Pace & Quicktext : 2 ejemplos concretos de tecnologías que utilizan la IA para aumentar su RevPAR.
Si busca aumentar su RevPAR, probablemente ya ha implementado todas las estrategias estándar. Usted se pregunta ahora cómo puede pasar a un nivel superior y continuar a aumentar sus ingresos. La inteligencia artificial es la respuesta evidente, pero aunque la idea suene genial, usted espera siempre ver soluciones concretas con un real potencial de mejora tangible de su RevPAR.
Hay dos maneras de aumentar su RevPAR: aumentar sus precios o vender más habitaciones. Vea aquí 2 soluciones sólidas basadas en la inteligencia artificial que usted debe considerar.
1- Pace : aumente su RevPAR con una tarificación inteligente
Pace aprovecha la inteligencia artificial para el revenue management. Lo que hacen es realmente fácil de entender. Los revenue managers sueñan con tener acceso a más información siempre. Según Jens, el brillante fundador de Pace, se trata de una búsqueda quimérica porque la mayoría de esta información que es útil (ocupación en los aviones, previsiones del clima…) están disponibles de manera muy fragmentada y de todas maneras parecen ser más ruido que una verdadera fuente de toma de decisiones.
La primera ventaja de pace, es que borra todos los parámetros inútiles de la ecuación y ayuda a los hoteleros a volver a concentrarse en lo que es importante para actuar rápidamente en su estrategia de revenue management. Este enfoque práctico es muy apreciado, sobretodo si su personal no tiene tiempo para perder. (Hasta ahí, es solo inteligencia, no IA. Siga leyendo).
Existe una fuente de datos a la que los hoteles tienen un acceso completo: sus propias curvas de carga (pick up). La mayoría de RMS tienen un algoritmo basado en reglas fijas. Cuando el hotel logra una cierta tasa de ocupación, entonces el precio aumenta mecánicamente en X€. Pace escogió utilizar la inteligencia artificial y adoptó un enfoque mucho más dinámico del revenue management.
Para ser claros, Pace alimenta su sistema con los datos del propio hotel, pasado y presentes, y los pasa al carrete para que al final del proceso, puedan reconocer sus modelos de carga. Su carga actual para una fecha dada tiene características muy similares a una o varias curvas pasadas. Al explotar estas similitudes, Pace adivina el impacto de un cambio de precio y sugiere la opción que maximiza su RevPAR. La IA puede equivocarse pero no por mucho tiempo, porque el algoritmo de Pace evalúa constantemente sus predicciones para tener en cuenta el impacto de su decisión pasada en sus reservaciones y ajustarlo si es necesario. Este es el sentido de su solución de gestión de precios automatizada.
Lo que es particularmente interesante de este enfoque del revenue management basado en la IA, es que produce resultados claros en inmediatos. “Luego de 6 semanas de usar Pace, nuestro RevPAR aumentó en 25% respecto al mismo periodo el año anterior. Desde entonces, hemos seguido viendo muy claramente que Pace nos ayuda a tener los mejores resultados con respecto al año y a nuestro mercado”. Explica Floris van Es de Star Lodge Hotels, Utrecht.
2- Quicktext : aumente su RevPAR con más reservas directas
La segunda manera de aumentar su RevPAR es obteniendo más reservas, si es posible en directo, para maximizar su margen neto. Es allí donde interviene el chatbot hotelero de Quicktext. El rol de un chatbot es proveer la ayuda cuando los clientes no encuentran lo que quieren en su sitio web. Los clientes son a veces poco ingeniosos y se frustran rápidamente, pasando a otra cosa. Como no hay ningún medio para saber desde antes lo que la gente va a preguntar, un chatbot capaz de comprender sus clientes es una herramienta de venta eficaz.
Ayer, en este sitio, un cliente preguntó dónde poner su código promocional. También encontré alguien que preguntaba si era posible tomar un baño de sol en la piscina interior… 2 preguntas el mismo día, en el mismo hotel. Pero si usted los toma de la mano, su dinero llega a usted.
Esencialmente, los chatbots aprovechan la inteligencia artificial para guiar la gente a través de su proceso de información y de reserva directa. En un sitio web promedio, sobre 100 visitantes, solo 9 entran en su motor de reserva. La primera misión de los chatbots es ayudar la mayor cantidad de gente posible a dar un paso más y llegar más lejos en su embudo de ventas directas.
Una vez en su motor de reserva, la gente se frustra a veces, sobretodo cuando quieren hacer una solicitud compleja. Aquí, un buen chatbot hotelero puede ser muy útil. En el mejor de los casos, el chatbot volverá a poner los clientes en los rieles, y terminará la reserva o los dirigirá a una conversación con un agente de reserva del hotel. Lo que observamos es que las reservas con los ADR más altos se hacen usando un chatbot.
Otro punto de interés para la hoteles es que hemos implmentado una pequeña barrera a la entrada de nuestro chatbot (al pedir el nombre y el email), de manera que el chatbot interactúe principalmente con los prospectos muy cualificados que realmente necesitan ayuda. Durante la conversación, el chatbot continúa obteniendo cada vez más información explotable sobre el próximo viaje del cliente.
Estos visitantes que se hubieran perdido de otra manera, ahora se convierten o se vuelven prospectos cualificados. El bot puede poner sus datos a la disposición de su equipo de ventas para que puedan programar rápidamente un seguimiento comercial dirigido y enganchar nuevamente los prospectos que se podían haber escapado.
Este es un ejemplo de un reporte donde los hoteleros obtienen la información clave necesaria para verificar si una solicitud de reserva fue tratada y hacer un seguimiento si es necesario. Quicktext guarda la fecha de la solicitud, el nombre, el país, el número de teléfono, la fecha de check-in, el número de noches, el número de habitaciones y el valor de la solicitud.
Pace y Quicktext son dos soluciones innovadoras de IA para aumentar su RevPAR, también fáciles de instalar y compatibles con todos los tipos de hoteles.
Si usted desea saber más sobre cómo utilizar la IA para aumentar su RevPAR, visite nuestro sitio Web o contacte a Benjamin Devisme.
