De acordo com a McKinsey , os preços baseados em IA podem oferecer entre US$ 259,1 bilhões e US$ 500 bilhões em valor de mercado global. Mas a questão crítica permanece: o Revenue Management pode ser totalmente automatizado? A resposta é: teoricamente, sim, mas, na prática, as coisas são um pouco mais sutis. Mas vamos voltar um pouco e tentar reformular a pergunta original, pelo menos um pouco: o Revenue Management deve ser totalmente automatizado? A resposta, neste caso, é uma grande letra maiúscula SIM. Um estudo recente do MIT-BHI mostrou que as empresas que “realizaram transformações de preços orientadas por IA alcançaram mais de US$ 100 milhões de melhoria de receita 70% mais frequentemente do que empresas que se concentraram em outra área”.
"Os algoritmos de autoaprendizagem estão evoluindo rapidamente, tornando-se altamente sofisticados e já têm um alto impacto na eficiência operacional e no aumento do rendimento. Como resultado, não há dúvida de que o futuro do gerenciamento de receita será totalmente automatizado", diz Alexander Edström , CEO,Atomizar .
As evidências estão ao nosso redor, e não apenas nas viagens. Alguns exemplos? A Amazon usa inteligência artificial para impulsionar preços dinâmicos; A Starbucks adota análises preditivas com base em seus dados de mais de 90 milhões de transações semanais, e multinacionais como Coca-Cola ou Johnson & Johnson usam preços de IA há anos. Durante a edição de 2019 da Conferência Revenue Management & Pricing in Services, organizada pela prestigiada Ecole hôtelière de Lausanne, Kevin Hof, Data Scientist da RoomPriceGenie , compartilhou vários estudos de caso em que os hotéis experimentaram um aumento médio de 22% na receita ao adotar RMSs , e resultados semelhantes podem ser encontrados em dezenas de publicações semelhantes.
"O setor de hospitalidade é muito fragmentado quando se trata de adoção de tecnologia e implementação de IA no gerenciamento de receita. Muitos hoteleiros ainda protegem muito seus próprios preços e estratégias; eles acreditam que seu conhecimento histórico e intuição sabem melhor do que qualquer algoritmo. A verdade é: que eles não confiam no que eles não necessariamente sabem, entendem e não podem controlar (como um Human Revenue Manager). trabalhe no "tech it easy": educação passo a passo seguida de resultados mensuráveis. Revenue Management é uma cooperação híbrida entre humanos e tecnologia, e o futuro já é agora", diz Silvia Cantarella, especialista em estratégia comercial e fundadora da Revenue Acrobats.
PMSs, GIGO e bloqueadores de adoção
Com base nesses fatos, todos podemos concordar que a inteligência autônoma (no sentido de automação dos processos de tomada de decisão de preços com pouca ou nenhuma intervenção humana) é provavelmente a direção para onde a gestão de receita está indo. No entanto, isso não será particularmente fácil, e não (ou, pelo menos, não apenas) porque os RMSs modernos não estão à altura da tarefa, mas porque, muitas vezes, os PMSs são os verdadeiros bloqueadores de adoção. GIGO é um conceito que a maioria dos gerentes de receita conhece muito bem: a qualidade da saída é determinada pela qualidade da entrada. Dados de "lixo" "in" produzem saídas sem sentido ("dados de lixo"). E os RMSs dependem muito dos dados dos PMSs . Esses sistemas podem não fornecer as informações corretas por vários motivos:
1. Erros de entrada de dados humanos. Esse é o principal problema quando se trata da precisão dos PMSs. Assustadoramente, a taxa de erro nos repositórios de dados clínicos pode chegar a 27% e, em nosso setor, um estudo da eHotelier apontou que até 50% dos bancos de dados de hotéis estão corrompidos ou incompletos;
"Precisamos repensar a segmentação de mercado ou a arquitetura de taxas com a qualidade dos dados em mente. Os dados precisam ser acionáveis e nos permitir descobrir oportunidades com facilidade e eficácia. Mas, mais do que tudo, a configuração precisa evitar erros de entrada de dados", diz Christoph Hütter, Gerenciador de Receitas não tradicional.
2. Design de API ruim. Tyler Charboneau chama isso de "Armadilha da Gratificação Instantânea": "Esse ganho potencial de curto prazo é atraente". Charboneau diz: "podemos discutir a guerra ideológica entre engenharia e marketing, (e) perseguir gratificação instantânea é compreensível, mas perigoso. É como desenvolver uma API de sustentação quando seus serviços principais realmente exigem vergalhões espessos. Idealmente, o processo de design incluiria testes de estresse e otimização. A confiabilidade também é crucial." Não é incomum que as empresas de PMS comercializem fortemente o quão "abertos" são seus sistemas, mas devemos lembrar que a qualidade sempre supera a quantidade quando se trata de integrações. Não podemos enfatizar isso o suficiente, "Uma coisa que muitas vezes é esquecida, quando os benefícios dos sistemas RMS são calculados, é a maturidade RM da organização. Infelizmente, testemunhei um RMS de primeira linha com uma participação de mercado de propriedade de execução de configuração humana ruim abaixo de sua posição de qualidade devido ao baixo conhecimento sobre a estratégia de RM ", diz Hanna Lak, Embaixadora de Gestão do Conhecimento em Turismo e Receita Total, Fundadora do Nordic Revenue Forum
3. Falta de funcionalidades no PMS. Bem, isso é bastante óbvio, no entanto, se o seu sistema de gerenciamento de propriedade não foi desenvolvido para coletar um dado específico, o RMS (e até mesmo o gerente de receita humano) não será capaz de puxar o coelho proverbial. de seus chapéus. "Embora ainda discutamos amplamente a receita de quartos em que a granularidade de dados de um PMS é fundamental e onde a automação já deve ser o status quo, o setor deve se concentrar no gerenciamento de receita total, investindo em como integrar dados de diferentes fontes de receita (o so- chamados de receitas acessórias, como SPA, golfe, restaurantes etc.) em uma solução, uma única fonte de verdade", diz Damiano Zennaro, Conselheiro Sênior de Hospitalidade.
Automatizar ou não automatizar?
A automação completa de sua estratégia de gerenciamento de receita é tentadora. Não apenas porque pode (e geralmente aumenta) sua receita geral, mas porque também reduz drasticamente os custos. O salário médio de um gerente de receita é de US$ 81.399 por ano nos Estados Unidos, enquanto um RMS de nível básico custa US$ 50 por mês. Bem, você faz as contas.
“Dado que um hotel típico toma cerca de cinco milhões de decisões de preços todos os anos, não é humanamente possível para qualquer gerente de receita acertar todas as decisões, todos os dias, sem o suporte de um sistema automatizado. Especialmente considerando o grande volume de dados a serem coletados e analisados. Um RMS robusto não apenas gera preços que se adaptam às mudanças do mercado, mas também antecipa essas variações com antecedência. Em um mercado hoteleiro em constante mudança, pequenas mudanças de preços podem ter um grande impacto na demanda. Portanto, qualquer hoteleiro operando sem sistemas que possam decifrar analiticamente os impactos de uma mudança de preço específica na ocupação e o benefício de receita resultante (ou falta dele) para sua propriedade está operando em desvantagem", diz Klaus Kohlmayr, Chief Evangelist & Development Officer,IDEAS .
Além disso, os gerentes de receita podem confiar cada vez menos em dados históricos, especialmente após a pandemia. Nesse novo paradigma, dados externos (como boletins meteorológicos ou informações de eventos públicos) tornaram-se cruciais para uma estratégia sólida de RM. Primeiro, no entanto, os humanos precisam coletá-los e agregá-los, levando-nos ao quadrado do problema nº 1. Mas esses dados podem ser recuperados automaticamente em serviços como OpenWeatherMap, Picatic ou Allevents.in. Eles estão, literalmente, a uma API de distância.
"Normalmente, os sistemas de gerenciamento de receita (RMS) e os gerentes de receita usam dados históricos de preços e de mercado e combinam isso com sinais de demanda prospectivos, como ritmo, para recomendar as taxas ideais. Infelizmente, devido à pandemia, os dados históricos se tornaram irrelevantes. Também acredito que os dados de preços do conjunto de concorrentes também diminuíram de valor - você tem certeza de que seus concorrentes são competentes em suas práticas de gerenciamento de receita e usam as ferramentas de RM corretas e não apenas plagiam as taxas uns dos outros em uma espiral descendente suicida?
A necessidade de ajustar as tarifas dos imóveis de forma dinâmica, com base na demanda de viagens em tempo real, é o motivo pelo qual a pandemia acabou com a ferramenta de gestão de receita mais favorita: a planilha Excel - e criou a necessidade urgente de um RMS em nuvem com inteligência artificial para lidar com as complexidades da era pós-pandemia", diz Max Starkov, consultor e estrategista de tecnologia de viagens on-line e hotelaria.
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Conclusões: Para onde vamos agora?
Uma recente avaliação da maturidade de preços conduzida pelo BCG e pela Professional Pricing Society revelou que "mais de 50% de todas as empresas de bens industriais ainda usam o Microsoft Excel para construir suas principais ferramentas de preços".
"Está claro que um RMS alimentado por IA com supervisão humana é um ponto de partida essencial para o hoteleiro de hoje. À medida que a tecnologia de receita se aproxima das funções de marketing, devemos esperar mais integrações entre o RMS e as ferramentas de marketing para otimizar a jornada do hóspede no site do hotel , no dispositivo móvel convidado e outros pontos de contato digitais importantes que estão atualmente 'fora do alcance' das soluções RMS atuais isoladamente", diz Erik Muñoz, diretor de receita da Userguest .
Não é surpreendente, porque os gerentes de receita muitas vezes são forçados a preencher as lacunas com as poucas informações que têm, e isso é principalmente culpa e responsabilidade dos fornecedores. No entanto, uma maneira nova, mais fácil, mais eficaz e mais precisa de fazer a gestão de receitas está batendo à nossa porta, e é hora de todos nos unirmos e, finalmente, abri-la.