Qual é o papel do julgamento humano nas decisões de Revenue Management?

“Usar IA e tecnologia sem supervisão é jogo de azar. No momento, os fornecedores de RMS culpam os usuários por substituir e, ao mesmo tempo, os culpam por não substituir “quando deveriam” – portanto, o usuário é sempre o burro nessa equação. E precisamos parar de fingir que o RMS é o santo graal, eles são construídos por humanos, portanto, defeituosos e não importa qual RMS você pegue - eles vão errar. Não porque sejam ruins, mas porque só veem os dados que recebem.

Precisamos promover uma abordagem onde o usuário seja levado em conta no processo de otimização. Esta é a maior oportunidade para nós quando a equipe é o novo luxo: otimização humana.”

“Embora a tecnologia esteja se atualizando muito rapidamente e começando (em alguns casos) a replicar o que um ser humano pode fazer, na maioria dos casos ainda não é tão rápido. Um exemplo seria um aumento repentino na demanda para uma determinada data devido ao anúncio de um grande evento acontecendo. Existem RMS que atualizam as taxas duas, três ou quatro vezes por dia. Outros, apenas uma vez. Mas se a demanda for muito rápida, pode ser que a coleta seja mais rápida que o seu software. Isso pode significar que, quando seu RMS quiser reagir, o estoque estará cheio e não haverá tempo para ceder.

Outro exemplo pode ser reservas de grandes grupos. Só porque seu estoque está meio reservado, isso não significa que a demanda existe. Pode ser apenas uma vez e a coleta ainda pode ser lenta. No entanto, em muitos casos, seu RMS pode “pensar” que o ritmo aumentou e, portanto, aumentar as taxas. Essa mudança pode significar interrupções na coleta, pois a demanda não é grande o suficiente para aceitar esse aumento de preço.”

“O RMS aprimora a função e permite processamento e análise de dados mais rápidos, mas, na realidade, com os fatores de mudança que vemos neste setor, acredito que seja uma ferramenta para permitir que o RM interprete os dados, adicione suas percepções para fazer previsões e ajustes com base em todas as diferentes fontes de dados e, em seguida, definir a estratégia para apoiar os objetivos. Só pensando na primeira pergunta – como um RMS seria capaz de reagir no instante em que um grande show fosse anunciado na área até começar a ver a demanda, que em alguns casos pode ser tarde demais?”

“Os desenvolvimentos tecnológicos para Revenue Management percorreram um longo caminho e permitem tanto a análise quanto a simulação de cenários. No entanto, a natureza humana exige que ainda trabalhemos com essa “intuição”.

Minha lista de leitura nos últimos meses incluiu “Previsivelmente irracional – as forças ocultas que moldam nossas decisões”, de Dan Ariely, que desafia as suposições dos leitores sobre a tomada de decisões com base no pensamento racional. Refutando a suposição comum de que nos comportamos de maneiras fundamentalmente racionais. Nossos comportamentos não são aleatórios nem sem sentido. Eles são sistemáticos e previsíveis – tornando-nos previsivelmente irracionais.

Dito isso, os sistemas são tão bons quanto os dados com os quais são fornecidos e podem ocorrer erros. Seja este um erro geral baseado na entrada de dados ou dados incorretos baseados na configuração do sistema. A menos que você esteja alinhado com seus números, você não será capaz de avaliar adequadamente as sugestões apresentadas para você ou identificar sugestões incorretas de um RMS e, portanto, conduzir anulações.

Um exemplo que vi recentemente foi um suplemento que, por algum motivo estranho, estava contribuindo para a receita do quarto - e, portanto, a base para o preço. Um erro de entrada manual de dados gerou uma receita extra de € 250.000, que não foi descoberta até a data de chegada. Então, um ótimo mês passou a ser um mês não tão bom. Saber seus números deveria implicar que o RM teria detectado essa anomalia e deveria ter feito uma substituição manual e começado a investigar.

“Nos últimos anos, o uso da tecnologia na gestão de receitas aumentou vertiginosamente. A tomada de decisões acelerou, assim como a tecnologia alimentada por IA. Depois de tantos anos de inovação, as ferramentas RMS precisam ser confiáveis para otimizar as receitas, mas o julgamento humano continua sendo o aspecto mais importante para levar em conta os fatores externos que afetam a tomada de decisão geral do sistema.

Os dados que entram precisam ser precisos para uma saída correta. É aqui que entra o julgamento humano. Por mais poderosa que seja a Inteligência Artificial, o cérebro humano entende as circunstâncias e os objetivos necessários para que essas decisões sejam tomadas. Normalmente, há cenários em que eventos especiais precisam ser inseridos no RMS para uma saída precisa, informando se sua previsão foi impactada ou não.”

“O RM humano precisa ver as recomendações e validá-las com informações de negócios. O indivíduo é sempre necessário para discutir as oportunidades que o RMS está mostrando para outros departamentos e validá-las com os principais objetivos da empresa. A pessoa tem que agregar valor às recomendações que o sistema mostra.

Por exemplo: Durante a Covid, a companhia aérea RMS estabeleceu preços muito baixos devido à falta de demanda. O mesmo pode acontecer em uma lavagem coletiva ou em outro evento que esteja chegando à cidade. Além disso, quando o hotel cria uma nova estratégia promocional para obter resultados diferentes. Um RMS não é capaz de fazer todos os trabalhos.”

“Existem casos em que ocorre uma mudança inesperada na demanda e o gerente de receita deve fornecer algumas informações adicionais ao RMS para que ele funcione corretamente. Esses casos devem ser limitados a eventos excepcionais, como uma grande mudança de data do evento (substituição de demanda), cancelamento de grandes grupos, demanda maior do que o esperado devido a uma escala, estouro de overbooking de última hora. Em termos de restrições, pode haver eventos específicos em que a propriedade deve ser muito personalizada em sua estratégia quando se trata de restrições de permanência mínima.

Isso é típico de períodos de alta demanda, como a véspera de Ano Novo, para citar um. Vejo isso no nível de luxo, onde temos que lidar com uma ampla variedade de tipos de quartos peculiares; é um cenário bastante frequente substituir a estadia mínima em uma classe de quarto específica para otimizar o padrão de estadia e evitar lacunas de ocupação, especialmente quando não há overbooking de tipo de quarto em vigor.”

“A previsão de demanda RMS confiável do 100% não existe. Consequentemente, o julgamento humano desempenha um papel essencial. As ferramentas de previsão de demanda são sempre baseadas em dados e a previsão só pode ser tão boa quanto os dados com os quais são alimentadas. Dependendo da origem dos dados, às vezes não fica claro de onde vêm e como reagem a certas mudanças no ritmo de reserva.

Naturalmente, uma vez investido no software RMS, o objetivo deve ser automatizar processos e fazer com que certas decisões fluam como piloto automático para os canais de distribuição. Substituições são recomendadas para serem consideradas:
a.) quando a precisão geral da previsão de demanda for inferior a 90% 30 dias ou mais, novamente dependendo dos padrões usuais de reserva da propriedade em questão e
b.) para eventos pontuais maiores (em toda a cidade ou no conjunto competitivo de hotéis mais próximo) quando não há dados históricos disponíveis para o algoritmo analisar.”

“A pandemia mostrou que às vezes há situações excepcionais e imprevistas que exigem decisões prioritárias do RMS tomadas com base em dados históricos ou futuros. Mas a pandemia é apenas o exemplo mais óbvio. Pense em guerras, crises políticas e sociais, desastres naturais e crises energéticas. Tudo pode mudar em pouco tempo, dias ou semanas.

E paradoxalmente o ser humano neste caso tem uma capacidade superior à máquina de ler, decifrar e reagir a uma situação completamente nova, enquanto a máquina (aprendizado) dá o seu melhor diante de padrões históricos ou futuros consolidados repetidos ao longo do tempo, e neste contexto, é certamente mais eficiente do que os humanos. Mas a máquina só funciona melhor se houver um ser humano por trás dela que possa definir a estratégia correta de vendas, comunicação e distribuição e quais dados considerar para que ela tome as melhores decisões de preços possíveis.

Se a estratégia estiver errada, inevitavelmente as decisões da máquina também estarão erradas e o resultado será ruim. Por esta razão, a combinação de humanos (estratégia, criatividade, interpretação de fatores inesperados e imprevisíveis) e máquinas (repetitividade, velocidade, eficiência, análise de enormes quantidades de dados) continua sendo a melhor solução possível.”

“Se você precisa se sobrepor e não confia nos sistemas com os quais trabalha, você está seguindo opiniões e emoções ou vai primeiro verificar os fatos? O que está faltando no sistema? Se está faltando? Em vez de ajustar o sistema, eu desafiaria primeiro meu próprio pensamento, lógica e emoções, pois eles são manipuladores (desencadeados por um pensamento ou experiência) e na maioria das vezes não são baseados em fatos.

Se for um fato, como um evento ou outro de alto impacto que o sistema não vê, então alimente o sistema com a demanda variável e deixe-o aprender a partir daí. Eu sempre peço feedback do gerente de conta para ver o impacto que isso tem quando você substitui manualmente. Pode ser que você quebre o algoritmo para uma vitória de curto prazo e, portanto, perca muito tempo no longo prazo.

Informe-se sobre como o sistema funciona e onde se baseiam os preços e as recomendações. Os sistemas levam em consideração tantos fatores que você, como humano, não é capaz.”

Faça uma pergunta e junte-se ao nosso painel de especialistas

Você gostaria que uma pergunta fosse respondida por nosso Painel de especialistas do setor? Ou você gostaria de se juntar à nossa comunidade de especialistas e compartilhar sua experiência, percepções e conhecimento com outros profissionais do setor? Através dos botões abaixo, você pode enviar uma pergunta ou uma solicitação para se tornar parte de nosso painel de especialistas.