La integración de herramientas y soluciones tecnológicas basadas en Big Data e IA, como los sistemas de gestión de precios (Revenue Management Systems, RMS), son aliados esenciales para maximizar beneficios y optimizar los ingresos de una organización.
Cada vez más empresas apuestan por la incorporación de RMS en su operativa para gestionar mejor los precios de sus productos. Desde la experiencia que tenemos en Damavis, hemos visto cómo su utilización se ha extendido hacia otros sectores. Las primeras en adoptarlos fueron las aerolíneas y las cadenas hoteleras, pero ahora muchas más industrias están reconociendo el potencial de estos softwares de gestión de precios.
A pesar de las grandes ventajas que ofrece la integración con un RMS, su efectividad depende de cómo se implemente dicha integración. En este artículo, discutiremos cuatro acciones clave para maximizar el éxito en la integración con un RMS.
Flujo de datos en tiempo real
Tanto los revenue managers, que son los usuarios de los RMS, como los propios procesos internos y automáticos de los RMS, necesitan tener el dato lo más actualizado posible para poder ser ágiles a la hora de tomar decisiones.
Es común encontrar integraciones con RMS donde los datos se envían solo unas pocas veces al día, o incluso una única vez al día. Es en ese momento donde la toma de decisiones empieza. Por un lado, las predicciones internas del sistema tiene sentido que se actualicen, al igual que los precios recomendados que proporcionan. Por otro lado, los revenue managers pueden cambiar su política de precios en base a esta nueva actualización de los datos.
En algunos casos, el envío de datos es más crítico que otros. Pongamos un ejemplo. Supongamos que un hotel tiene una ocupación para un día de estancia a futuro de un 50%. La política de precios vigente en el RMS es acorde a que por el momento hay bastante disponibilidad en el hotel. De repente llega una reserva de grupo que llena el 45% del hotel. Es decir, si contabilizamos este grupo, la ocupación total del hotel para dicho día sería del 95%.
La pregunta es, ¿aplicaríamos la misma política de precios con una ocupación del 50% y del 95%? Seguramente no, por lo que, si dicha reserva de grupo tarda horas en llegar al RMS, la política de precios vigente estará desactualizada durante todo ese tiempo, haciendo que se vendan productos a precios subóptimos.
Otro motivo para la importancia del flujo de datos en tiempo real, es la generación de confianza en el sistema. Es común que los revenue managers comparen los datos mostrados por el RMS con los del software de gestión de reservas. Si hay discrepancias, debido a que el software de gestión de reservas tiene datos más actualizados que el RMS, los revenue managers tenderán a:
- Estar atentos a dos sistemas para tomar decisiones, incrementando la cantidad de trabajo, disminuyendo la rapidez de acción y aumentando la probabilidad de errores.
- Dejar de usar el RMS por desconfianza en los datos que gestiona. En este caso, la inversión hecha por la empresa para optimizar ingresos habrá sido en vano.
Centralizar la gestión de precios en el RMS
Existen múltiples escenarios en los que la gestión de precios no se realiza completamente en el RMS tras su integración, y los motivos son diversos. Algunos ejemplos son los siguientes:
- Limitaciones del RMS: El RMS no soporta la gestión de todos los productos del usuario. Por ejemplo, las cadenas hoteleras deben gestionar precios de diversas tarifas, tipos de habitaciones y regímenes. Según el nivel de sofisticación del RMS, se podrán gestionar más o menos de estos tipos de productos. Por ello, es esencial realizar un buen estudio de mercado y analizar qué proveedores de RMS se adecuan mejor a las necesidades del negocio.
- Gestión parcial de tarifas: De la multitud de tarifas que se deben gestionar, solo un subconjunto se gestiona a través del RMS para simplificar su uso. Sin embargo, esto tiene una contrapartida importante: ni el revenue manager ni el RMS tienen una visión completa de lo que se vende y a qué precio.
- Descuentos y campañas de marketing: El equipo de marketing lanza campañas que implican descuentos, es decir, cambios de precios que no se gestionan en el RMS al no ser revenue managers. Esto hace que los precios supuestamente vigentes en el RMS no sean verdaderamente los precios oficiales publicados. Esto tiene dos impactos negativos:
- Los sistemas de predicción del RMS se ven afectados porque no reconocen que el incremento de conversiones se debe a un cambio de precios que el sistema no ha observado. Al reentrenar los modelos de predicción, éstos no serán precisos debido a la falta de consideración de los cambios de precios externos al RMS.
- El revenue manager pierde el control de los cambios de precios que ocurren, dificultando su proceso de toma de decisiones. Este segundo motivo genera la necesidad de que los departamentos de marketing y comerciales trabajen codo con codo.
En general, no gestionar todas las tarifas y productos en el RMS dificulta al sistema realizar predicciones precisas y recomendaciones de precios óptimas, y complica a los revenue managers mantener el control de toda la estrategia de precios de la empresa.
Limitar el uso de eventos
Es común que los RMS tengan una sección dedicada a la gestión de eventos, que el sistema utiliza para modificar predicciones y recomendaciones de precios. Estos eventos permiten a los RMS agrupar días similares y utilizar estos grupos en sus sistemas de inteligencia artificial.
Sin embargo, crear una multitud de eventos de poca relevancia puede dificultar el agrupamiento de «suficientes» días similares, ya que muchos días podrían considerarse como contextos únicos. Esto reduce la cantidad de datos históricos disponibles para predecir y hacer recomendaciones en días con eventos.
Por lo tanto, es crucial que los eventos introducidos en el sistema sean lo suficientemente relevantes como para tener un impacto significativo en la conversión.
Aceptar algunas de las recomendaciones de precio
La reticencia a realizar tests A/B sobre la política de precios varía según el sector, pero asumir el riesgo de fijar un precio subóptimo durante estas pruebas es esencial para identificar la política de precios que genera mayores ingresos. Este riesgo puede dificultar la disposición de los revenue managers a aceptar las recomendaciones de precios proporcionadas por el RMS.
Aplicar algunas de las recomendaciones de precios del RMS permite al sistema evaluar el impacto de los precios que considera óptimos. Al permitir que el sistema observe la eficacia de sus recomendaciones, se está invirtiendo a medio plazo en obtener mejores sugerencias, ya que el sistema tendrá la oportunidad de aprender del impacto de sus propuestas.
Por tanto, en la medida de lo posible, es recomendable aceptar algunas de las recomendaciones de precios del RMS, para que el sistema pueda generar mejores recomendaciones con el tiempo.
Conclusión
En este artículo, hemos hablado de cuatro acciones que se pueden llevar a cabo a la hora de integrar nuestra empresa con un RMS para conseguir el objetivo final de estos sistemas: optimizar la política de precios para maximizar el ingreso a largo plazo.
Es recomendable que estas integraciones permitan un flujo de datos en tiempo real entre los sistemas donde se genera el dato y el RMS. Por otro lado, también es aconsejable gestionar el mayor número de tarifas y productos en el RMS para hacer consciente al sistema de lo que se vende, a cuánto se vende y a permitir tener una visión global de la política de precios a los revenue managers.
Finalmente, hemos hablado de cóomo una buena gestión de eventos y aceptar ciertas recomendaciones del sistema le permiten optimizar sus procesos de inteligencia artificial.
