Le gustaría reservar una habitación de hotel y navegar por Internet para saber qué habitaciones y tarifas son una oferta. Las tarifas proporcionadas dependen de la demanda prevista y se obtienen mediante el uso de algoritmos informáticos. Sin embargo, las tarifas se ajustan a menudo manualmente por el personal del hotel. ¿Cuáles son las consecuencias y cómo se pueden medir? Doctor. defensa el 12 de noviembre de 2019.

Según Ph.D. candidata Larissa Koupriouchina, El campo de la gestión de ingresos hoteleros, el "arte y la ciencia" de pronosticar la demanda y, al mismo tiempo, ajustar el precio y la disponibilidad del inventario para satisfacer la demanda, se ha desarrollado rápidamente durante la última década. Hoy en día, Los sistemas automatizados pronostican la demanda futura y los administradores de ingresos deben decidir si están de acuerdo con estas estimaciones. "Dado que actualmente se utilizan cada vez más algoritmos para respaldar las decisiones humanas en una variedad de campos, Surge una necesidad aún mayor de combinar con éxito la producción informática con el conocimiento y la intuición humanos. ¿Pueden los humanos mejorar las decisiones sugeridas por estos algoritmos sofisticados e intensivos en datos? "

El tema de la investigación de Koupriouchina proviene de su pasión por la tecnología. "Después de recibir mi maestría, Gravité hacia cualquier proyecto relacionado con la tecnología. Encontré un trabajo en la educación superior en gestión hotelera y comencé a buscar temas interesantes para desafiarme más. Siguiendo lo que los profesionales de la gestión de ingresos estaban discutiendo en línea y analizando la literatura, así como todo el contenido disponible de los grupos de discusión especializados en LinkedIn, Descubrí que la previsión era un tema muy discutido ".

Se utilizan algoritmos para este tipo de predicción. "Todos los días vemos ejemplos de algoritmos a nuestro alrededor, como socios potenciales sugeridos por un sitio de citas, y coches autónomos. Todas estas áreas tradicionalmente humanas han sido "invadidas" por el creciente poder de los algoritmos informáticos. Vienen con nombres elegantes y etiquetas de alto precio, pero ¿debemos seguirlos ciegamente? ¿Cómo sabemos si tienen razón? ¿Y cómo podemos evaluar la influencia de nuestras propias intervenciones? "

Respuestas contradictorias

Koupriouchina investigó datos anónimos de pronóstico de hoteles obtenidos de miles de hoteles en todo el mundo a través de una colaboración con un proveedor global del sistema de gestión de ingresos (RMS) hotelero con más de 10 mil clientes en 124 países. "Estudié datos de pronóstico detallados y evalué si las intervenciones humanas mejoraron estos pronósticos. Se utilizaron varias técnicas estadísticas para analizar los datos, incluyendo análisis de regresión multinivel, también conocido en la literatura como modelado lineal jerárquico, modelado lineal mixto y modelado de curvas de crecimiento ".

Primeramente, Koupriouchina examinó la precisión de las medidas de precisión de los pronósticos. Con diecisiete medidas diferentes, calculó la precisión de más de 2000 pronósticos automáticos, que debían compararse con los ajustes de juicio introducidos por los administradores de ingresos. "Diferentes medidas de error generan respuestas contradictorias y la precisión del pronóstico puede ser mal juzgada y, Como consecuencia, potencialmente socavar la toma de decisiones en otras áreas importantes de gestión hotelera, como precios, control de inventario, planificación operativa, distribución, y estrategia. Los hallazgos se pueden utilizar para educar aún más a los gerentes de ingresos sobre las trampas y sesgos de cada medida de precisión. de modo que estén en condiciones de seleccionar cuidadosamente las medidas de precisión de los pronósticos aplicables a sus condiciones ".

Es más, el investigador demuestra que la precisión de los pronósticos mejora considerablemente cuando los horizontes de pronóstico son relativamente pequeños, que los ajustes manuales frecuentes son más favorables para la precisión de las previsiones para las reservas de grupos que para las reservas individuales, y que los ajustes manuales en una etapa tardía tienen un efecto más favorable en la precisión que los ajustes en una etapa temprana.

Recomendaciones

Dada la importancia de la previsión en el ciclo de optimización de la gestión de ingresos del hotel, Un enfoque más fructífero puede ser expandir el conjunto común de enfoques de medidas de precisión estrechas con un enfoque más estructurado, marco integral y coherente de evaluación de la calidad de las previsiones. Uno de los elementos importantes de este marco podría ser el desarrollo colaborativo y la implementación de un conjunto de procedimientos de monitoreo de la calidad de los pronósticos automatizados o semiautomatizados. incluyendo mecanismos de retroalimentación que permitan a los usuarios aprender de sus decisiones y acciones pasadas. Para que estos mecanismos de retroalimentación sean significativos, Se requerirán esfuerzos adicionales por parte de los hoteles y sus administradores de ingresos. Por ejemplo, Sería extremadamente útil si los administradores de ingresos mantuvieran un registro constante en RMS de los motivos de las anulaciones, especialmente para anulaciones grandes y frecuentes, permitiendo evaluar sistemáticamente estas razones e incorporar los resultados de este análisis en el ciclo de retroalimentación.

Proveedores de RMS, por otra parte, podría agregar procedimientos automatizados para monitorear continuamente los ajustes de juicio introducidos por los gerentes de ingresos, y analizar e informar sobre varios aspectos importantes como el tamaño, dirección, frecuencia, momento, segmentos a los que se aplican, tipo de anulación, Etcétera. Este análisis podría incluir mediciones de la efectividad de la anulación y el impacto en el desempeño del pronóstico, categorizados por tipo de anulación y por motivo. Es más, aprovechando la inmensa cantidad de intercambios con los miles de hoteles que operan en diferentes condiciones, Los proveedores de software de RMS podrían dar forma a su software con una comprensión más profunda del comportamiento de los usuarios.

Los hallazgos de este estudio tienen una serie de implicaciones para la academia, la industria hotelera, y proveedores de software RMS. Los hallazgos se han publicado en el Revista internacional de gestión hotelera , Revista internacional de gestión hotelera contemporánea , y como un capítulo de libro en el libro de texto Ciencias de la gestión en Hostelería y Turismo:Teoría, Práctica, y aplicaciones. Varios autores académicos ya han incorporado las recomendaciones en sus investigaciones. Para atraer la atención de la industria hotelera, así como para ilustrar la necesidad de incorporar estos hallazgos en la práctica, los resultados intermedios se han compartido en varias sesiones educativas, conferencias y reuniones de asociaciones de Revenue Management en los Países Bajos y en el extranjero (EE. UU., REINO UNIDO, Alemania, Francia, Croacia, Porcelana, Rusia, etc.). Es más, Se creó un curso piloto de capacitación en línea para gerentes de hoteles y los resultados de la investigación se incorporarán aún más en el curso de Gestión de Ingresos que se imparte en Hotelschool The Hague. que prepara a los gerentes de hoteles para la industria hotelera en todo el mundo.