientos repartidos por la Costa Brava, la Costa Dorada, Benidorm y la Costa del Sol. Pero como ha sucedido con muchos otros hoteles vacacionales, esta cadena ha pasado de un modelo muy enfocado a la turoperación a otro donde la venta directa y a través de OTA tiene más peso.

El problema es que, antes, con el modelo clásico de la turoperación, el porcentaje de reservas canceladas era solo del 2% o 3%. "Pero ahora el cliente tiene mayor facilidad para cancelar, así que tienes más cancelaciones, también en temporada alta, dependiendo de factores como el clima, la competencia de precios…"

¿Cómo usa esta cadena hotelera la tecnología predictiva? "Cada vez que tenemos una reserva, le damos una probabilidad de cancelación en porcentaje".

Para fijar ese porcentaje de riesgo, los hoteles de MedPlaya se basan en una serie de informes sobre la tipología de cliente que más cancela, en función también del tipo de habitación, régimen de pensión o nacionalidad, se consultan calendarios que muestran días con mayores probabilidades de cancelación, etc.

Con toda esa información, "podemos marcar una estrategia de overbooking en períodos de mayor cancelación, y esto ayuda a mejorar la rentabilidad".

Además, la tecnología predictiva también es una aliada a la hora de definir estrategias a nivel de marketing: canales a impulsar, bonificaciones, tarifas no rembolsables, flexibilización de tarifas, etc.