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Hotel Gran Bilbao prevê taxas de ocupação usando IA

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.

 

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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.

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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.

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