Perché il Revenue Management System non potrà mai sostituire un Revenue Manager “in carne e ossa”
Per alcuni albergatori, un RMS (Revenue Management System) può sembrare la soluzione migliore per aumentare l’occupazione e le tariffe delle camere.
Prendi il software, inserisci alcuni dati e via. O qualcosa di simile.
Non è esattamente così. In questo articolo vi spiegheremo il perché.
Progettato per automatizzare le attività ripetitive, un RMS fa sicuramente risparmiare tempo ed è più efficiente e preciso di una persona.
Tuttavia, non si tratta di una situazione “o l’uno o l’altro”, come vedrete di seguito.
Consideriamo i compiti di un RMS: analizza le prenotazioni, le cancellazioni, il meteo, il segmento di mercato, la domanda, gli eventi della zona e altro ancora.
Come algoritmo, calcola e ricalcola costantemente le migliori tariffe delle camere, in base ai dati inseriti.
Un’istantanea di RMS
Esistono due tipi di strumenti RMS. Uno è “basato su regole” e l’altro è guidato dall’intelligenza artificiale (che pure ha delle regole, ma è molto più sofisticato grazie, appunto, all’intelligenza artificiale).
Il primo tipo potrebbe essere utilizzato da chiunque non abbia esperienza nel revenue management, è piuttosto rudimentale e, come tale, dà risultati limitati.
Gli albergatori sanno che ci sono decine di variabili che influenzano i prezzi. Prenotazioni, cancellazioni, condizioni meteorologiche, reputazione online e segmento di mercato, sono solo alcuni di essi.
I cosiddetti sistemi “rule-based” (basati appunto su regole rigide e schematiche) utilizzano un algoritmo di base, che – di solito – gestisce una o due variabili e regola automaticamente le tariffe di conseguenza. Ad esempio, possono riconoscere che la maggiore domanda di mercato o l’occupazione dell’hotel è un’opportunità per applicare tariffe più elevate.
Oppure reagiscono in relazione ai prezzi dei competitor. Ma non contestualizzano e correlano tra loro tutte le possibili variabili.
Inoltre, in quanto macchina, l’RMS non può prendere decisioni analitiche e strategiche affinché alcune cose come i servizi e la reputazione cambino, generando quindi un aumento della domanda.
Il Revenue Management è una disciplina con un processo di apprendimento continuo. Gli hotel e i mercati cambiano.
Gli eventi mondiali richiedono sempre un riassestamento, e un RMS basato sull’intelligenza artificiale in sinergia con un esperto revenue manager può fare la differenza.
L’RMS guidato dall’intelligenza artificiale tiene conto di molteplici variabili.
Tuttavia, cosa più importante, incorpora il machine learning (apprendimento automatico): è in grado di comprendere come gli esseri umani (revenue manager) reagiscono a queste variabili per replicare il loro comportamento (aumentare o diminuire i prezzi e di quale importo, o non modificarli affatto).
L’apprendimento automatico fa parte dell’IA (ne parleremo più avanti). Che si tratti di chatbot, robot o RMS abilitati all’intelligenza artificiale, la macchina impara dagli esseri umani che la gestiscono.
Non sostituiscono gli umani: li completano
I revenue manager sono fondamentalmente gli “ingegneri” e gli addestratori e, senza di loro, la maggior parte dei moderni RMS non esisterebbe nemmeno.
Il ruolo dell’RMS
L’RMS basato sull’intelligenza artificiale e il revenue manager lavorano insieme. Il software semplifica la raccolta dei dati, l’elaborazione delle tariffe e la distribuzione online (a condizione che API aperte ben integrate colleghino i sistemi).
Quando il revenue manager alimenta l’RMS con dati rilevanti, il cosiddetto “pilota automatico” integra il lavoro della macchina e quello umano.
Ad esempio, con aggiornamenti regolari, il machine learning “impara” e se il revenue manager è fuori servizio, malato o supervisiona altre strutture, i suoi prezzi vengono automaticamente adeguati in base ai dati del revenue manager da cui ha imparato.
Ecco perché gli RMS basati sull’intelligenza artificiale devono essere continuamente accompagnati e monitorati nel loro processo di apprendimento da revenue manager umani, qualificati e professionali.
Proprio come i motori di ricerca si sono evoluti grazie agli ingegneri software che comprendono e costruiscono algoritmi complessi, le previsioni dell’RMS si sviluppano in base alle analisi dei dati da parte del revenue manager.
Un RMS è un software sofisticato, ma è pur sempre solo un software. Automatizza e verifica i dati storici, i dati futuri e le attuali condizioni di mercato per prevedere la domanda dei clienti e formulare consigli sulle tariffe.
È un insieme trasversale di dati che aiuta un hotel a scoprire i tempi e i segmenti di mercato ottimali.
Tuttavia, è necessario un revenue manager per verificare i report sulla base di fattori variabili e per applicare le proprie capacità analitiche competenti, prevedendo il potenziale di guadagno.
Insomma, l’RMS esegue l’automazione dei prezzi, ma è il revenue manager che interpreta i dati e apporta modifiche strategiche, insegnando così alla macchina ciò che va fatto.
Di seguito condivideremo esempi reali di approcci di revenue management di successo, ma prima vi spieghiamo come funziona un RMS.
L’apprendimento automatico è alla base dell’RMS abilitato dall’intelligenza artificiale
Gli strumenti RMS odierni sono basati su AI (intelligenza artificiale) e ML (machine learning, ovvero apprendimento automatico).
AI e ML lavorano insieme e diventano più efficienti nel tempo, a condizione che il revenue manager continui a fornire i dati e ad apportare modifiche in base ai risultati.
La parte di apprendimento automatico “impara” a essere più efficiente con i prezzi delle camere, così i profitti crescono.
Mentre l’RMS semplifica la raccolta dei dati e fornisce suggerimenti agevolando la distribuzione del prezzo, è qui che finisce il suo ruolo. La persona porta invece il pensiero strategico.
Può decidere la segmentazione, configurare i dati da inserire e suggerire una strategia commerciale.
Pochi General Manager e proprietari di hotel hanno l’esperienza o il tempo per analizzare i dati dell’RMS e apportare modifiche strategiche.
Il revenue management integra analisi, business intelligence e funzionalità trasversali per prendere decisioni strategiche.
La strategia è il punto di partenza della disciplina del revenue management.
Il revenue manager “umano” può leggere i dati, porre le domande giuste e sapere quali modifiche apportare.
È come affidarsi a un chirurgo esperto, piuttosto che tentare da solo un intervento chirurgico disponendo di alcuni strumenti del mestiere.
Senza interpretazione umana, il software è quasi inutile. È facile inserire informazioni errate nell’RMS se non si sa come interpretare la domanda, i dati storici e i concorrenti.
Certo, si possono ottenere alcuni risultati, ma non sono i risultati MIGLIORI possibili.
Ad esempio, chi non ha mai applicato il revenue management per la propria struttura ricettiva e ha sempre avuto prezzi statici, probabilmente otterrà aumenti di ricavi con alcune modifiche ai prezzi da parte dell’RMS e condizioni di mercato favorevoli (nessuna pandemia, guerre, disastri naturali ecc.).
Ma non otterrà quanto potrebbe se non aggiunge il valore di un pensiero strategico da parte di un umano
Triplica i tuoi risultati con la sinergia tra RMS e Revenue Manager
Immagina di essere un General Manager o il proprietario di un piccolo hotel indipendente. Sei interessato a utilizzare i prezzi dinamici per aumentare i profitti giornalieri delle camere.
Tuttavia, essendo un piccolo hotel, non hai un revenue manager e non sai dove trovarlo. Inoltre, non vuoi assumerne uno.
Di conseguenza, potresti pensare: “Proviamo il software e vediamo come va”.
Trovi uno strumento RMS e ti affidi.
All’inizio vedrai un successo di incrementi. Vedrai i risultati se non hai mai utilizzato il revenue management nella tua strategia di vendita precedente. Ma vedrai anche che non ti guida verso decisioni strategiche.
Ad esempio, prendi i tipi di camera. Alcune delle camere matrimoniali possono ospitare 3-4 persone?
Potresti chiamarle “camera familiare o suite” e far pagare di più?
La risposta potrebbe essere “sì”. Ma se non si inseriscono correttamente queste informazioni nell’RMS, il software non ti potrà essere d’aiuto.
Perché il software può determinare solo risultati basati sui dati che decidi di inserire.
Quindi, c’è sempre una decisione umana dietro l’output finale automatizzato.
Il software non si occupa dell’ambito delle possibilità. Ma un esperto revenue manager può aggiungere analisi al mix.
Può porre domande del tipo: “cosa succede se aggiungiamo un letto extra e le vendiamo come camere familiari?”
Se modifichi la tipologia di camera, cambi i dati e ottieni risultati diversi. In questo caso, l’RMS consiglierà un prezzo per la camera familiare in relazione a un diverso livello di domanda.
Puoi sempre implementare un RMS (solo software) e vedere il 10% di entrate in più.
Sembra ottimo. Ma su un campione di oltre 2000 strutture ricettive in tutto il mondo, il Franco Grasso Revenue Team ha riscontrato che questi incrementi dovrebbero essere generalmente moltiplicati almeno per 3, se c’è un revenue manager esperto dietro l’RMS.
Sebbene il software possa automatizzare i prezzi, in realtà non fornisce approfondimenti su come commercializzare e vendere correttamente le camere, il che è strettamente connesso al processo stesso di determinazione dei prezzi.
Il punteggio di reputazione e la distribuzione influiscono sui profitti
Provare i canali di distribuzione può anche aiutare a far crescere i profitti.
Un revenue manager umano può identificare i più svariati canali che intercettano i diversi tipi di clienti.
L’utilizzo combinato di più canali di vendita e l’analisi da parte di un revenue manager “umano” potrebbero aumentare i guadagni del 10% rispetto all’utilizzo del solo software.
Questa sinergia potrebbe addirittura portare ad un aumento del 30%, grazie all’analisi della domanda effettuata dall’RMS basato sull’apprendimento automatico, che fornirà nuove indicazioni sui prezzi.
Alcuni canali sono apprezzati da specifici segmenti di mercato o regioni geografiche.
Il revenue manager umano identificherà e aggiungerà canali per influenzare il marketing mix, la domanda e i prezzi.
Ecco un esempio di affidamento esclusivo sulla tecnologia senza revenue manager umani.
Paradossalmente, alcuni hotel promettono ai tour operator degli allotment a tariffe basse convenzionate o accettano gruppi con tanti mesi di anticipo, sempre a tariffe fisse. Altri chiudono le OTA quando non dovrebbero.
Tali scenari rendono inutile l’RMS.
Come strumento software, un RMS eccelle nelle attività ripetitive. Analizza i dati, fornisce consigli sui prezzi e distribuisce le tariffe sui canali online.
È preciso ed efficiente. Ma è la persona che si fa carico dell’analisi esperta.
Può valutare cose come soggiorno minimo o tariffe non rimborsabili rispetto alla flessibilità. Quest’ultima garantisce visibilità e prenotazioni tramite OTA, sito web e offline. L’RMS apprende che facendo x la domanda aumenta.
Ogni volta che si cambia lo scenario, il risultato cambia.
Un revenue manager potrebbe ritenere utile investire in comfort o servizi aggiuntivi come parcheggio, piscina, spa o una colazione migliorata.
Anche immagini e descrizioni aggiornate e stimolanti possono modificare la domanda e, quindi, i prezzi, e niente di tutto ciò può accadere con il pilota automatico dell’RMS.
Uno strumento di grande impatto è la reputazione online.
Il punteggio di un hotel su Booking.com, TripAdvisor, ecc., influisce sulla sua visibilità e una maggiore visibilità spesso equivale a una maggiore domanda, occupazione e ADR (average daily rate o prezzo medio di vendita).
Questo è un bene per i profitti.
I servizi sono un modo per aumentare la reputazione del marchio del tuo hotel.
Ad esempio, questo ebook mostra come i miglioramenti nel servizio di prima colazione, supervisionati da un esperto revenue manager, aumentino la reputazione e la visibilità del brand.
La reputazione sulle OTA ha un impatto sulle entrate dell’hotel. Ad esempio, se il tuo hotel ha un punteggio di 8,7 su Booking.com e 4,5 su Tripadvisor, l’utilizzo di un RMS potrebbe aumentare le entrate del 15%.
Ma se il punteggio fosse 9 su Booking.com e 5 su Tripadvisor, si potrebbero raggiungere incrementi del 35% e migliorare l’ADR.
Il software da solo non può migliorare la reputazione, ma un revenue manager può agire per aumentare i punteggi e fornire queste informazioni al sistema per una revisione più precisa dei prezzi.
Pilota automatico e attività umane
Nei modelli di mercato normalizzati, il pilota automatico è un’ottima risorsa per aiutare i revenue manager.
Tuttavia, gli ultimi 2 anni di pandemia hanno in qualche modo messo in discussione questo concetto.
Questo articolo di Costar mostra come alcuni revenue manager negli Stati Uniti siano stati costretti a disattivare il pilota automatico, ignorare le raccomandazioni sulle tariffe e pensare fuori dagli schemi per catturare la domanda e alimentare il business e la redditività, oltre il semplice prezzo.
La recente invasione della Russia in Ucraina ha portato sfide simili ai revenue manager in alcuni paesi coinvolti (direttamente e indirettamente).
Ma il futuro può potenzialmente riservare anche eventi positivi in cui i revenue manager devono disattivare il pilota automatico, impostare temporaneamente una modalità manuale e istruire la macchina con dati più recenti e più pertinenti.
Il software da solo – inoltre – non è in grado di fornire informazioni su investimenti o riduzione dei costi, programmazione del personale e altre attività chiave.
È troppo sofisticato per una macchina.
Alcuni analisti hanno affermato che l’RMS basato su intelligenza artificiale renderà il revenue management completamente automatizzato, in altre parole non serviranno più i revenue manager.
Tuttavia, pricing e revenue management non sono sinonimi.
Il pricing è solo una piccola parte del più ampio e complesso mondo del revenue management, ovvero la parte finale del processo.
E mentre la determinazione dei prezzi può e deve essere completamente automatizzata grazie al machine learning (dove comunque gli insegnanti sono i revenue manager), l’intero processo del revenue management – semplicemente – non può.
L’RMS dovrebbe essere visto come una versione moderna del mito greco del Centauro.
Gli esseri umani possono offrire creatività e strategia, le macchine forniscono efficienza e precisione e, assieme, i ricavi saliranno alle stelle.
Ha senso esternalizzare il revenue management o assumere internamente?
I piccoli hotel indipendenti spesso non hanno le stesse risorse di una qualsivoglia nota catena alberghiera internazionale.
Molti brand noti spendono tra i 5.000 ei 10.000 dollari al mese (o più) per un revenue manager e un RMS messi insieme.
Ad esempio, marchi come Citizen M o Radisson Hotel Group, sono focalizzati sulla tecnologia e cercano modi per applicare l’automazione ai propri processi.
Ma assumono sempre revenue manager umani per supervisionare l’RMS e altre automazioni.
Lo si evince dal modo in cui specificano le competenze nei loro annunci di lavoro.
Inoltre, esaminando le testimonianze dei principali RMS basati sull’intelligenza artificiale sul mercato, risulta chiaro che i revenue manager o i revenue director sono i principali protagonisti.
Questi sono i tipi di persone che capiscono come configurare, insegnare e utilizzare i sistemi in modo proficuo, in quanto hanno studiato la disciplina.
Come accennato in precedenza, la combinazione di revenue manager (umano) e RMS, in genere, aumenta di 3 volte le entrate di un hotel.
Ad esempio, se il software da solo migliora le entrate incrementali di 100.000 € all’anno, allora un esperto Revenue Manager che utilizza correttamente l’RMS può ottenere almeno 300.000 €.
Un tale potenziale di guadagno vale lo stipendio di un revenue manager esperto (di solito tra 50 e 100K/anno).
Ecco perché le catene investono ingenti somme di denaro nel revenue management (persone più software), poiché l’incidenza dei costi sul fatturato totale è davvero bassa, statisticamente parliamo di cifre comprese tra l’1 e il 5%.
Ha senso, però, esternalizzare il revenue management per molti hotel piccoli e indipendenti.
Il Revenue Team di Franco Grasso consente agli albergatori di trasformare il revenue management in un costo variabile basato sulle performance, fornendo sia revenue manager umani che RMS basati su AI, senza costi fissi.
Gli esperti di outsourcing solitamente chiedono una commissione sugli incrementi delle entrate rispetto al budget o al precedente record di performance dell’hotel.
Questa commissione è, solitamente, una piccola percentuale.
Si tratta di un accordo privo di rischi, perché la consulenza in revenue management viene pagata solo se porta un rendimento reale.
Conclusione
Che si consideri il revenue management come un’attività interna o esternalizzata, una cosa è certa: l’RMS non sostituirà mai i revenue manager, semplicemente perché i revenue manager sono i principali ingegneri e sviluppatori di software di tutti i moderni RMS basati sull’intelligenza artificiale.
