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El Hotel Gran Bilbao Predice su Tasa de Ocupación Mediante IA

El Hotel Gran Bilbao (HGB) de España ofrece experiencias únicas y altamente personalizadas a sus huéspedes.  Saben que no hay dos huéspedes iguales y, por tanto, no hay dos habitaciones exactamente iguales. Cada habitación está decorada con obras de arte que sirven de inspiración a los huéspedes. Con una atención tan especial a la experiencia de los huéspedes, HGB vio la oportunidad de ser aún más proactivo con las condiciones y los servicios.

El Desafío

HGB se asoció con Avvale para ayudar a determinar los ingresos por habitación disponible (REVPAR). Se trata de la métrica clave que mide los ingresos por habitación disponible y que se basa en varios factores, como el horizonte temporal establecido, ya sea semanal, mensual, anual, etc. Para calcular este KPI es necesario disponer de estas dos variables, porcentaje de ocupación sobre el total de habitaciones disponibles y la tarifa media diaria (ADR).
 
Para iniciar este proyecto, Avvale entrevistó a directores de hoteles, directores de ingresos, socios y clientes potenciales. Se llegó a la conclusión de que no existía ninguna solución en el mercado que evaluara tanto los indicadores externos como los internos a la hora de predecir la demanda y la ocupación hotelera. Estaba claro que se necesitaba una solución a medida. Y no solo eso, sino una solución que pudiera aplicarse a otros negocios más pequeños y más grandes.  

Tras analizar la red de negocios independientes/hoteleros en España, se determinó que la solución puede replicar ciertos aspectos de sus modelos de negocio. En el caso de HGB, era imprescindible potenciar la venta directa para mejorar su rentabilidad. Una necesidad de esta herramienta es permitir una gestión más eficaz y rentable de la estrategia de canal para aumentar la rentabilidad.
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El Enfoque

Avvale codesarrolló una nueva solución con el Hotel Gran Bilbao y la implementó con éxito con la intención de mejorar la estrategia de gestión de ingresos.

Para crear predicciones más sólidas, se combinaron diversos algoritmos y modelos predictivos basados en Deep Learning (redes neuronales) mientras se factorizaban variables como la ocupación pasada, el precio medio de la reserva, el canal, el segmento, los tipos de habitación u otros datos externos al hotel. Todo ello conectado a los datos del sistema de gestión de la propiedad (PMS) del hotel para crear una visión completa de la ocupación actual y futura.
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El Impacto

Gracias a la gestión de datos en tiempo real, el Hotel Gran Bilbao puede predecir la demanda y la ocupación hotelera con una precisión del 90% en un horizonte temporal de un mes y de casi el 89% en un horizonte de noventa días. Gracias a ello, el hotel ha experimentado un aumento del REVPAR. Los escenarios predictivos gestionan los retos potenciales y el consumo de servicios del hotel para un servicio y programación precisos, reduciendo aún más los costes de las operaciones. Y lo que es más importante, el Hotel Gran Bilbao puede centrarse en lo que mejor sabe hacer: ofrecer un servicio y una hospitalidad excepcionales.

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