Intelligenza artificiale e gestione delle entrate: 3 errori evitabili per gli hotel

Analisi dei dati fulminea, analisi approfondite e conversazionali dei trend di performance e carichi di lavoro di reporting drasticamente ridotti. L'intelligenza artificiale promette ai leader dell'ospitalità una velocità ed efficienza senza precedenti. Non c'è da stupirsi che il settore sia in fermento. Eppure, nell'attuale contesto di corsa all'oro dell'intelligenza artificiale, pieno di clamore, confusione e paura di perdersi i messaggi, il rischio di passi falsi non è mai stato così alto. Le tecnologie emergenti comportano sempre dei rischi, ma gli hotel possono mitigarli imparando dalle insidie più comuni che si presentano nel settore.

In questo articolo scoprirai tre errori evitabili nell'uso dell'intelligenza artificiale e come evitarli.

Tre errori evitabili nell'intelligenza artificiale nella gestione delle entrate alberghiere

Di seguito troverai tre errori evitabili a cui fare attenzione e come concentrarsi sul giusto tipo di intelligenza artificiale può garantire decisioni migliori, prestazioni più elevate e successo commerciale a lungo termine.

Errore #1: Lanciarsi senza un piano di intelligenza artificiale coerente

Un recente Rapporto H2C su intelligenza artificiale e automazione nell'ospitalità hanno scoperto che solo il 71% degli hotel intervistati afferma di avere una strategia di intelligenza artificiale a livello aziendale, guidata da dirigenti senior. L'84% degli hotel intervistati dichiara di non avere alcuna strategia di intelligenza artificiale o di avere solo progetti pilota isolati in corso. Questo squilibrio evidenzia una sfida che molti hotel si trovano ad affrontare oggi: una sperimentazione frammentata senza una strategia unificata porta a sforzi disallineati, sistemi disconnessi e una crescente frustrazione operativa.

Quando diversi team implementano i propri strumenti di intelligenza artificiale in modo indipendente – il marketing sperimenta qui, le operations sperimentano qualcosa lì – il risultato è spesso un mosaico di soluzioni incompatibili. Il revenue management non opera in modo isolato, né lo fanno le tecnologie che lo supportano. Senza una collaborazione interdipartimentale ponderata e una progettazione ponderata del flusso di lavoro, anche gli strumenti più promettenti non riescono a generare valore significativo.

A cosa dare priorità invece:

Gli hotel dovrebbero concentrarsi sulla creazione di una roadmap coordinata per l'intelligenza artificiale. Anche se una visione completamente articolata sembra irraggiungibile, i leader possono iniziare ad allinearsi su obiettivi condivisi, standard di governance dei dati e flussi di lavoro operativi. Una strategia di intelligenza artificiale efficace collega i reparti, chiarisce le responsabilità relative ai dati e garantisce che ogni iniziativa rafforzi il motore commerciale dell'hotel, non lo complichi.

Errore #2: Scegliere “Sfrigolare” Oltre la sostanza

I fornitori del settore alberghiero stanno correndo per presentare nuove e accattivanti funzionalità di intelligenza artificiale. Funzionalità accattivanti come l'analisi conversazionale, il reporting automatizzato o gli assistenti AI generativi possono certamente apportare valore ai team alberghieri, ma possono anche distogliere l'attenzione dalla domanda più profonda: il motore analitico sottostante è abbastanza potente da generare un impatto reale sui ricavi?
In revenue management, il valore principale dell'intelligenza artificiale oggi deriva dalla scienza di base che alimenta le strategie di fatturato.

L'accuratezza delle previsioni, la modellazione della domanda, l'ottimizzazione dell'inventario e le raccomandazioni sui prezzi dipendono da solidi metodi matematici: senza di essi, un utile livello di presentazione perde il suo valore. Gli hotel che valutano strumenti di revenue basati sull'intelligenza artificiale devono prima guardare oltre il "“oggetti luccicanti”e valutare la maturità del motore principale che alimenta i prezzi, le restrizioni e l'orientamento strategico.

Segnali del giusto tipo di IA:

• Profondità delle capacità di previsione: il sistema è in grado di comprendere la domanda senza vincoli, le curve di prenotazione, i cambiamenti di ritmo e le dinamiche di mercato?
• Granularità dell'ottimizzazione: è in grado di gestire e ottimizzare strutture complesse di camere e tariffe, comprese durate di soggiorno variabili o inventario premium?
• Processo decisionale olistico: ottimizza le strategie in base al quadro generale, non a reazioni basate su regole o piccole porzioni di dati?
• Automazione basata su calcoli matematici affidabili, non su supposizioni: il sistema genera automaticamente output allineati alle esigenze commerciali o richiede calibrazione manuale ed eccezioni?
• Spiegabilità che favorisce la fiducia e l'adozione: il sistema è in grado di spiegare perché i prezzi o le previsioni sono cambiati, e quando un'azione potrebbe compromettere le prestazioni, in un linguaggio semplice che crei fiducia?

Gli hotel che si concentrano troppo sui miglioramenti dell'intelligenza artificiale front-end rischiano di trascurare la solidità analitica fondamentale necessaria per trasformare le informazioni in ricavi.

In breve, la base è più importante delle piccole cose.

Errore #3: aspettarsi che l'intelligenza artificiale corregga i dati disconnessi o di scarsa qualità

Nonostante la sua sofisticatezza, l'intelligenza artificiale non può riparare pipeline di dati deboli o connessioni di sistema interrotte. Come dice il vecchio adagio, "“spazzatura in entrata, spazzatura in uscita.”"Quando dati imprecisi, incoerenti o mal strutturati vengono immessi in un modello di intelligenza artificiale, i risultati ottenuti (previsioni, raccomandazioni sui prezzi, approfondimenti sulla segmentazione) saranno altrettanto imperfetti.

Ecco perché gli hotel devono dare priorità agli investimenti nelle tecnologie di base. Sistemi tecnologici di base come il sistema revenue management, il sistema di gestione della proprietà e il sistema di prenotazione centrale non dovrebbero semplicemente coesistere, ma dovrebbero operare in armonia, scambiandosi dati chiari, tempestivi e completi. Quando queste basi sono solide, gli hotel registrano costantemente miglioramenti in RevPAR, occupazione notturna e efficienza dei team commerciali.

Con una solida struttura di dati e di sistema, gli strumenti di intelligenza artificiale possono davvero dare il massimo.

Questa fondazione consente e apre le porte future a:

• Campagne di marketing più efficaci
• Programmi di upselling più mirati
• Distribuzione più intelligente della manodopera
• Analisi aziendale più rapida
• Strategie di ottimizzazione coerenti e affidabili

Quando i sistemi parlano la stessa lingua, l'intelligenza artificiale diventa un moltiplicatore di forza, non una fonte di confusione.

Sbloccare il potenziale con la praticità

In un settore che si trova a dover gestire costi operativi crescenti, condizioni di prestito più restrittive e aspettative degli ospiti in continua evoluzione, l'automazione basata sull'intelligenza artificiale e l'analisi avanzata possono rivelarsi trasformative. Ma gli hotel che ne traggono i maggiori benefici non sono quelli che inseguono le funzionalità di intelligenza artificiale più appariscenti, bensì quelli che ottengono... gestione delle entrate i principi fondamentali sono giusti.

Dando priorità a dati strutturati, strategie coese, sistemi interconnessi e motori decisionali matematicamente solidi, gli hotel creano le condizioni affinché l'intelligenza artificiale offra un valore reale. Questo approccio non si limita a migliorare l'accuratezza delle previsioni, ma potenzia l'intero ecosistema commerciale.

Quando gli hotel si concentrano sull'intelligenza artificiale analitica fondamentale, non sull'esagerazione, ottengono oggi una crescita sostenibile dei ricavi e gettano le basi per le innovazioni future.

L'intelligenza artificiale offre un valore reale in revenue management solo se basata su strategia, qualità dei dati e solide basi analitiche. Gli hotel che evitano le insidie più comuni e danno priorità a sistemi connessi e modelli affidabili otterranno decisioni migliori, prestazioni più elevate e risultati commerciali sostenibili.