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Hotel Gran Bilbao prevê taxas de ocupação usando IA
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 To evolve their enterprise, the sports giant decided to replace their outdated planning software with SAP Analytics Cloud for planning.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.
Oferecer experiências únicas e altamente personalizadas aos hóspedes impulsiona o Hotel Gran Bilbao (HGB) na Espanha. Eles sabem que não há dois hóspedes iguais e, portanto, não há dois quartos exatamente iguais. As obras de arte são combinadas sob medida para cada quarto como uma inspiração para os hóspedes. Com um foco tão aguçado na experiência do hóspede, o HGB viu uma oportunidade de se tornar ainda mais proativo com as condições e os serviços.
O Desafio
A HGB fez uma parceria com a Avvale para determinar a receita por quarto disponível (REVPAR). Essa é a principal métrica que mede a receita por quarto disponível com base em vários fatores, incluindo o horizonte de tempo definido, seja semanal, mensal, anual e assim por diante. Para calcular esse KPI, é necessário ter essas duas variáveis, a porcentagem de ocupação no total de quartos disponíveis e a tarifa diária média (ADR).
Para iniciar esse projeto, a Avvale entrevistou diretores de hotéis, diretores de receita, parceiros e clientes em potencial. Concluiu-se que não havia nenhuma solução no mercado que avaliasse indicadores externos e internos ao prever a demanda e a ocupação do hotel. Ficou claro que era necessária uma solução sob medida. Não apenas isso, mas uma solução que pudesse ser aplicada a outras empresas menores e maiores.
Após analisar a rede de hotéis/empresas independentes na Espanha, foi determinado que a solução pode replicar determinados aspectos de seus modelos de negócios. No caso da HGB, era essencial fortalecer as vendas diretas para melhorar sua lucratividade. Uma necessidade dessa ferramenta é permitir um gerenciamento mais eficaz e lucrativo da estratégia de canal para aumentar a lucratividade.
A Abordagem
A Avvale co-desenvolveu uma nova solução com o Hotel Gran Bilbao e a implementou em busca da melhorar a estratégia de gerenciamento de receita.
Para criar previsões mais sólidas, vários algoritmos e modelos preditivos baseados em Deep Learning (redes neurais) foram combinados ao considerar variáveis como ocupação anterior, preço médio de reserva, canal, segmento, tipos de quarto ou outros dados externos ao hotel. Tudo isso conectado aos dados do sistema de gerenciamento de propriedades (PMS) do hotel para criar uma visão completa da ocupação atual e futura.
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
O Impacto
Aproveitando os insights em tempo real por meio do gerenciamento de dados, o Hotel Gran Bilbao pode prever a demanda e a ocupação do hotel com 90% de precisão em um horizonte de um mês e quase 89% de precisão em um horizonte de noventa dias. Graças a isso, o hotel registrou um aumento no REVPAR. Os cenários preditivos gerenciam os possíveis desafios e o consumo de serviços do hotel para um serviço e programação precisos, reduzindo ainda mais os custos operacionais. O mais importante é que o Hotel Gran Bilbao pode se concentrar no que faz de melhor: oferecer serviços e hospitalidade excepcionais.
