No mundo digital, dados são o novo petróleo, já que baseados neles as organizações podem tomar melhores decisões. Agora, de nada adianta coletá-los sem uma estrutura eficiente e integrada para fazer análises efetivas. Isso é consenso entre os RMs (Revenue Managers) das principais redes hoteleiras, hotéis de luxo e resorts do país. A pedido do Hotelier News, alguns deles compartilharam insights fundamentais para quem deseja fazer implementar uma cultura de Data Science.

E quando falamos alguns deles, fazemos referências aos profissionais de RM que integram o board da HSMAI Brasil, que realizou na semana passada a 9ª HSMAI Strategy Conference, em São Paulo. A seguir, veja os principais insights apontados por essas referências de mercado sobre o uso de dados para tomada de decisões.

Atraso

Um dos primeiros pontos a serem abordados é o atraso da hotelaria em relação ao assunto, principalmente se comparado a outros setores, como o varejo e até mesmo a aviação Segundo os profissionais ouvidos, muitos hotéis ainda tratam os dados de forma manual, gastando tempo considerável em análises que não rendem resultados. Com isso, não se consegue desenhar modelos que agreguem valor.

Evolução

Para compreender melhor a situação em que o setor se encontra, os especialistas em RM dividiram os hotéis por níveis de conhecimento e aplicação do uso das informações. São eles:

• Aware (ciente): a cultura de dados é secundária no funcionamento do empreendimento. Além de fazerem o input manual, as informações não são guardadas para análise e decisão posteriores.
• Proficient (proficiente): já inserem a cultura de dados de forma consistente por todo o hotel em plataformas dedicadas a isso. Contudo, essa coleta não é integrada entre os departamentos.
• Savvy (experiente): Nesses empreendimentos, os dados são inseridos e validados automaticamente. São informações de alta qualidade e integradas ao longo dos departamentos, além de misturar informações financeiras com as de reservas.
• Driven (dirigido): esse último nível classifica hotéis nos quais o negócio e seus dados alimentam-se mutuamente. Além de serem informações de qualidade, o uso dessas informações é muito mais eficiente, garantindo insights mais profundos. Fora isso, também é comum a utilização de IA (Inteligência Artificial) com modelos matemáticos personalizados para as necessidades do empreendimento.

Privacidade

Como já discutido anteriormente no Hotelier News, os dados pessoais coletados e guardados no branco de dados são de propriedade dos hóspedes. Com isso, os hotéis do futuro terão de encontrar uma alternativa para a pessoa que intermedia os dados do cliente e o serviço, pois enquanto isso for a realidade, os erros continuarão presentes.

Além disso, se a propriedade pretende pedir permissão para coletar os dados dos hóspedes, é bom que o faça garantindo benefícios e vantagens. Para isso, é necessário envolver áreas que estão mais atrasadas no assunto como o departamento de Gastronomia e Coquetelaria, Governança e etc.

Distribuição

Uma das prioridades sobre o assunto é a qualidade da distribuição das reservas. Segundo os profissionais ligados à HSMAI Brasil ouvidos na reportagem, o preço que está entrando para o caixa do hotel é, muitas vezes, diferente da tarifa publicada.

Isso se deu principalmente no pós-pandemia, quando houve descontrole completo da distribuição. Como exemplo, os profissionais citaram que cerca de 96% dos viajantes brasileiros que procuram hotéis no Trivago encontram preços mais baratos em intermediários em comparação aos canais diretos dos empreendimentos. A disparidade de preços gira em torno de 14% em relação ao canal direto.

Um time de especialistas em RM de associados da HSMAI contribuiu com a reportagem

Organização da informação

Sem isso, a empresa é incapaz de gerar informações relevantes a partir dos dados coletados. Em alguns casos, como na Aviva, a arquitetura de dados é uma área estratégica do negócio.

Para o futuro dos resorts, os profissionais acreditam que as próximas inovações devem envolver acompanhamento ainda mais preciso do comportamento dos hóspedes. O exemplo dado foi saber o horário e o local em que o hóspede toma uma caipirinha. Com isso, o empreendimento terá maior facilidade para ativação de experiências.

Mão de obra e tecnologia

De todos os desafios apresentados no processo de implementação de Data Science nos hotéis, os profissionais acreditam que o principal é a escassez de profissionais qualificados no assunto. A segunda barreira é a falta de ferramentas adequadas disponíveis no mercado.

Big Data

Por fim, os RMs entrevistados elencaram as principais aplicações do uso de Big Data em RM e distribuição:

• Customização total de experiências.
• Refinamento da precificação com base na curva de demanda por canais de distribuição.
• Otimização de overbooking inteligente para aumentar a ocupação.
• Tomada de decisões mais rápidas e redução de erros estratégicos.
• Criação de visões automatizadas que facilitam a elaboração de análises para ganho de tempo em ação.
• Diversificação da estratégia por nicho de mercado/cliente, maximização de pontos de vendas e maior controle de custos de canais.

(*) Crédito da capa: geralt/Pixabay

(**) Crédito da foto: Divulgação/HSMAI Brasil