{"id":2514,"date":"2020-12-19T23:08:57","date_gmt":"2020-12-19T22:08:57","guid":{"rendered":"https:\/\/lybra.tech\/?p=2514"},"modified":"2023-05-09T16:03:40","modified_gmt":"2023-05-09T14:03:40","slug":"datos-futuros-revenue-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lybra.tech\/es\/datos-futuros-revenue-management\/","title":{"rendered":"Las Bases del Cambio en el Revenue Management"},"content":{"rendered":"

Fulvio Giannetti \u2014 CEO and Head of Data Science at Lybra<\/a><\/p>\n

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Explicar un concepto complejo…<\/h3>\n

La creaci\u00f3n de previsiones que no se basan (o que se basan m\u00ednimamente) en datos hist\u00f3ricos<\/strong> es un ejercicio de an\u00e1lisis verdaderamente complejo, especialmente en la industria del turismo y en Revenue Management.<\/p>\n

Es importante saber que, antes de Lybra Assistant<\/a>, ning\u00fan proveedor de RMS ha intentado incluir los datos que tenemos en nuestro algoritmo por varias razones, entre ellas la escasez de datos futuros<\/strong> y de literatura cient\u00edfica capaz de proporcionar modelos adecuados.<\/p>\n

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La mejor manera es usar una met\u00e1fora…<\/h3>\n

En lugar de datos, usemos el espectro de colores, desde el azul al amarillo. Imagina construir el mejor algoritmo del mundo combinando estos dos colores. Ahora, a pesar de lo avanzado que sea el programa, el resultado siempre se basar\u00e1 en estos dos colores. En resumen, el resultado sugerido por el programa podr\u00eda ser cualquier color en el espectro desde el azul al amarillo, incluyendo muchas tonalidades de verde.<\/p>\n

En este caso tradicional (como en los RMS tradicionales), estamos limitados por los colores que usamos como nuestros datos de entrada originales, no por las capacidades del programa en s\u00ed mismo. Veamos un ejemplo para ilustrar mejor las limitaciones de los datos de entrada (o colores)… Si quisi\u00e9ramos crear el marr\u00f3n, necesitar\u00edamos a\u00f1adir otro color al programa: el rojo.<\/p>\n

Ahora, volvamos a lo que estamos haciendo en Lybra; hoy, estamos creando algoritmos basados en datos de nuevas y diferentes fuentes, incluyendo b\u00fasquedas de vuelos, metabuscadores, presi\u00f3n en la demanda de OTA, eventos. Para volver a nuestra met\u00e1fora, estamos a\u00f1adiendo nuevos colores a la etapa de entrada, que se utiliza para crear una previsi\u00f3n (revenue management de los hoteles) que describe con m\u00e1s precisi\u00f3n la verdadera previsi\u00f3n de la demanda de los hoteles – d\u00e1ndonos la oportunidad de crear todos los colores del mundo.<\/p>\n

Empezamos a trabajar en este proyecto hace 4 a\u00f1os y estamos contentos de tener la oportunidad de trabajar con un equipo dedicado perteneciente al Grupo Zucchetti, una de las empresas europeas m\u00e1s importantes en el sector de la inform\u00e1tica.<\/p>\n

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Algunos conceptos b\u00e1sicos<\/h3>\n

Determinar qu\u00e9 variable es la ‘m\u00e1s importante’<\/em><\/strong> para crear una previsi\u00f3n<\/strong> en la gesti\u00f3n de los ingresos es m\u00e1s complicado de lo que parece a primera vista. Para empezar, es crucial entender el significado de m\u00e1s importante. Es m\u00e1s correcto hablar de ‘importancia relativa’<\/em><\/strong>, que traducido en ciencia de los datos significa atribuir el peso correcto a las variables seg\u00fan los contextos;.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 nuevas variables estamos analizando en nuestro modelo avanzado de revenue management y <\/strong>por qu\u00e9 son relativamente importantes?<\/strong><\/p>\n

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B\u00fasquedas de vuelos<\/span><\/h4>\n

Las b\u00fasquedas de vuelos en los destinos son un factor importante, pero la importancia de estos datos tiende a disminuir cuanto m\u00e1s te alejas de la ciudad que ‘alberga’\u00a0 el aeropuerto.<\/p>\n

B\u00fasquedas de reserva<\/span><\/h4>\n

Estos datos son importantes, pueden parecer redundantes en algunos casos en comparaci\u00f3n con las b\u00fasquedas de vuelos, pero son \u00fatiles para los hoteles situados en la provincia o lejos de los aeropuertos.<\/p>\n

Eventos<\/span><\/h4>\n

Los eventos son otro elemento importante, sin embargo, no todos tienen un impacto en el destino y por lo tanto en la ocupaci\u00f3n del hotel.<\/p>\n

Compset<\/span><\/h4>\n

Entender lo que hace la competencia es crucial porque, independientemente de si siguen o no estrategias de revenue o de precios, en conjunto, determinan el precio de referencia. El precio de referencia es uno de los par\u00e1metros m\u00e1s importantes que el cliente sigue antes de comprar un producto o servicio.<\/p>\n

Reputaci\u00f3n<\/span><\/h4>\n

La reputaci\u00f3n desempe\u00f1a naturalmente un papel importante porque influye en la determinaci\u00f3n del precio de referencia por parte del cliente y, por otra parte, afecta a la capacidad de fijaci\u00f3n de precios del hotel. El precio y la reputaci\u00f3n est\u00e1n inextricablemente ligados y juegan en diferentes niveles temporales. La reputaci\u00f3n es un activo intangible, que se deteriora incluso con una pol\u00edtica de precios demasiado baja a largo plazo.<\/p>\n

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El antiguo paradigma…<\/h3>\n

Todas las variables desempe\u00f1an un papel importante en la determinaci\u00f3n del pron\u00f3stico<\/strong>, pero a diferencia de solamente el an\u00e1lisis de los datos hist\u00f3ricos, el peso de cada una de estas variables es <\/strong>relativo, contextualizado al hotel individual.<\/strong><\/p>\n

En la mayor\u00eda de los casos, las previsiones tradicionales toman datos hist\u00f3ricos y los proyectan hacia el futuro, mediante el an\u00e1lisis de las tendencias de pick-up. Esta metodolog\u00eda ha sido la madre de las previsiones durante 40 a\u00f1os, es decir, desde los or\u00edgenes de la gesti\u00f3n de los ingresos como ciencia aplicada. A lo largo de los a\u00f1os se ha investigado mucho sobre c\u00f3mo hacer previsiones utilizando las series temporales almacenadas en el PMS (sistema de gesti\u00f3n del hotel), gracias a estudios individuales o proyectos universitarios.<\/p>\n

Sin embargo, este tipo de an\u00e1lisis es fundamentalmente inexacto, porque no considera muchas variables ‘relativamente importantes’.<\/p>\n

Por ejemplo, si s\u00f3lo analizamos las tendencias del pick-up del a\u00f1o pasado, s\u00f3lo tenemos un n\u00famero, pero no tenemos ninguna informaci\u00f3n que explique ese resultado. No sabemos nada sobre el precio de los competidores del a\u00f1o pasado o la presi\u00f3n de la demanda del a\u00f1o pasado. Sin embargo, estas son variables importantes que de alguna manera condicionaron el pick-up del a\u00f1o pasado, pero es informaci\u00f3n que los modelos de pick-up no usan. Por esta raz\u00f3n, la precisi\u00f3n de los modelos de pron\u00f3stico no es excelente.<\/p>\n

A partir de estas consideraciones, es f\u00e1cil comprender el nivel de abstracci\u00f3n que tienen los modelos <\/strong>tradicionales de revenue management y por qu\u00e9 hoy en d\u00eda, con las nuevas tecnolog\u00edas y sobre todo <\/strong>con el fuerte dinamismo del mercado, es necesario mirar hacia adelante.<\/strong><\/p>\n

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El nuevo paradigma…<\/h3>\n

El proceso de optimizaci\u00f3n, es decir, la utilizaci\u00f3n de algoritmos complejos con datos futuros complejos, tiene el prop\u00f3sito principal de encontrar la dosis correcta de las variables individuales <\/strong>para aumentar la exactitud de la previsi\u00f3n y, por consiguiente, de la fijaci\u00f3n de precios y de todas las <\/strong>actividades relacionadas con el revenue management.<\/strong><\/p>\n

Sin embargo, dada la complejidad del tema, es impensable cambiar manualmente el peso de cada variable para cada hotel y es por eso por lo que se utilizan algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

Estos nuevos modelos de inteligencia artificial funcionan de forma independiente para encontrar el equilibrio adecuado en la dosificaci\u00f3n de cada una de las variables de mercado para optimizar y respaldar cient\u00edficamente las decisiones de revenue management.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Fulvio Giannetti \u2014 CEO and Head of Data Science at Lybra Explicar un concepto complejo… La creaci\u00f3n de previsiones que no se basan (o que se basan m\u00ednimamente) en datos…<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":2515,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[127],"tags":[826,154,223,225,825,221,106,219,72,227,824,108],"class_list":["post-2514","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-noticias","tag-asistente-rms","tag-assistant-rms-es","tag-compset","tag-forecast-es","tag-gestion-de-ingresos","tag-las-busquedas-de-vuelos","tag-latam","tag-prevision-en-la-gestion-de-los-ingresos","tag-revenue-management","tag-rms-es","tag-rms-es-2","tag-spanish"],"acf":[],"yoast_head":"\nLybra - Datos Futuros en el Revenue Management<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Antes de Lybra Assistant, ning\u00fan proveedor de RMS ha intentado incluir datos futuros en su soluci\u00f3n para optimizar los procesos de revenue management.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.lybra.tech\/es\/datos-futuros-revenue-management\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Las Bases del Cambio en el Revenue Management\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Antes de Lybra Assistant, ning\u00fan proveedor de RMS ha intentado incluir datos futuros en su soluci\u00f3n para optimizar los procesos de revenue management.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.lybra.tech\/es\/datos-futuros-revenue-management\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Lybra Tech\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/Lybra.Tech\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2020-12-19T22:08:57+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-05-09T14:03:40+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/Lybra-Assistant-the-looking-forward-RMS-Spanish.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1280\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"720\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Lybra Team\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@LybraTech\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@LybraTech\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Lybra Team\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.lybra.tech\\\/es\\\/datos-futuros-revenue-management\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.lybra.tech\\\/es\\\/datos-futuros-revenue-management\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Lybra Team\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/3.70.39.161:80\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/513a2e2ed81e759a5e87aafb307d7855\"},\"headline\":\"Las Bases del Cambio en el Revenue Management\",\"datePublished\":\"2020-12-19T22:08:57+00:00\",\"dateModified\":\"2023-05-09T14:03:40+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.lybra.tech\\\/es\\\/datos-futuros-revenue-management\\\/\"},\"wordCount\":1136,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/3.70.39.161:80\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.lybra.tech\\\/es\\\/datos-futuros-revenue-management\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.lybra.tech\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/12\\\/Lybra-Assistant-the-looking-forward-RMS-Spanish.png\",\"keywords\":[\"Asistente RMS\",\"Assistant RMS\",\"Compset\",\"forecast\",\"Gesti\u00f3n de ingresos\",\"Las b\u00fasquedas de vuelos\",\"LATAM\",\"previsi\u00f3n en la gesti\u00f3n de los ingresos\",\"Revenue Management\",\"RMS\",\"RMS\",\"Spanish\"],\"articleSection\":[\"Noticias\"],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.lybra.tech\\\/es\\\/datos-futuros-revenue-management\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.lybra.tech\\\/es\\\/datos-futuros-revenue-management\\\/\",\"name\":\"Lybra - 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