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Consejos para una estrategia de Revenue Management para hoteles efectiva

Blog CESAE
03 de Octubre de 2019

El León, rey de la selva, ha desarrollado una serie de estrategias mejorado su liderazgo, reconociendo las necesidades de su manada, sabiendo cómo darse a conocer y estando atento al entorno. Como símil al LEON, podemos aconsejar la siguiente estrategia de Revenue Management hotelero: 

 

 

Llamada: Acciones para que el cliente nos reconozca

Estamos creando y almacenando información constantemente y de forma exponencial producida mayormente en las redes sociales transformándolas en un canal básico de comunicación (Instagram y Youtube) e incluso canales de distribución con funcionalidades en reservas de Facebook, Twitter (Shore) y Tripadvisor (InstantBooking). Debemos segmentar cada canal por tipo de cliente y producto en el sector hotelero.

Para darnos a conocer aplicamos una estrategia Omnicanal en nuestra estrategia de  marketing hotelero, unificando la información hacia-desde los canales, e-CRM y página Web a los clientes, identificando nuestra imagen de Marca para nuestro negocio hotelero, hasta transformarlos en Fans que con escucha activa hacia sus necesidades y sin foco en la venta podemos mejorar sus experiencias y anticipar tendencias de consumo.

https://www.youtube.com/watch?v=W5uhpS7hGxE

Nuestra Web debe ser el canal más importante de Ingresos pues la venta directa evita comisiones a OTA´s y fideliza impactando en el ROI del marketing hotelero, pues apoyados de un excelente producto conseguiremos un cliente contento que con su efecto boca a boca es la mejor publicidad gratuita. 

Si logramos analizar de forma correcta esta cantidad ingente de datos con técnicas de Big Data Analytics y algoritmos de Inteligencia Artificial podemos identificar patrones de comportamiento durante todo el journey en la estadía conformando una mejor propuesta de valor para cada tipo de cliente.

Entorno: Conocer el mercado e ir más allá del CompSet

Se profundiza en el entorno mediante el conocimiento más allá del dato histórico y del CompSet. Los actuales sistemas de revenue management hotelero (RMS) incorporan algoritmos de Machine Learning como LodgIQ que pronostican llenados, ADR y RevPAR diarios, utilizando muchísimas fuentes como aerolíneas, meteorología y open data de smart destinations. Este cúmulo de información conforma un acercamiento más preciso a la demanda sin restringir que se sustenta en modelos que “aprenden” de los patrones y ofrecen recomendaciones en acciones de yield management.

La irrupción de Millennials y la Generación Z, con nuevas necesidades compartidas (sharing) desean viajes entre pares (peer-to-peer) con HomeAway o Airnbnb. En destinos de alta demanda es crítico considerar estos marketplace “marca blanca” y debemos estar atentos a tendencias y adaptarse a nuevas necesidades como los casos de The Green Elephant (Maastricht) y The Curtain Hotel (Londres).

                 

Habitaciones del “glostel” The Green Elephant y The Curtain Hotel (250 libras por noche)

 

Origen: Análisis y mejoras sobre nuestros procesos, productos y servicios

Debemos asegurar herramientas, procesos, reporting consolidados en agilidad y efectividad, junto con mejorar el motor de reservas integrando todos los sistemas PMS, RMS evitando silos de información.

Gestionar un pronóstico con un buen nivel de exactitud, con una anticipación de 360 días acompañado de algoritmos de recomendación, evitan acciones en pricing diarias que conllevan desajustes entre PMS, OTA´s y desconcierto al mercado. Un buen pronóstico permite optimizar los ingresos además las operaciones del hotel ajustando personal y suministros. Esta anticipación se traduce en estrategias, así como campañas de marketing, claramente separadas de corto-medio y largo plazo con sus respectivos indicadores o KPI y protocolos de acción que nos orientan hacia una gestión hotelera más ordenada.

Con todo lo anterior, como revenue manager,  podemos generar diversas estrategias:

Evitar habitaciones vacías

El objetivo es tener más demanda que oferta física (overbooking), basados en un riguroso seguimiento de las curvas de cancelaciones y actuando sobre los canales de distribución. Es aconsejable generar acuerdos con hoteles cercanos, o bien, de las mismas características estableciendo protocolos y políticas de compensación excelentes hacia el cliente.

Proteger la temporada alta con penalizaciones o mínimas estancias

Evitando underprotection (desplegar tarifas bajas permitiendo un llenado altísimo anticipado) y overprotection (aplicar tarifas altas que finalmente bajan semanas antes del período peak por no cumplir los pronósticos de llenado).

No ser rígido en las políticas de cancelación

Y evitar excesivas diferencias tarifarias entre condiciones de con/sin cancelación. Booking.com es gran player en este ámbito.

Maximizando el Revenue por metro cúbico

En zonas como lobby, spa, bar o sala convenciones mejorando su segmentación por ejemplo en áreas comunes frecuentadas por Millennials o profesionales que necesiten trabajar un ambiente distendido y conectividad. También se puede alquilar espacios a externos o rediseñar el lobby del hotel integrándolo con el exterior (Tru, Hilton).

Debemos ser obsesivos con la excelencia de experiencias y valor para del cliente, conociéndole e incorporando información valiosa al CRM (relacional) y CEM (experiencias) personalizando mejores servicios e incrementar los ingresos con servicios extras o complementarios (up selling y cross selling).

Siempre debemos ofrecer una excelente propuesta de valor al cliente antes que aumentar los ingresos. El cliente debe estar al centro de todo, se le debe mimar, cumplir nuestras promesas escucharlo activamente y tener un mensaje común que de solidez a la imagen de Marca. Todo ello permitirá que repita servicios con nosotros o nos recomiende dejando comentarios positivos en cualquier canal.  

Necesidades: Conocer al Cliente

Volvemos a citar lo crucial del cliente en toda la gestión hotelera, analizando toda huella de información que deje a su paso por nuestra web u otros sitios. Conocemos más al cliente a través de:

-Performance que ha tenido la web con un posicionamiento orgánico (SEO) o de pago (SEM)

-Journey de compra en la web para ver qué punto se mejora/ralentiza la conversión. Comprender movimientos del click-cliente ante contenidos, imágenes, tarifas carro de la compra, pasarela de pago.

-Analizar la reputación online, los comentarios y generando un análisis de sentimiento vía texto (ML)

-Tener canales abiertos de comunicación (web, chatbot, WhatsApp, Instagram, etc.) que estén alineados con un mensaje común y respuesta ágil, permitiendo identificar mejoras en cada touchpoint. 

-Aceptar las críticas de los clientes de forma profesional, siempre mirando oportunidades de mejora, respondiendo a cada cliente de forma personalizada sin respuestas preestablecidas.

La evolución de la tecnología permite a RMS procesar más datos más rápido, con pronósticos robustos y un yield management más preciso para una mejor optimización y administración de ingresos. Big data y tecnologías inteligentes permiten que el equipo de Revenue sea más colaborativo con Marketing, mejorado la sensibilidad de qué producto ofrecer a qué cliente-origen, qué precio, en qué canal y con cuánta anticipación.

La era Digital está aquí y no es necesario muchísima inversión, sólo transformarse, creatividad y convencimiento en la gestión del dato, ser Data Driven. Qué piensas, ¿te sumas a ella?

 

Carlos Avila Ormazabal – Revenue Manager

Tutor especialista del Curso de Revenue Management, Big Data Analytics, Marketing y Transformación Digital.

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