Por qué la precisión de las previsiones es el camino más rápido hacia mayores beneficios
Pocas cosas hacen más mella en los márgenes de beneficio que una mala previsión de la demanda hotelera. Un precio demasiado bajo hace que las habitaciones se llenen antes de tiempo, dejando sobre la mesa unos ingresos muy valiosos. Si el precio es demasiado alto, el inventario permanece inactivo, lo que reduce el RevPAR. En un mundo en el que las OTA cambian las tarifas por horas y los eventos pueden surgir de la noche a la mañana, no basta con basarse en las cifras del año pasado.
Cloudbeds informa de que un error de previsión de 10% puede costar a un hotel hasta 6% de ingresos anuales por habitación (Cloudbeds). Tanto si haces una previsión excesiva y malgastas costes de mano de obra, como si haces una previsión insuficiente y paseas a huéspedes que pagan mucho, tu cuenta de resultados se resiente.
¿La solución? Pasar de la previsión intuitiva a la precisión basada en datos. Hotel Tech Report descubrió que los establecimientos que pasaron de métodos basados en la intuición a modelos de previsión basados en datos aumentaron la precisión de 70% a 85% en seis meses (Informe técnico sobre hoteles). Ese salto de 15 puntos puede marcar la diferencia entre luchar por cubrir huecos de última hora e impulsar las tarifas con confianza.
1. Estratifica los patrones históricos con el ritmo de las reservas en directo
El poder del ritmo en tiempo real
El ADR y la ocupación históricos siguen siendo importantes, pero sólo deben servirte como punto de partida. Hoy en día, los huéspedes reservan más cerca de su llegada, y las previsiones más precisas se obtienen siguiendo esos cambios a corto plazo en el ritmo de las reservas.
Cómo calcular las curvas de ritmo de reserva y recogida
- Extrae datos de reservas diarias por fecha de llegada.
- Compara el ritmo hasta la fecha (PTD) con el del año pasado.
- Vigila las desviaciones superiores a ±5% durante los periodos de gran demanda.
EHL Hospitality Insights recomienda combinar la PTD con los porcentajes de cancelación para evitar malinterpretar los falsos positivos (EHL Hospitality Insights).
Por ejemplo, si tu ritmo del 4 de julio está 8% por detrás del año pasado a 60 días vista, plantéate lanzar una oferta móvil acotada en lugar de un descuento público amplio. Si el ritmo va por delante, sube tu BAR o restringe los canales de baja audiencia antes de que los competidores se ajusten.
2. Aprovecha la velocidad de la tasa de compset, no sólo los precios
Por qué es importante la velocidad de las tarifas
Ya no basta con observar las tarifas de tus competidores. La rapidez con la que cambian los precios te dice mucho más sobre la demanda subyacente.
Las investigaciones de Sciative demuestran que seguir la frecuencia de los cambios de tarifa en lugar de los intervalos estáticos puede elevar el RevPAR en un 3-5% (Sciative). Configura tu buscador de tarifas para que te avise cuando un competidor cambie su tarifa más de cuatro veces en 24 horas. Los cambios rápidos de precios suelen indicar una demanda débil, ventas flash o ajustes de última hora.
Si ves que dos o más líderes de la competencia recortan los tipos rápidamente, es tu señal para ajustar tus hipótesis de recogida de forma conservadora para evitar previsiones infladas.
3. Fusiona la Inteligencia de Sucesos con las Señales de Búsqueda en la Web
Aprovechar las señales externas de la demanda
Los gestores de ingresos inteligentes de hoy en día no sólo se fijan en el mercado hotelero: rastrean calendarios de eventos, ventas de entradas e incluso búsquedas de vuelos para descubrir la demanda oculta.
El motor basado en IA de Ampliphi combina los volúmenes de búsqueda de vuelos y las ventas de entradas para eventos para predecir los aumentos de demanda con hasta 90 días de antelación, mejorando la precisión de las previsiones en 10 puntos porcentuales en las propiedades de prueba (Ampliphi). No necesitas una herramienta de gama alta para empezar; recursos gratuitos como Google Trends pueden ofrecer señales tempranas rastreando el interés de búsqueda de términos como "Ciudad + Festival".
Construir tu estrategia de elevación de eventos
Asigna multiplicadores a la ADR en función de la escala del evento:
- Evento local: Elevación 1,05×
- Evento regional: Aumento de 1,10
Evento internacional: Elevación de 1,15× (recomendada por Hotel Guru)
4. Limpia a diario tus datos en libros (OTB)
Por qué son importantes los datos limpios
Las herramientas de previsión son tan buenas como los datos que les proporcionas. HospitalityNet informa de que el 6-8% de las reservas en curso suelen contener errores como reservas fantasma, bloques duplicados o no-shows obsoletos (HospitalityNet).
Cómo detectar datos erróneos
- Establece alertas BI para bloques de grupo con más de 20% de lavado (basadas en el rendimiento histórico).
- Ejecuta consultas SQL nocturnas para detectar duplicados:
- Envía los resultados marcados a tu Slack o panel de BI para su limpieza diaria.
La limpieza de los datos es fundamental: errores de previsión tan pequeños como 8% pueden convertirse en una bola de nieve que provoque importantes pérdidas de beneficios.
5. Deja que el aprendizaje automático vuelva a ponderar los datos de previsión semanalmente
El aprendizaje continuo vence a los modelos estáticos
El aprendizaje automático ya no es sólo para las grandes cadenas hoteleras. Incluso los pequeños establecimientos pueden acceder ahora a previsiones basadas en ML a través de soluciones RMS asequibles.
Prosper Hotels destaca que los modelos más eficaces ajustan automáticamente las ponderaciones de los principales factores de predicción, como el clima, los indicadores macroeconómicos y las tasas de la competencia (Hoteles Prosper). Las señales que pierden relevancia -como los patrones históricos de reservas durante acontecimientos atípicos- se ponderan rápidamente a la baja.
Switch Hotel Solutions descubrió que los modelos ML reentrenados semanalmente mantienen la precisión de las previsiones entre 87%-90%, en comparación con la precisión inferior a 80% de las actualizaciones trimestrales (Switch Soluciones Hoteleras). Acostúmbrate a programar el auto-reentrenamiento cada lunes para optimizar las cargas del servidor y mantener las previsiones afinadas.
Un sprint de precisión de previsión a 30 días
Aquí tienes un plan práctico de cuatro semanas para mejorar tus previsiones:
Semana | Acción | Entregable |
1 | Errores de previsión actuales de referencia (MAPE) | Cuadro de mando de precisión |
2 | Añade ritmo en directo y limpia OTB | Cuadro de mandos de recogida diaria |
3 | Velocidad del conjunto de capas y elevación de eventos | Actualizaciones de las normas RMS |
4 | Despliega semanalmente ML reentrena y revisa | Informe de mejora de la precisión |
Tu objetivo: conseguir un aumento de precisión de cinco puntos en 30 días. Incluso las pequeñas victorias merecen ser celebradas para mantener motivado a tu equipo.
¿Qué es lo próximo en previsión de la demanda hotelera?
De cara al futuro, la previsión de la demanda está preparada para ser más transparente y ágil:
- IA Generativa explicará pronto sus previsiones en un lenguaje sencillo.
- Computación de borde permitirá tiempos de respuesta de milisegundos para los ajustes de tarifa.
- Aprendizaje federado permitirá que varias redes-property compartan datos anonimizados, resolviendo el problema del "arranque en frío" de los nuevos hoteles.
Principales conclusiones
- Los fallos de previsión pueden costar hasta 6% de los ingresos anuales.
- Superpón el ritmo de reservas a las tendencias históricas para obtener precisión en tiempo real.
- Controla la velocidad de la tasa de comparación, no sólo las diferencias estáticas de precios.
- Fusiona la inteligencia de eventos y las tendencias de búsqueda para captar la demanda oculta.
- Limpia los datos del OTB a diario-6-8% Los datos malos pueden desbaratar las previsiones.
- Reentrena semanalmente los modelos ML para mantener una precisión 85%+.
Conclusión
La precisión de las previsiones no consiste en la perfección, sino en superar a tus competidores con estrategias más inteligentes, rápidas y receptivas. Si superpones el análisis del ritmo en directo, la velocidad de la tasa de competencia, la inteligencia de eventos y los ajustes de aprendizaje automático, podrás crear previsiones que se mantengan incluso cuando el mercado cambie repentinamente.
Empieza poco a poco. Limpia tus datos de reservas. Controla el ritmo de las reservas en directo. Cuando los domines, añade la velocidad de la tasa de compensación y la previsión basada en eventos. Cada paso aumenta la confianza y reduce los errores de previsión.
Cuando estés listo, automatiza semanalmente tus actualizaciones de aprendizaje automático para mantener la máxima precisión. Hazte con la lista de comprobación anterior y haz que tu próxima previsión sea la que celebre tu GM.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor método para la previsión de la demanda hotelera?
Un modelo híbrido que combine datos históricos, ritmo en directo, velocidad de la competición y aprendizaje automático ofrece los resultados más fiables.
¿Con qué frecuencia debo actualizar mi previsión?
Idealmente, diariamente en periodos de alta volatilidad; como mínimo, semanalmente con actualizaciones de ritmo y OTB.
¿Pueden los hoteles pequeños permitirse herramientas de aprendizaje automático?
Sí. Muchas plataformas RMS asequibles incluyen ahora la previsión ML como parte de su suscripción.
¿Qué KPI mide mejor la precisión de las previsiones?
El error porcentual absoluto medio (MAPE) es la regla de oro. Intenta que sea inferior a 10%.
¿Cómo influyen los acontecimientos en las previsiones hoteleras?
Utiliza multiplicadores de aumento basados en la escala del evento y el tiempo de espera para anticiparte a los picos de demanda.
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