Para alguns, os avanços na automação trazem uma profunda sensação de pavor. É compreensível a preocupação com os desafios sociais gerais que podem surgir com a adoção generalizada de novas e avançadas ferramentas de IA generativa. Mas em vez de nos preocuparmos com o pior cenário distópico que a automação pode trazer, é hora de dar um passo atrás para ter uma perspectiva e pensar em como a automação pode ser aplicada à gestão de receitas.
Vivendo na era da automação
Já estamos profundamente enraizados numa sociedade automatizada. Ao longo dos anos, os provedores de software como serviço (SaaS) refinaram rigorosamente os recursos de automação de seus produtos para aprimorar a experiência do usuário. Isso fica evidente em aplicativos móveis e no desenvolvimento de painéis de gerenciamento fáceis de usar.
Tornámo-nos dependentes da automação e, independentemente dos nossos pontos de vista filosóficos, ela está integrada na nossa vida quotidiana. Considere quantos dependem de serviços de transporte compartilhado, usam aplicativos para entrega ou compram widgets de todo o mundo com o clique de um botão. Estas tornaram-se tão comuns que é difícil imaginar uma época em que não existissem.
Diante disso, talvez seja o momento certo para reavaliar o papel da automação no setor hoteleiro.
Confiando na automação
Na última década, o poder da computação em nuvem revolucionou silenciosamente nossas experiências cotidianas. Para os hoteleiros que decidem sobre um sistema de gestão de receitas (RMS), alguns anseiam por um controle prático, especialmente se nunca aproveitaram a automação na precificação. Existe também o receio de que o sistema possa ofuscar a sua tomada de decisões. Não importa a preocupação específica, abordar esses equívocos é crucial.
Embora tenhamos adotado a automação em certos aspectos de nossas vidas, continuamos hesitantes em algumas áreas. Veja a comparação entre carros inteligentes e veículos autônomos. Muitos estão compreensivelmente cautelosos com a possibilidade de veículos totalmente autônomos assumirem o controle. Essa hesitação muitas vezes se resume a confiar sua segurança a uma máquina. No entanto, é crucial distinguir entre um carro inteligente e um carro autônomo.
Os carros inteligentes hoje possuem recursos como controle de cruzeiro adaptativo, indicadores de ponto cego e câmeras retrovisoras. Essas tecnologias nos guiam, auxiliando na tomada de decisões informadas. No entanto, eles ainda necessitam de intervenção humana. Essencialmente, embora os carros inteligentes forneçam alertas sobre perigos potenciais, eles não navegam de forma autônoma, sem supervisão humana.
Traçando paralelos com a gestão de receitas, um RMS não é um carro autônomo, nem pretende ser. Embora alguns gestores de receitas prefiram manter o controlo sobre o sistema por questões de conforto, podem não compreender as implicações analíticas. As funcionalidades de seleção seletiva em um sistema em autoevolução prejudicam sua capacidade de discernir a eficácia de suas decisões.
Automação versus planilhas: o que levanta mais sobrancelhas?
Se você olhasse “sob o capô”de um RMS avançado, você perceberia que um mecanismo de autoaprendizagem o sustenta. Este mecanismo toma decisões de forma autônoma, implementa-as e depois observa os resultados. Usando esse feedback, ele recalibra e executa novas ações – tudo isso alimentado por vários cálculos e algoritmos.
Em contraste, um RMS desprovido desta capacidade de auto-aprendizagem não consegue adaptar-se eficazmente ao seu ambiente. Em vez disso, esses sistemas, que são de natureza mais favorável à decisão, dependem de estratégias baseadas em regras para preços dinâmicos. Sua eficácia está vinculada às capacidades do usuário que os configura e à eficácia das regras definidas. À medida que a dinâmica do mercado muda e o pessoal muda, manter esses sistemas atualizados e com bom desempenho pode tornar-se um desafio substancial.
Embora o suporte à decisão ofereça análises valiosas para escolhas estratégicas ocasionais, muitas decisões imediatas são necessárias a cada minuto do dia. Como pode um indivíduo sozinho – ou mesmo uma equipe – lidar efetivamente com esse grande volume sem a aplicação inteligente da automação?
Alguns sistemas necessitam de confirmação manual de alterações de taxas. Mesmo que estejam no piloto automático, eles precisam de intervenção humana. A capacidade computacional dos humanos é insignificante em comparação com um RMS. Esperar que os gestores de receitas supervisionem e ajustem consistentemente as taxas na escala necessária para a otimização não é realista. Após a análise, muitas vezes eles concordam com as taxas sugeridas pelo sistema, tornando a revisão manual redundante e causando atrasos desnecessários.
Isso não significa que um gestor de receitas seja totalmente redundante com um RMS automatizado. Em um cenário ideal, um RMS avançado deveria tomar decisões de preços de forma autônoma para a grande maioria – digamos, 90% dos dias monitorados. O gestor de receitas pode então concentrar-se no 10% que realmente precisa de atenção – os dias atípicos ocupados com feriados, grandes concertos e outros eventos significativos de mudança de mercado que apresentam amplas oportunidades de crescimento de receitas.
Confiar a análise de dados ao sistema automatizado libera o gestor de receitas para traçar estratégias para maximizar os lucros por meio da distribuição.
Confie no processo, confie no resultado
Uma falácia comum é esperar que a análise espelhe os processos de pensamento humano. Embora os humanos possam ser influenciados por fatores extrínsecos, como preços de combustíveis ou ações de concorrentes, a análise não está necessariamente a par de tais nuances.
Por exemplo, não se pode fazer com que o sistema analítico leia o jornal e depois decida incorporar alterações com base no impacto assumido das tendências macroeconómicas comunicadas. Em vez disso, a análise pode captar uma tendência e ajustar os resultados sem necessariamente conhecer o cenário real que a causou. Em contraste, os humanos fazem o processo inverso, veem um cenário do mundo real e mudam as suas suposições com base no novo conhecimento.
Os sistemas de gerenciamento de receita com autoaprendizagem criam automaticamente novos pontos de dados para calibração. Por exemplo, recalibrar as curvas de reserva a cada duas semanas à medida que novas tendências e padrões ocorrem ou recalcular a sensibilidade ao preço a cada duas semanas, determinando quando os hóspedes estão dispostos a pagar mais ou menos do que no período anterior.
Com muitas soluções de gestão de receitas e preços disputando atenção, a distinção se resume a ferramentas de suporte a decisões centradas em regras versus soluções de gerenciamento de decisões orientadas por análises que produzem facilmente ações decisivas que abrangem preços, disponibilidade de taxas e muito mais.
Dada a imprevisibilidade do mercado atual, a capacidade dos sistemas de autoaprendizagem é fundamental. No entanto, isso não torna obsoletas as funções humanas. Confiar no sistema significa confiar nos seus resultados com base nas informações que lhe são fornecidas.
Automação é um termo que causa arrepios, mas a realidade é que um RMS automatizado está longe de ser uma história de terror tanto para gerentes de receita quanto para hoteleiros. Hoteleiros experientes e inovadores estão a investir num RMS informatizado e de tomada de decisões que irá capacitar os seus hotéis, aumentando as receitas com maior eficiência, estabilidade a longo prazo e crescimento exponencial.
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