Quali sarebbero le funzioni ideali di un agente AI per la gestione delle entrate?

“"Se potessi progettare un agente di intelligenza artificiale per il settore alberghiero, sarebbe un agente olistico per la gestione delle entrate, in grado di fornire una visione completa di tutti i flussi di ricavo di un hotel, non solo le camere, ma anche cibo e bevande, meeting ed eventi, spa e altri ricavi accessori.".

Oggi, molti hotel gestiscono ancora queste aree con sistemi separati, il che significa che le decisioni vengono spesso prese in modo isolato. In un mondo ideale, questo sistema collegherebbe i sistemi PMS, RMS, POS, il software di pianificazione eventi, il CRM e i dati di marketing in un'unica visione commerciale in tempo reale. Mostrerebbe automaticamente quali segmenti sono in vantaggio o in svantaggio rispetto agli obiettivi, ad esempio camere singole, aziendali, gruppi, coperti del ristorante, ricavi da banchetti o utilizzo degli spazi per conferenze, e confronterebbe questi dati con il budget, l'anno precedente e le previsioni future.

Il vero valore aggiunto sta nel passare da una reportistica frammentata ad un'azione coordinata. Invece di far sì che ogni reparto ottimizzi i propri ricavi, l'hotel ottimizzerebbe il profitto totale dell'intera attività."”

“"Questo strumento porta senza dubbio la gestione delle tariffe a un nuovo livello: è in grado di analizzare i dettagli più minuti, acquisendo dati non solo dal sistema di gestione delle proprietà (PMS), ma anche da acquirenti di tariffe, file Excel, strumenti di business intelligence, strumenti di benchmarking e altri canali online.".

Il fattore risultante: variazioni più regolari dei tassi, per segmento, la modifica di uno influenza tutti, e l'opportunità di massimizzare un numero di segmenti complessivi molto maggiore rispetto al solo settore retail. In questo contesto, inoltre, dato l'attuale scenario, uno strumento di sviluppo di scenari, in grado di raccogliere dati macroeconomici globali e utilizzarli per fornire molteplici scenari in termini di dove il mercato potrebbe andare in base al verificarsi di XYZ."”

“"Se potessi progettare un agente di intelligenza artificiale ideale, sarebbe un agente di strategia commerciale che combina revenue management, distribuzione, intelligence sulla concorrenza e previsione della domanda in un unico sistema di supporto alle decisioni.".

Anziché limitarsi a raccomandare le tariffe, il sistema monitorerebbe le vendite, il ritmo di vendita, i segnali di domanda del mercato, le mosse della concorrenza, i problemi di parità tariffaria, la visibilità sulle piattaforme OTA e la redditività per canale, suggerendo poi proattivamente delle azioni. Ad esempio, potrebbe dire: "Le vendite per il prossimo fine settimana sono inferiori di 121 TP450T rispetto al trend, la concorrenza ha ridotto le vendite di 81 TP450T, la conversione tramite canale diretto è in calo, si consiglia un'offerta tattica a pacchetto invece di una riduzione del BAR."“

Ciò che lo renderebbe efficace non sarebbe solo l'aggregazione dei dati, ma anche il ragionamento. Sarebbe in grado di valutare il rischio di spostamento, i compromessi tra gruppi e individui singoli e di simulare i risultati in termini di ricavi prima di intraprendere qualsiasi azione.

Una seconda funzionalità che desidererei è la gestione automatizzata delle eccezioni. Ad esempio, segnalare le perdite dei grossisti o identificare quando una decisione sui prezzi in una proprietà potrebbe creare conflitti nell'intero portafoglio."”

“"Sarebbe un agente per le prestazioni commerciali; una sorta di assistente strategico sempre attivo che collega revenue management, distribuzione, marketing, CRM e ricavi accessori in un unico luogo.".

Perché proprio questo? Perché negli hotel, il problema raramente è la mancanza di dati. Il vero problema è la frammentazione. Abbiamo dati PMS, dati RMS, performance OTA, analisi web, campagne CRM, ricavi spa, dati F&B, risultati di upselling... ma molto spesso nessuno ha una visione d'insieme del quadro commerciale completo.

Il mio agente ideale farebbe tre cose:

1. Innanzitutto, è necessario fare una diagnosi: bisogna spiegare non solo cosa sta succedendo, ma anche perché. Ad esempio: "L'occupazione nel fine settimana è elevata, ma il settore GOP potrebbe registrare una performance inferiore alle aspettative perché il mix di clienti si è spostato verso i canali più costosi.
2. In secondo luogo, si raccomandano le seguenti azioni: chiudere i canali a basso rendimento, promuovere le vendite dirette con colazione inclusa e adeguare le condizioni di cancellazione.
3. In terzo luogo, imparate dai risultati: quali azioni hanno effettivamente migliorato l'ADR, il NetRevPAR, le spese accessorie e il profitto?.

Un esempio pratico: invece di visualizzare un report sull'andamento delle prenotazioni in modo isolato, vorrei che l'agente mi dicesse che un ADR inferiore è accettabile perché il profilo degli ospiti che prenotano direttamente sta generando un ricavo totale per soggiorno maggiore.

Per me, questo è il futuro: non un'intelligenza artificiale che produca più report, ma un'intelligenza artificiale che ci aiuti a prendere decisioni commerciali migliori, più velocemente e con un contesto più ampio."”

“"In un mondo ideale, progetterei un unico "Agente AI per l'orchestrazione delle entrate" che colleghi tutte le funzioni commerciali: gestione delle entrate, marketing, vendite e CRM.".

Ad esempio, se il sistema rileva una domanda debole per un periodo futuro, non si limiterebbe ad abbassare i prezzi. Piuttosto, identificherebbe i segmenti di clientela più redditizi, lancerebbe campagne mirate tramite CRM, adeguerebbe i canali di distribuzione per favorire le prenotazioni a margine più elevato e suggerirebbe offerte a valore aggiunto anziché semplici sconti.

Allo stesso tempo, riconoscerebbe i clienti abituali di alto valore e li tratterebbe in modo diverso, concentrandosi sul valore a lungo termine piuttosto che sui ricavi a breve termine."”

“"In uno scenario ideale, progetterei un agente di intelligenza artificiale focalizzato sul controllo della qualità dei dati.".

Ad esempio, stiamo attualmente sviluppando un agente che esamina tutte le prenotazioni giornaliere per garantire che non vi siano dati errati nel sistema. Convalidando e ripulendo i dati alla fonte, il nostro sistema di gestione delle prenotazioni (RMS) basato sull'intelligenza artificiale è in grado di eseguire analisi accurate e generare raccomandazioni di prezzo affidabili.

Questo tipo di agente è fondamentale perché anche i modelli di intelligenza artificiale più avanzati dipendono da input di alta qualità: senza di essi, i loro risultati perdono valore.”

“"Se potessi progettare un solo agente di intelligenza artificiale, creerei un agente di crescita con due missioni principali: acquisizione di clienti e acquisizione di talenti.".

Per una società di consulenza in Revenue Management, la crescita dipende da due fattori: trovare i clienti alberghieri giusti e trovare i professionisti del Revenue Management adatti a supportarli. L'uno senza l'altro non basta. Se acquisiamo più clienti ma non abbiamo il talento giusto, rischiamo di compromettere la qualità del servizio. Se costruiamo un team solido ma non abbiamo un flusso commerciale consistente, la crescita diventa più difficile da sostenere.

Sul fronte dell'acquisizione clienti, l'agente aiuterebbe a identificare e dare priorità ai potenziali clienti del settore alberghiero. Si occuperebbe di ricercare informazioni su strutture, destinazioni, strutture proprietarie, responsabili delle decisioni, posizionamento, reputazione online, visibilità distributiva e potenziali opportunità di Revenue Management. Potrebbe quindi contribuire a preparare comunicazioni personalizzate, suggerire l'approccio commerciale più appropriato e gestire i follow-up in modo più efficace.

Ad esempio, potrebbe individuare un hotel indipendente con ottime recensioni da parte degli ospiti, ma con una struttura tariffaria debole, una visibilità limitata sulle prenotazioni dirette o possibili difficoltà di distribuzione. L'agente potrebbe quindi suggerire come contattare l'hotel con un messaggio pertinente incentrato sul potenziale di guadagno, sulla strategia commerciale e sul miglioramento delle prestazioni.

Sul fronte dell'acquisizione di talenti, l'agenzia si occuperebbe di individuare Revenue Manager in grado di integrarsi nell'organizzazione e supportare la nostra crescita. La ricerca non si limiterebbe alle competenze tecniche, ma includerebbe anche la mentalità: pensiero analitico, curiosità, senso di responsabilità, adattabilità, capacità comunicative e predisposizione all'utilizzo delle nuove tecnologie. Nel Revenue Management, la conoscenza è importante, ma l'atteggiamento e la propensione al miglioramento continuo sono altrettanto cruciali.

Ad esempio, l'agente potrebbe aiutare a selezionare i potenziali candidati, riassumere la loro esperienza, identificare se hanno lavorato con strumenti pertinenti come piattaforme RMS, channel manager o sistemi di business intelligence e valutare se il loro background è in linea con il tipo di clienti e il modello di servizio che offriamo.

Ciò che renderebbe questo agente particolarmente prezioso è la connessione tra le due parti. Comprenderebbe che la crescita commerciale e la crescita del team devono procedere di pari passo. Se puntiamo ad aprire più hotel in un segmento o in una destinazione specifici, l'agente potrebbe anche aiutarci a capire di quale tipo di talento nel Revenue Management potremmo aver bisogno per supportare tale espansione.

Il motivo per cui sceglierei questo agente è che contribuirebbe a garantire la sostenibilità futura dell'azienda, non solo del flusso di lavoro. Ci permetterebbe di essere più proattivi nell'individuare opportunità, più costanti nel follow-up e più strategici nella costruzione del team necessario per fornire un servizio di alta qualità.

In sintesi, progetterei un agente di crescita basato sull'intelligenza artificiale che ci aiuti ad attrarre i clienti giusti e i talenti giusti per la gestione delle entrate, in modo che la crescita rimanga ambiziosa e sostenibile."”

“"In sostanza, direi che l'intelligenza artificiale può essere uno strumento perfetto per l'assistenza clienti (prenotazioni e concierge). Per quanto riguarda la camera revenue management, mi piacerebbe che analizzasse la concorrenza per tipologia di camera, verificasse politiche e prezzi e, in base al nostro budget, proponesse delle strategie."”

“"Progetterei un sistema di copilota per la strategia di generazione di ricavi basato sull'intelligenza artificiale.". Il suo scopo sarebbe quello di collegare tutti i principali input commerciali (PMS, RMS, channel manager, extranet delle OTA, prezzi della concorrenza, dati sulla domanda, recensioni degli ospiti, eventi di mercato e contenuti di marketing) e trasformare tali informazioni in raccomandazioni chiare e attuabili.

Il vantaggio principale sarebbe quello di non solo analizzare i dati, ma anche di aiutare a identificare quali azioni intraprendere e perché.

Ad esempio, l'agente potrebbe avvisarmi che un hotel sta registrando un calo di prenotazioni per un determinato fine settimana, ma invece di limitarsi a dire "aumentare la visibilità" o "ridurre la tariffa", valuterebbe diversi fattori: prezzi della concorrenza, ritmo delle prenotazioni, eventi nella zona, promozioni in corso, andamento delle cancellazioni, disponibilità delle tipologie di camere e performance dei canali di prenotazione. Potrebbe quindi raccomandare un'azione specifica, come l'attivazione di un BAR (Border Rate Allowance), l'avvio di una promozione mirata su un'OTA (Online Travel Agency), la modifica della durata minima del soggiorno o il miglioramento del valore delle prenotazioni dirette anziché l'applicazione di sconti.

Ciò contribuirebbe anche a garantire la parità tariffaria e il controllo della distribuzione. Se rilevasse che i codici tariffari Booking.com, Expedia, il sito web dell'hotel e i motori di metaricerca mostrano tariffe o servizi inclusi diversi, potrebbe segnalare il problema, identificarne la fonte e suggerire la correzione.

Un'altra funzione preziosa sarebbe l'ottimizzazione dei contenuti e del valore. Poiché gli strumenti di intelligenza artificiale confrontano sempre più gli hotel in base al valore percepito, l'agente potrebbe esaminare le inserzioni e suggerire miglioramenti. Ad esempio, potrebbe individuare che i concorrenti promuovono chiaramente la colazione, la flessibilità di cancellazione, il parcheggio o esperienze uniche per gli ospiti, mentre la nostra inserzione è vaga o sottovaluta tali vantaggi.

Questo agente consentirebbe di risparmiare tempo riducendo i controlli manuali, migliorando la velocità di risposta e aiutando i team a concentrarsi sulla strategia anziché sull'amministrazione. Cosa ancora più importante, fungerebbe da secondo paio di occhi, mettendo in discussione le ipotesi, evidenziando i rischi e garantendo che le decisioni in materia di prezzi, distribuzione e posizionamento siano commercialmente valide.

In sintesi, progetterei un agente di intelligenza artificiale che integri revenue management, distribuzione e strategia commerciale in un unico assistente intelligente, perché il futuro delle performance alberghiere dipenderà da decisioni più rapide, dati più precisi, un posizionamento più solido e un migliore utilizzo della tecnologia.”

“"In un mondo ideale, progetterei un agente di intelligenza artificiale in grado di eliminare le attività ripetitive e migliorare il processo decisionale. Gestirebbe istantaneamente le richieste di prenotazione, soddisfacendo le aspettative degli ospiti con risposte in tempo reale e incrementando il tasso di conversione.".

Allo stesso tempo, automatizzerebbe i commenti mensili sulle prestazioni, estraendo dati da più sistemi, identificando correlazioni e generando insight, eliminando la raccolta manuale dei dati e consentendo ai team di concentrarsi sulla strategia."”

“"Se potessi progettare un agente di intelligenza artificiale, sarebbe un agente di intelligence commerciale, in grado di connettere distribuzione, prezzi e reputazione in un unico flusso di lavoro continuo.".

La frustrazione che voglio risolvere è di natura pratica: troppo tempo dedicato alla raccolta e all'elaborazione manuale dei dati, e troppo poco tempo per prendere decisioni concrete. Oggi, un responsabile delle entrate estrae i report di acquisizione clienti, controlla le tariffe della concorrenza, legge le tendenze delle recensioni, spesso da sistemi diversi. Quando finalmente si ha un quadro completo, a volte è già troppo tardi per agire.

Il mio agente ideale lo farebbe automaticamente. Ogni mattina riceveresti un quadro già elaborato, con informazioni chiare e un elenco prioritario dei giorni critici che richiedono la tua attenzione. Non solo cosa sta succedendo, ma anche quando devi agire.

L'obiettivo non è sostituire il responsabile delle entrate, bensì restituirgli la sua risorsa più preziosa: il tempo, in modo che possa concentrarsi sulla strategia e sulle decisioni anziché sulla raccolta dati. È lì che si costruisce il vero vantaggio competitivo.”