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

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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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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