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Hotel Gran Bilbao: previsione del tasso di occupazione della struttura attraverso l'AI

While they expertly deliver innovation and quality to their customers, Callaway Golf’s previous planning and reporting tool wasn’t making the cut. To evolve their enterprise, the sports giant decided to replace their outdated planning software with SAP Analytics Cloud for planning.

Together with Avvale, Callaway Golf successfully implemented SAP Analytics Cloud across their global enterprise in just 6 months. Now, Callaway Golf has a single, consolidated planning solution that has enabled streamlined expense and asset plans so they can focus on what they do best– revolutionizing the sporting world with cutting edge equipment.

L'Hotel Gran Bilbao (HGB) in Spagna offre esperienze uniche e altamente personalizzate ai propri ospiti. La struttura ritiene che non esistano due ospiti uguali e che quindi non esistano due camere identiche. Le opere d'arte sono abbinate in modo personalizzato a ciascuna camera, come ispirazione per gli ospiti. Con un'attenzione così forte all'esperienza degli ospiti, l'HGB ha individuato l'opportunità di diventare ancora più efficiente con le predizioni e i servizi.

La sfida

HGB ha avviato una collaborazione con Avvale per determinare i ricavi per camera disponibile (REVPAR). Si tratta di una metrica chiave che misura i ricavi per camera disponibile e che si basa su diversi fattori, tra cui l'orizzonte temporale stabilito, se settimanale, mensile, annuale, ecc. Per calcolare questo KPI è necessario disporre di queste due variabili, la percentuale di occupazione sul totale delle camere disponibili e la tariffa media giornaliera (ADR).
 
Per avviare questo progetto, Avvale ha intervistato Direttori d'albergo, Revenue Director, Partner e potenziali clienti. Si è giunti alla conclusione che non esisteva una soluzione sul mercato che valutasse sia gli indicatori esterni che quelli interni per prevedere la domanda e l'occupazione degli hotel. Era evidente la necessità di una soluzione su misura, ma anche una soluzione che potesse essere applicata ad altre aziende di piccole e grandi dimensioni.  
 
Dopo aver analizzato la rete di aziende indipendenti/alberghi in Spagna, è stato appurato che la soluzione può riprodurre alcuni aspetti dei loro modelli di business. Nel caso di HGB, era essenziale rafforzare le vendite dirette per migliorare la redditività. La funzionalità di questo strumento consente una gestione più efficace e redditizia della strategia di vendita per aumentare la profittabilità.
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L'approccio

Avvale ha sviluppato una nuova soluzione in collaborazione con l'Hotel Gran Bilbao e l'ha implementata con successo con l'intento di migliorare la strategia di revenue management. 

Per creare previsioni più accurate, sono stati combinati diversi algoritmi e modelli predittivi basati sul Deep Learning (reti neurali), tenendo conto di variabili come l'occupazione passata, il prezzo medio di prenotazione, il canale, il segmento, i tipi di camera o altri dati esterni all'hotel. Il tutto collegato ai dati del Property Management System (PMS) dell'hotel per creare una visione completa dell'occupazione attuale e futura.

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The Challenge

Before integrating SAP Analytics Cloud, Callaway Golf's planning landscape centered around SAP's legacy planning solution, Business Planning and Simulation (BPS). While BPS met Callaway Golf's planning needs for many years, the enterprise began to experience limitations with their old solution:

  • Disconnected plans across the board: As Callaway Golf expanded and acquired new brands, planning processes greatly differed across the enterprise with some business units using Excel spreadsheets and others using legacy solutions for planning.
  • Outdated planning functionalities: The existing legacy planning solution lacked many modern functionalities. Among them, salary calculations and asset depreciation automation needed improvement. As a result, it became difficult to create detailed and accurate forecasts across the globe.
  • Significant IT support: The legacy solution required continuous management from IT to maintain runtime. IT had to carve out a full day every week to manually maintain the solution.
  • No single source of truth: Various departments and brands used different data sources, which led to data silos across the organization, making it difficult to gain a clear picture of the enterprise's planned expenses.
  • Rigid user interface: Legacy forecasting system was difficult to navigate and lacked working functions and calculations across the board, such as planning on depreciation and existing assets, adding vendors or members on the fly, and breaking down their cost center expense planning forecasts.

The Approach

With Avvale experts on their side, Callaway Golf laid out the following goals for their new planning landscape with SAP Analytics Cloud:

  • Crowdsource and consolidate plans across the enterprise to gain a global overview of their planned expenses and expand the input capabilities to each responsible owner.
  • Leverage elevated planning functionalities to create faster and more accurate forecast cost center expense and asset reports. The ability to customize calculations enhances and automates the reporting metrics.
  • Harness the power of self-service analytics to alleviate IT from the burden of simple maintenance and data entry requests, so they can focus on high-ROI tasks.
  • Maximize user-driven admin capabilities to control the management of calculations and forms.
  • Create new KPls driven by the business needs.

When SEM-BPS was the center of Callaway Golf's planning landscape, flexibility was a huge factor that was missing. SAP Analytics Cloud contains powerful scenario planning capabilities that help organizations quickly uncover actionable insights to make data-driven decisions. For Callaway Golf, SAP Analytics Cloud's modern planning functionalities provided users with the ability to:

  • Add members on the fly
  • Plan on existing as well as planned assets and automatically calculate the depreciation of values
  • Test "what-if" scenarios for deeper analysis by creating private versions of plans
  • Customize the solution based on their current business process
  • Perform driver-based calculations
  • Empower users to execute end-to-end planning scenarios, without the help of IT

L'impatto

Sfruttando le informazioni in tempo reale attraverso la gestione dei dati, l'Hotel Gran Bilbao è in grado di prevedere la domanda e l'occupazione dell'hotel con un'accuratezza del 90% su un orizzonte temporale di un mese e di quasi l'89% su un orizzonte temporale di novanta giorni. Grazie a ciò, l'hotel ha registrato un aumento del REVPAR. Gli scenari predittivi gestiscono i potenziali problemi e i consumi del servizio alberghiero per garantire un servizio e una programmazione accurati, riducendo ulteriormente i costi operativi. Cosa più importante, l'Hotel Gran Bilbao può concentrarsi su ciò che sa fare meglio: offrire un servizio e un'ospitalità eccezionali.

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