La Gestión de Ingresos, o Revenue Management hotelero, es cada vez más compleja por los distintos factores que configuran la toma de decisiones (Influencia de redes sociales, dinamismo de las tarifas, comercialización a través de OTA´s, Brand web, competencia, etcétera) para hacerlo sin la ayuda de la tecnología. El futuro se define en la posibilidad de disponer de herramienta de RMS que estén basadas en algoritmos matemáticos de optimización de precios que automaticen el proceso de determinar las alternativas posibles de tarifas para así adoptar la decisión más adecuada y maximizar los ingresos del hotel.
Como ya he hablado en ocasiones anteriores la tecnología está adquiriendo un papel estratégico en Revenue Management y por ello, para entender la optimización de precios, va ser muy importante comprender las técnicas y fundamentos matemáticas que hay detrás. La optimización es una técnica matemática específica que resuelve un objetivo concreto para obtener la mejor respuesta, teniendo en consideración los distintos escenarios posibles.
La optimización de precios implica los siguientes elementos:
- Objetivos: La ecuación que describe y resuelve el problema planteado ante un objetivo marcado. Por ejemplo, en modelos de optimización de precios, el objetivo es maximizar los ingresos. La ecuación objetivo se expresa en términos de variables de decisión para aplicar el precio más adecuado ante la demanda.
- Variables de decisión: Representan las decisiones que tenemos que tomar y llevar a cabo para lograr el mejor resultado. Por ejemplo, la decisión sobre precio de salida del algoritmo de optimización (por fecha, por duración de la estancia, por tipo de habitación, etcétera) que nos ayudará a maximizar los ingresos.
- Restricciones o Constraints: Las restricciones son las condiciones bajo las cuales se debe resolver el problema. Por ejemplo, no podemos vender más habitaciones de las que el hotel dispone o no debemos vender la tarifa B en un día determinado con ocupación superior al 50% ya que su descuento sobre nuestra tarifa BAR es del 25% o por ejemplo determinada tarifa puede ser aplicada siempre que la reserva implica una estancia mínima de noches, de lo contrario no será aceptada.
Los restos de optimización de precios son uno de los problemas más complejos de resolver en matemáticas. La complejidad del problema y el numero de variables y de interacciones que son precisas para resolver un determinando problema requieren de algoritmos altamente especializados y de un machine learnig continúo.
Por lo tanto, dentro del sector hotelero la Optimización de Precios se puede describir como el cálculo matemático que nos ofrece un precio optimo derivado de la sensibilidad al precio de la demanda como factor fundamentalmente para su determinación, además de otros factores como pueden ser notoriedad en redes sociales del los precios de la competencia, etcétera. La sensibilidad al precio por parte de la demanda debe ser calculada por tipo o familia de habitaciones del hotel e incluso a nivel de segmento de mercado, para proporcionar un conjunto de precios óptimos.
Hay en principio dos maneras de obtener el precio óptimo en un algoritmo de optimización de precios para un hotel. Un algoritmo de optimización continúo que puede seleccionar libremente el precio más adecuado para la demanda o bien un algoritmo de optimización que puede se fijado previamente bajo un varemo de tramos de precios determinados, por ejemplo estableciendo subidas o bajadas de precios de cinco en cinco euros. En este último caso el algoritmo se limita a seleccionar un precio de ese espectro según la sensibilidad del precio de la demanda. Para la primera opción, hasta el último céntimo de euro es posible según la elasticidad de la demanda.