Durante años, hablar de revenue management en el sector hotelero significaba pensar en grandes cadenas, equipos especializados y profesionales dedicados casi exclusivamente a analizar tarifas, ocupación y previsiones de demanda.
Para muchos hoteles independientes, pensiones y alojamientos de menor tamaño, ese nivel de gestión parecía difícil de justificar. Las tarifas se manejaban de una forma mucho más sencilla: unos precios para temporada alta, otros para los meses de menor demanda y algunos ajustes puntuales cuando se acercaba un evento importante o un fin de semana especialmente solicitado.
Ese modelo sigue existiendo, pero cada vez resulta más difícil depender únicamente de él.
Los viajeros tienen más opciones para comparar, los hábitos de reserva cambian con rapidez y dos fechas que parecen prácticamente idénticas en el calendario pueden terminar comportándose de forma completamente distinta.
Al mismo tiempo, la tecnología que antes estaba al alcance principalmente de las grandes cadenas se ha vuelto mucho más accesible.
Estas son tres razones por las que las herramientas de revenue management también están ganando terreno entre los hoteles pequeños e independientes.
Dividir el año entre temporada alta, media y baja es cómodo, pero ofrece una visión demasiado general de la demanda.
Un sábado de junio puede comportarse de manera completamente distinta al siguiente. Puede coincidir con un concierto, un congreso, una competición deportiva, un festival o una boda que genere más demanda de alojamiento. También puede ocurrir lo contrario: una fecha que normalmente funciona bien puede avanzar mucho más despacio de lo previsto.
Los hoteleros ya saben que la demanda cambia. La dificultad está en seguir esos cambios en todas las fechas futuras.
Incluso un establecimiento pequeño puede estar vendiendo habitaciones con muchos meses de antelación. Cada día tiene una combinación distinta de ocupación, disponibilidad restante, ritmo de reservas y tiempo hasta la llegada.
Revisar manualmente toda esa información a diario puede convertirse en una tarea enorme, especialmente en un hotel independiente donde la misma persona que controla las tarifas también puede estar gestionando al personal, hablando con proveedores, atendiendo a huéspedes o resolviendo problemas operativos.
La tecnología permite observar esos patrones de una forma mucho más constante.
Un sistema de revenue management hotelero puede ayudar a detectar cuándo las reservas para una fecha determinada están entrando más rápido de lo habitual o cuándo la demanda parece estar por debajo del comportamiento esperado del hotel.
Eso no significa subir el precio cada vez que se vende otra habitación.
En algunas ocasiones tendrá sentido aumentar la tarifa. En otras, mantenerla. Y cuando una fecha esté funcionando peor de lo previsto, puede ser conveniente reducir precios o investigar qué está frenando la demanda.
La diferencia está en disponer de información suficiente para tomar esa decisión antes.
Un hotel no necesita tener cientos de habitaciones para generar información útil.
Incluso un establecimiento pequeño acumula datos sobre cuándo reservan sus huéspedes, qué fechas se llenan primero, con cuánta antelación llegan las reservas, qué categorías tienen más demanda o cómo cambia la ocupación a lo largo del año.
La dificultad consiste en convertir toda esa información en decisiones.
Imaginemos dos sábados futuros que están actualmente al 60 % de ocupación.
A primera vista, podrían parecer exactamente iguales.
Sin embargo, uno de ellos puede encontrarse todavía a tres meses de distancia y normalmente estar solo al 35 % a estas alturas. El segundo puede quedar a una semana y, en circunstancias normales, encontrarse ya al 80 %.
La ocupación es la misma. La situación comercial no.
La primera fecha está funcionando claramente por encima del comportamiento habitual del hotel. La segunda está por detrás.
Esa diferencia puede ser mucho más importante que el porcentaje de ocupación por sí solo a la hora de decidir si el precio actual sigue siendo adecuado.
El ritmo de reservas también puede revelar otro problema que no siempre resulta fácil de detectar: vender demasiado rápido.
Para cualquier hotel es satisfactorio ver que una fecha se llena. Alcanzar el 100 % de ocupación suele interpretarse como una señal de éxito.
Pero si el hotel vende su última habitación varios meses antes de una fecha especialmente demandada, también puede significar que las tarifas eran demasiado bajas.
El establecimiento seguirá registrando una ocupación completa, pero habrá perdido la oportunidad de vender habitaciones a clientes que comenzaron a buscar más tarde y que quizá estaban dispuestos a pagar un precio superior.
En la cuenta de resultados no existe una línea llamada “ingresos que podríamos haber obtenido”. Precisamente por eso, la infravaloración de las habitaciones puede ser mucho más difícil de detectar que una habitación vacía.
Utilizar mejor los datos de reservas permite identificar estas situaciones con mayor antelación.
Una de las preocupaciones más habituales sobre la automatización de precios es que un algoritmo termine decidiendo cuánto deben pagar los huéspedes sin que el hotelero tenga capacidad real de intervenir.
En la práctica, la tecnología resulta más útil cuando complementa el conocimiento local en lugar de intentar sustituirlo.
Los responsables de un hotel suelen conocer circunstancias que todavía no aparecen claramente en los datos históricos.
Pueden saber que acaba de anunciarse un gran evento, que un espacio para bodas cercano tiene un fin de semana especialmente ocupado o que una fiesta local suele generar reservas más tarde de lo habitual.
Ese conocimiento sigue siendo fundamental.
La función de la tecnología es encargarse de la parte repetitiva del proceso.
Comprobar continuamente la ocupación, comparar el ritmo de reservas con periodos anteriores y revisar cientos de fechas futuras consume mucho tiempo. El software puede realizar buena parte de ese seguimiento en segundo plano y llamar la atención sobre los días que realmente requieren una decisión.
El hotelero sigue pudiendo establecer límites de precios, intervenir cuando lo considere necesario y aplicar su conocimiento del mercado.
Para un alojamiento pequeño, el ahorro de tiempo puede ser tan importante como la mejora de los precios.
La persona responsable del revenue management rara vez dedica toda su jornada a las tarifas. También puede encargarse del personal, responder consultas, tratar con proveedores, gestionar el marketing y resolver muchos otros asuntos del día a día.
Automatizar parte del análisis permite aplicar una estrategia más sofisticada sin necesidad de contar con un departamento específico de revenue management.
Las grandes compañías hoteleras seguirán teniendo ventajas que un establecimiento independiente difícilmente puede reproducir.
Disponen de presupuestos de marketing mucho mayores, marcas reconocidas, amplias bases de datos de clientes y equipos especializados en áreas como distribución, análisis o revenue management.
Sin embargo, algunas ventajas que antes dependían directamente del tamaño del negocio están dejando de hacerlo.
Hoy un hotel independiente puede utilizar un motor de reservas profesional, distribuir sus habitaciones a través de diferentes canales, analizar sus patrones de reserva y gestionar sus precios con un nivel de detalle que hace unos años habría requerido muchos más recursos.
Eso cambia la forma de competir.
El objetivo no debería ser que un hotel independiente funcione exactamente igual que una gran cadena.
De hecho, sus principales fortalezas suelen encontrarse precisamente en aquello que las grandes organizaciones tienen más dificultades para reproducir: personalidad, conocimiento del entorno, flexibilidad y un trato más cercano con el huésped.
La tecnología aporta valor cuando mejora la parte comercial del negocio sin eliminar esas diferencias.
Adoptar tecnología de revenue management no debería convertir la gestión de tarifas en una sucesión constante de cambios.
El objetivo no es modificar precios tantas veces como sea posible. Es saber cuándo existe una razón real para hacerlo.
Puede significar detectar una fecha que está llenándose mucho más rápido de lo habitual antes de que apenas queden habitaciones. También puede ayudar a identificar un periodo débil varias semanas antes, cuando todavía existe margen para reaccionar.
O quizá permita comprobar que una categoría concreta se agota siempre antes que otra y que conviene revisar la diferencia de precio entre ambas.
Los hoteles llevan tomando este tipo de decisiones desde mucho antes de que existiera el software especializado.
Lo que ha cambiado es la cantidad de información disponible y la rapidez con la que puede analizarse.
Esa es precisamente una de las razones por las que la tecnología de revenue management ya no pertenece únicamente a las grandes cadenas.
Para los establecimientos más pequeños, se ha convertido en una forma de acceder a herramientas comerciales que antes resultaban más costosas o difíciles de utilizar, sin dejar de lado el conocimiento y la experiencia de quienes mejor conocen el hotel.
