Predicción de Cancelaciones de Reservas: Caso de Éxito Hoteles Meplaya

by opisso

CASO DE ÉXITO

Como optimizar el Revenue Management

RESUMEN EJECUTIVO

Conocer exactamente qué reservas se cancelarán ayuda a maximizar la ocupación.
Las habitaciones con mayor probabilidad de cancelación se pueden poner a la venta o lanzar una oferta al cliente para maximizar los ingresos.

«Nos ha sorprendido la capacidad de predicción de los algoritmos de Cleverdata, el pasado mes todas las predicciones sobre Reservas que iban a ser canceladas se cumplieron. Ahora somos capaces de Gestionar de forma exacta nuestras previsiones de cancelaciones y maximizar nuestro Revenue anticipándonos al comportamiento del cliente.»

RETOS

La aparición de nuevos actores en el sector hotelero que actúan como intermediarios ha supuesto al mismo tiempo una oportunidad y un reto para el sector.

Por un lado su gran poder de captación de clientes supone una nueva fuente de ingresos muy interesante para las cadenas hoteleras, y han obligado a ponerse al día tecnológicamente a las mismas.
Por otro lado merman el margen respecto de una venta directa. Sus técnicas agresivas de marketing promocionando la cancelación gratuita provocan inconvenientes a los hoteles.

SOLUCIÓN DE PREDICCIÓN DE LAS CANCELACIONES

Los algoritmos basados en Inteligencia Artificial facilitan la Analítica Predictiva. Gracias a ello Medplaya puede predecir con la ventana de tiempo adecuada las cancelaciones que se van a producir y adecuar su oferta sin incurrir en riesgo de Overbooking. Conocer con claridad qué reservas se cancelarán aumenta la eficiencia de las previsiones de ocupación. Permite tomar decisiones de negocio basadas en datos de la propia organización, no en intuiciones o estadísticas globales.
Al poner a la venta las habitaciones con probabilidad de cancelación estamos maximizando los ingresos.

Los riesgos se mitigan ya que utilizamos la confianza matemática de la previsión para gestionar solo aquellas reservas con mayor probabilidad de ser canceladas.
En una primera fase recogemos toda la información histórica de las reservas para analizar los perfiles de clientes y los patrones de comportamiento de las mismas: fechas de antelación, ocupantes, régimen, tarifa, etc. que nos servirán para asimilarlos a las reservas entrantes y poder determinar la predicción de cancelación una a una.

La predicción se acompaña del % de probabilidad de dicha predicción.
Ahora todas las decisiones de reventa se toman en base a datos y criterios estrictamente de negocio balanceando riesgo y rentabilidad de forma personalizada.

RESULTADOS Y PLANES FUTUROS

Gracias a esta solución Medplaya recibió el premio de la Innovación Turística en la pasada Feria de Fitur ’19.
Los resultados han demostrado que el % de acierto sobre el total de reservas es de un 80% aproximadamente. Y el porcentaje de aciertos de las cancelaciones es de un 67%.
Los próximos planes pasan por incluir datos de pronóstico del tiempo e información de la competencia para mejorar los modelos predictivos.

«Ahora todas las decisiones de reventa se toman en base a datos y
criterios estrictamente de negocio balanceando riesgo y rentabilidad de
forma racional.»

 

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