Para que serve o RMS em tempos de crise como o atual?

O surgimento das tecnologias RMS (Revenue Management System) provou ser o passo definitivo em direção ao paradigma das empresas orientadas por dados no setor hoteleiro. 

As decisão anteriormente era baseadas  em dados e insights incompletos, agora graças às tecnologias de big data e inteligência artificial, o RMS garante que as decisões sejam baseadas num método científico-analítico.

Atualmente, a quantidade de informações recolhidas pelo setor hoteleiro é maior do que nunca e também mais complexa. Por esse motivo, os revenue managers que usam apenas PMS e Rate Shoppers estão a enfrentar  sérias dificuldades na gestão e análise desses dados sem o apoio de outras tecnologias mais avançadas.

Por esse motivo, o uso de um RMS, como o da Beonprice, tornou-se uma importante ferramenta de revenue, aprimorando as suas capacidades de análise, aumentando a produtividade e capacitando-os a tomar as melhores decisões. Especialistas do setor acreditam que não é possível ser revenue managers de nível superior sem um RMS,  seria como se um ciclista profissional estivesse a  tentar ganhar o Tour de France com uma bicicleta de turismo.

O COVID-19 impulsionou essa necessidade  As novas circunstâncias impostas pelo COVID-19 significaram uma mudança drástica no comportamento da procura de hotéis. Essa “nova normalidade” exige do setor, ainda mais, a necessidade de tomar decisões ágeis e baseadas em dados. A boa notícia é que mesmo nesse "novo normal" os dados ainda existem e muito valor se pode extrair deles.  Por um lado, os sistemas de inteligência artificial não estão preparados para responder adequadamente às circunstâncias para as quais não foram treinados. Suportados por esta declaração, há quem generalize que os sistemas RMS não são úteis no momento. No entanto, existem diferenças entre os algoritmos que cada RMS usa de acordo com sua capacidade de se adaptar a novas circunstâncias e de aprender. Bons algoritmos são aqueles que são capazes de detetar uma situação anormal e redirecionarão seu comportamento. Enquanto isso, sistemas que apenas levam em conta informações históricas tornaram-se obsoletos. 

 

RMS, com Machine Learning Por esse motivo, é importante procurar RMS que usem tecnologias de inteligência artificial baseadas no Machine Learning, capazes de detetar mudanças no comportamento da procura e estabelecer automaticamente correções nessas tendências.  Para isso, os dados históricos deixam de ser tão relevantes devido ao COVID-19, embora continuem a fornecer um suporte, principalmente para o cálculo adequado da flexibilidade do preço, probabilidade de venda, previsão e recomendações de preços e restrições, HQI (Hotel Quality Index), comportamento da retirada e os movimentos de concorrentes. 

Esses cálculos podem até melhorar se o revenue revisar as configurações de concorrentes, stock, limites de preços, taxas, eventos, regras de negócios, alertas, etc ... tarefas recomendadas para serem realizadas continuamente. Além disso, já existem plataformas RMS que permitem ao hoteleiro influenciar proativamente a estimativa da procura do destino, além de substituir as previsões no cálculo de forecast.

Além disso, essas tecnologias já estão a trabalhar para melhorar a estimativa da procura por destinos num período anormal. Dados sobre voos, pesquisas de viagem e acomodações, pick up de destinos ou benchmarks de terceiros agora são mais importantes do que nunca.