¿Cuál es el papel del juicio humano en las decisiones de gestión de ingresos?

“Usar IA y tecnología sin supervisión es apostar. En la actualidad, los proveedores de RMS culpan a los usuarios por anular y al mismo tiempo los culpan por no anular "cuando deberían", por lo que el usuario siempre es el tonto en esa ecuación. Y tenemos que dejar de fingir que los RMS son el santo grial, están construidos por humanos, por lo tanto, tienen fallas y no importa qué RMS tome, se equivocarán. No porque sean malos, sino porque solo ven los datos que les dan.

Necesitamos promover un enfoque en el que se tenga en cuenta al usuario en el proceso de optimización. Esta es la mayor oportunidad para nosotros cuando la dotación de personal es el nuevo lujo: la optimización humana”.

“Aunque la tecnología se está poniendo al día muy rápidamente y comienza (en algunos casos) a replicar lo que un ser humano puede hacer, en la mayoría de los casos todavía no es tan rápido. Un ejemplo sería un aumento repentino en la demanda de una fecha determinada debido al anuncio de un evento importante. Hay RMS que actualizan las tarifas dos, tres o cuatro veces al día. Otros, solo una vez. Pero si la demanda es muy rápida, es posible que la respuesta sea más rápida que su software. Eso podría significar que para cuando su RMS quiera reaccionar, el inventario esté lleno y no haya tiempo para hacer el rendimiento.

Otro ejemplo pueden ser las reservas de grupos grandes. El hecho de que su inventario esté medio lleno no significa que haya demanda. Puede ser solo una vez y la recuperación aún puede ser lenta. Sin embargo, en muchos casos, su RMS podría "pensar" que el ritmo ha aumentado y, por lo tanto, aumentar las tasas. Ese movimiento podría significar paradas de recogida ya que la demanda no es lo suficientemente grande como para aceptar ese aumento de precio”.

“RMS mejora el rol y permite un procesamiento y análisis de datos más rápidos, sin embargo, en realidad, con los factores cambiantes que vemos en esta industria, creo que es una herramienta que permite que el RM interprete los datos, agregue sus conocimientos para hacer predicciones y ajustes basados en en todas las diferentes fuentes de datos y luego establecer la estrategia para apoyar los objetivos. Solo pensando en la primera pregunta: ¿cómo podría reaccionar un RMS en el instante en que se anunció un concierto masivo en el área hasta que comenzó a ver la demanda, que en algunos casos podría ser demasiado tarde?

“Los desarrollos tecnológicos para Revenue Management han recorrido un largo camino y permiten tanto el análisis como la simulación de escenarios. Sin embargo, la naturaleza humana implica que todavía trabajamos con ese "sentimiento visceral".

Mi lista de lecturas de los últimos meses incluía “Predictably Irrational – The Hidden Forces That Shape Our Decisions” de Dan Ariely, que desafía las suposiciones de los lectores sobre la toma de decisiones basadas en el pensamiento racional. Refutar la suposición común de que nos comportamos de manera fundamentalmente racional. Nuestros comportamientos no son aleatorios ni sin sentido. Son sistemáticos y predecibles, lo que nos hace predeciblemente irracionales.

Dicho esto, los sistemas son tan buenos como los datos que se les proporcionan, y pueden ocurrir errores. Ya sea un error general basado en la entrada de datos o datos incorrectos basados en la configuración del sistema. A menos que esté alineado con sus números, no podrá evaluar adecuadamente las sugerencias que se presentan para usted o identificar sugerencias incorrectas de un RMS y, por lo tanto, anular las reglas.

Un ejemplo que vi recientemente fue un suplemento que, por alguna extraña razón, estaba contribuyendo a los ingresos por habitación y, por lo tanto, a la base para la fijación de precios. Un error en la entrada manual de datos supuso un ingreso extra de 250.000 €, que no se descubrió hasta la fecha de llegada. Así que un gran mes pasó a ser un mes no tan bueno. Saber sus números debería haber implicado que el RM habría detectado esta anomalía y debería haber hecho una anulación manual y comenzar a investigar”.

“En los últimos años, el uso de la tecnología en la gestión de ingresos ha aumentado considerablemente. La toma de decisiones se ha acelerado y también lo ha hecho la tecnología impulsada por IA. Después de tantos años de innovación, se debe confiar en las herramientas de RMS para optimizar los ingresos, pero el juicio humano sigue siendo el aspecto más importante para tener en cuenta los factores externos que afectan la toma de decisiones general del sistema.

Los datos que ingresan deben ser precisos para una salida correcta. Aquí es donde entra en juego el juicio humano. A pesar de lo poderosa que es la Inteligencia Artificial, el cerebro humano comprende las circunstancias y los objetivos necesarios para tomar esas decisiones. Normalmente, hay escenarios en los que se deben ingresar eventos especiales en el RMS para obtener resultados precisos al indicar si su pronóstico se ve afectado o no”.

“El RM humano necesita ver las recomendaciones y validarlas con información comercial. El individuo siempre es necesario para discutir las oportunidades que el RMS está mostrando a otros Departamentos y validarlos con los objetivos principales de la empresa. La persona tiene que agregar valor a las recomendaciones que muestra el sistema.

Por ejemplo: Durante el Covid, la aerolínea RMS fijó precios muy bajos por la falta de demanda. Lo mismo puede pasar en un lavado grupal o en un evento diferente que se avecina en la ciudad. También, cuando el hotel crea una nueva estrategia promocional para obtener resultados diferentes. Un RMS no puede hacer todos los trabajos”.

“Hay casos en los que ocurre un cambio inesperado en la demanda y el administrador de ingresos debe proporcionar al RMS información adicional para que funcione correctamente. Estos casos deben limitarse a eventos excepcionales, como un gran cambio de fecha del evento (anulación de la demanda), cancelación de un grupo grande, demanda superior a la esperada debido a una escala, desbordamiento de overbooking de última hora. En términos de restricciones, puede haber eventos específicos en los que la propiedad deba ser muy personalizada en su estrategia cuando se trata de restricciones de estadía mínima.

Esto es típico de los períodos de alta demanda, como la víspera de Año Nuevo, por nombrar uno. Veo eso en el nivel de lujo donde tenemos que lidiar con una amplia gama de tipos de habitaciones peculiares; es un escenario bastante frecuente anular la estadía mínima en una clase de habitación específica para optimizar el patrón de estadía y evitar brechas de ocupación, especialmente cuando no existe una sobreventa de tipo de habitación”.

“El pronóstico de demanda RMS confiable 100% no existe. En consecuencia, el juicio humano juega un papel esencial. Las herramientas de pronóstico de la demanda siempre se basan en datos y el pronóstico solo puede ser tan bueno como los datos con los que se alimentan. Dependiendo del origen de los datos, a veces no está claro de dónde provienen y cómo reaccionan ante ciertos cambios en el ritmo de las reservas.

Naturalmente, una vez que se invierte en el software RMS, el objetivo debe ser automatizar procesos y hacer que ciertas decisiones fluyan como piloto automático en los canales de distribución. Se recomienda considerar las anulaciones:
a.) cuando la precisión general del pronóstico de demanda es inferior a 90% 30 o más días, nuevamente dependiendo de los patrones habituales de reserva de la propiedad en cuestión y
b.) para eventos únicos más grandes (en toda la ciudad o en el conjunto competitivo más cercano de los hoteles) cuando no hay datos históricos disponibles para que los analice el algoritmo”.

“La pandemia ha demostrado que a veces hay situaciones excepcionales e imprevistas que requieren anular decisiones de RMS basadas en datos históricos o futuros. Pero la pandemia es solo el ejemplo más obvio. Solo piense en guerras, crisis políticas y sociales, desastres naturales y crisis energéticas. Todo puede cambiar en poco tiempo, días o semanas.

Y paradójicamente el ser humano en este caso tiene una capacidad superior a la máquina para leer, descifrar y reaccionar ante una situación completamente nueva, mientras que la máquina (aprendizaje) da lo mejor de sí frente a patrones consolidados históricos o futuros repetidos en el tiempo, y en este contexto, es ciertamente más eficiente que los humanos. Pero la máquina funciona mejor solo si hay un humano detrás que pueda definir la estrategia correcta de ventas, comunicación y distribución y qué datos considerar para tomar las mejores decisiones de precios posibles.

Si la estrategia es incorrecta, inevitablemente las decisiones de la máquina también serán incorrectas y el resultado será pobre. Por eso, la combinación de humanos (estrategia, creatividad, interpretación de factores inesperados e impredecibles) y máquinas (repetitividad, velocidad, eficiencia, análisis de grandes cantidades de datos) sigue siendo la mejor solución posible”.

“Si necesita anular y no confía en los sistemas con los que trabaja, ¿está siguiendo opiniones y emociones o primero va a verificar los hechos? ¿Qué le falta al sistema? ¿Si falta? En lugar de ajustar el sistema, desafiaría primero mi propio pensamiento, lógica y emociones, ya que estos son manipuladores (provocados por un pensamiento o experiencia) y la mayoría de las veces no se basan en hechos.

Si es un hecho, como un evento u otro gran impacto que el sistema no ve, entonces aliméntelo con la demanda cambiante y deje que aprenda de allí. Siempre pediría comentarios al administrador de la cuenta para ver qué impacto tiene cuando se anula manualmente. Puede ser que rompa el algoritmo para una ganancia a corto plazo y, por lo tanto, perderá mucho a largo plazo.

Infórmese sobre cómo funciona el sistema y en qué se basan los precios y las recomendaciones. Los sistemas tienen en cuenta tantos factores que tú, como ser humano, no eres capaz de hacerlo”.

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