{"id":241486,"date":"2021-05-05T12:32:20","date_gmt":"2021-05-05T10:32:20","guid":{"rendered":"https:\/\/lybra.tech\/?p=241486"},"modified":"2023-05-09T16:39:06","modified_gmt":"2023-05-09T14:39:06","slug":"ruolo-dei-big-data-nel-revenue-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lybra.tech\/it\/ruolo-dei-big-data-nel-revenue-management\/","title":{"rendered":"Qual \u00e8 il Ruolo dei Big Data nel Revenue Management?"},"content":{"rendered":"<h2><strong>Guardiamo avanti, per non riamanere indetro<\/strong><\/h2>\n<p>Il mondo del <strong>turismo<\/strong> negli ultimi anni \u00e8 stato scosso da una forte spinta innovativa, grazie all\u2019introduzione delle nuove tecnologie e ad una maggiore consapevolezza manageriale. Come spesso accade, la tecnologia corre veloce ed \u00e8 necessario fare un recap per capire quale parte pu\u00f2 essere utile e quale parte va tralasciata.<\/p>\n<blockquote>\n<h4>Con i Big Data si completa la visione originaria del revenue management. Vi spiego il perch\u00e8, ma partiamo dall&#8217;inizio<\/h4>\n<\/blockquote>\n<pre><\/pre>\n<h2><strong>Breve storia\u00a0<\/strong><\/h2>\n<p>I Big Data sono un concetto relativamente nuovo nel turismo.<\/p>\n<p>Sorvolando la mera definizione accademica delle 5V, si tratta di una enorme quantit\u00e0 di dati che possono essere strutturati (cio\u00e8 seguono una logica tabellare come excel) o non strutturati, e possono avere natura diversa (Email, immagini, testi, ricerche). Lo sviluppo di questo nuove filone tecnologico \u00e8 stato reso possibile con la diffusione dei sistemi in Cloud. L\u2019interconnessione dei sistemi, unita alla infinita capacit\u00e0 di immagazzinare i dati a prezzi contenuti, ha aperto le porte alla democratizzazione dei Big Data, prima esclusiva solo di pochi.<\/p>\n<p>Creare una piattaforma di gestione dei BIG DATA \u00e8 tuttavia un&#8217;operazione onerosa sia dal punto di vista dei costi che delle competenze, nel turismo sono poche le aziende in grado di portare avanti questo tipo di progettualit\u00e0:<strong>\u00a0Il Gruppo Zucchetti<\/strong> \u00e8 stato il primo player del settore a percorrere questa strada innovativa. Una buona notizia che\u00a0 dimostra la volont\u00e0 e la possibilit\u00e0 di essere innovativi in un settore conservativo come il nostro.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-2222 \" src=\"https:\/\/lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/post-nov-24.jpg\" alt=\"dati futuri di domanda ricerche sull'italia Lybra RMS \" width=\"1349\" height=\"885\" srcset=\"https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/post-nov-24.jpg 1024w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/post-nov-24-300x197-1.jpg 300w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/post-nov-24-768x504-1.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1349px) 100vw, 1349px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong>I BIG DATA nel Revenue Management:<\/strong> s\u00ec, ma dove si applica?<\/h2>\n<p>Big data rimane un termine abbastanza generico, molto usato sopratutto nel marketing ma spesso dai contorni sfumati. Se nel mondo del turismo i campi di applicazione dei Big Data possono essere molto estesi, nel campo del <strong><a href=\"https:\/\/www.lybra.tech\/it\/le-migliori-strategie-di-revenue-management-alberghiero-per-incrementare-le-entrate\/\">revenue management<\/a> trova una sua collocazione ideale <a href=\"https:\/\/www.lybra.tech\/it\/il-nuovo-paradigma-nel-revenue-management\/\">nell\u2019analisi della domanda<\/a><\/strong>, vediamo perch\u00e9.<\/p>\n<p>La definizione classica del revenue management \u00e8<\/p>\n<ul>\n<li><strong>vendere al prezzo giusto<\/strong><\/li>\n<li><strong>al momento giusto<\/strong><\/li>\n<li><strong>al cliente giusto<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>L\u2019evoluzione delle tecniche di analisi \u00e8 sempre ruotata intorno a questi concetti. Spesso si sente parlare di elasticit\u00e0 della domanda per capire quanto un cliente \u00e8 disposto a pagare per una camera d\u2019hotel, tuttavia questo dato \u00e8 sempre stato complesso da ricavare.<\/p>\n<p>Il tentativo pi\u00f9 semplice \u00e8 stato quello di analizzare lo storico dell\u2019hotel, i dati del PMS, per studiare i pattern di acquisto dei clienti nel passato considerandoli validi anche negli anni successivi. La letteratura del revenue management \u00e8 piena di case study basati su questo modello di analisi che presenta dei punti di debolezza che possiamo analizzare semplicemente riprendendo la definizione di revenue management:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>1. Vendere al momento giusto:<\/h3>\n<blockquote><p><strong>Qual \u00e8 il momento giusto per alzare o abbassare una tariffa?<\/strong><\/p><\/blockquote>\n<ul>\n<li><strong>Senza Big Data non lo sappiamo<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Secondo il metodo tradizionale si analizza lo storico, si definisce una tariffa di partenza e in base all\u2019anno scorso moduliamo i prezzi tenendo in considerazione l\u2019evoluzione dell\u2019occupazione insieme ad altre variabili pi\u00f9 o meno importanti, che cambiano anche in base alla modalit\u00e0 di lavoro del revenue manager.<\/p>\n<p><strong>Questa modalit\u00e0 di analisi \u00e8 corretta ma poco precisa.<\/strong><\/p>\n<blockquote><p>Perch\u00e8 senza i dati di domanda In realt\u00e0 non sappiamo nulla dei turisti nel presente, abbiamo solo una proiezione dal passato.<\/p><\/blockquote>\n<p>Non sappiamo quando alzare il prezzo, se conviene aspettare o no.<\/p>\n<p>Quindi si finisce per alzare i prezzi nel momento sbagliato, oppure non alzarli quando ci sarebbero clienti disposti ad acquistare a prezzi pi\u00f9 alti. Perch\u00e8 qui l\u2019errore che commettono gli hotel (molti), non sapendo cosa accade veramente, \u00e8 di seguire i competitors al buio, pratica che spesso porta ad un\u2019azione che deprime tutto il mercato.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>2. Vendere al prezzo giusto:<\/h3>\n<blockquote><p><strong>Qual \u00e8 il prezzo giusto per i transient? <\/strong><\/p><\/blockquote>\n<ul>\n<li><strong>Senza il dato di domanda \u00e8 complesso rispondere.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Un metodo alternativo\u00a0 \u00e8 analizzare anche in questo caso i pattern dei prezzi sullo storico, ma siamo sicuri che in passato \u00e8 stato fatto un pricing giusto? NO, quindi \u00e8 molto probabile che si riporti l\u2019errore nel presente. Questo \u00e8 anche il punto in cui sorgono le problematiche per gli algoritmi.<\/p>\n<p>Esempio: nei modelli di machine learning (algoritmi di apprendimento automatico) di classificazione come il riconoscimento delle immagini in automatico, l\u2019algoritmo viene &#8220;allenato&#8221; a riconoscere l&#8217;immagine perch\u00e8 a monte gli viene data l&#8217;immagine corretta. Riconosce una mela in mezzo alle banane perch\u00e9 all&#8217;inizio gli viene mostrata la mela o un&#8217;idea ottimale di mela. L\u2019 esempio pu\u00f2 essere esteso ai modelli predittive dei testi, come spesso fa Google.<\/p>\n<p><strong>Nel caso degli hotel \u00e8 un po\u2019 pi\u00f9 complicato<\/strong>: In un hotel, prendendo i dati storici, il problema principale \u00e9 che non sai se quello che \u00e9 accaduto \u00e9 l\u2019ottimale. Sai che l\u2019anno scorso hai venduto 20 camere a 100 euro, ma non sai se questo \u00e8 il risultato ottimale. Magari avresti potuto vendere lo stesso numero di camere ad un prezzo pi\u00f9 alto. Quindi allenare un sistema solo sui dati dell&#8217;anno passato per predire il futuro potrebbe portare a risultati non ottimali.<\/p>\n<p>Per concludere:<\/p>\n<p><strong>Non esiste una dicotomia tra Small data (dati dei PMS) e Big Data (dati di domanda), non \u00e8 mai esistita perch\u00e8 l&#8217;uno \u00e8 il completamento dell&#8217;altro<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>I Big data<\/strong> nel revenue management offrono l\u2019opportunit\u00e0 di analizzare in tempo reale quanti clienti stanno cercando la vostra destinazione, da quale paese, con quale capacit\u00e0 di spesa. Informazioni fondamentali per applicare il prezzo giusto al cliente giusto. <strong>Problemi<\/strong> (necessita di grandi infrastrutture e di modelli di analisi avanzati)<\/li>\n<li><strong>Gli Small data<\/strong> permettono di osservare nel dettaglio le principali informazioni dell\u2019hotel, l\u2019evoluzione delle principali metriche elementi imprescindibili per definire le strategie di vendita. <strong>Problemi<\/strong> (L&#8217;inserimento dei dati da analizzare nel PMS deve essere fatto nella maniera corretta)<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-241506 size-full\" src=\"https:\/\/lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-scaled.jpeg\" alt=\"Big Data Lybra domanda futura\" width=\"1560\" height=\"901\" srcset=\"https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-scaled.jpeg 1560w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-300x173.jpeg 300w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-1024x592.jpeg 1024w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-768x444.jpeg 768w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-1536x887.jpeg 1536w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-2048x1183.jpeg 2048w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-1080x624.jpeg 1080w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-1280x739.jpeg 1280w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-980x566.jpeg 980w, https:\/\/www.lybra.tech\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ricerche-europee@2x-1-480x277.jpeg 480w\" sizes=\"auto, (max-width: 1560px) 100vw, 1560px\" \/><\/p>\n<h3><strong>L&#8217;Hub dei dati di domanda, un progetto innovativo per democratizzare i Big Data a vantaggio degli hotel<\/strong><\/h3>\n<p>Lybra e Zucchetti hanno sviluppato il primo grande progetto di BIG DATA sul territorio italiano per l\u2019analisi della domanda, grazie ai dati di <strong>15.000<\/strong> hotel uniti alla mappatura dei prezzi di vendita, analisi delle ricerche dei voli e gli eventi. Un progetto realizzato per aggiungere al revenue management la parte che, come abbiamo visto, \u00e8 sempre mancata e che permette di rispondere alle domande che noi tutti ci facciamo quotidianamente:<\/p>\n<blockquote><p>quanti turisti ci sono che comprerebbero le mie camere? Fino a quanto sono disposti a spendere?<\/p>\n<p><strong>Small data e big Data insieme, ognuno dei due set di dati, se ben assemblati, possono portare importanti benefici alle analisi e quindi al business degli hotel.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n<h4><a href=\"https:\/\/lybra.tech\">Lybra<\/a> \u00e8 il primo RMS a combinare in un unico sistema i vantaggi degli Small data e dei Big Data. Un\u2019esperienza unica al revenue manager, che ora \u00e8 in grado di guardare direttamente ai dati di mercato e di pressione della domanda in REAL-TIME. Un progetto che mette i Big Data alla portata di tutti gli hotel italiani, elevando esponenzialmente l&#8217;accuratezza delle analisi rispetto ai metodi tradizionali.<\/h4>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>In basso le ricerche sull&#8217;Italia dall&#8217;estero nei mesi estivi, il grafico \u00e8 dinamico. Muovendo la barra si cambia giorno di analisi.\u00a0 Buona visione!<\/p>\n<div class=\"flourish-embed flourish-globe\" data-src=\"visualisation\/6067064\"><script src=\"https:\/\/public.flourish.studio\/resources\/embed.js\"><\/script><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Guardiamo avanti, per non riamanere indetro Il mondo del turismo negli ultimi anni \u00e8 stato scosso da una forte spinta innovativa, grazie all\u2019introduzione delle nuove tecnologie e ad una maggiore&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":239335,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[39],"tags":[422,190,426,814,204,174,198,263,456,251,216],"class_list":["post-241486","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-news","tag-big-data-it","tag-dati-futuri","tag-future-demand-data-it","tag-gestione-delle-entrate","tag-lybra-assistant","tag-revenue-management-it","tag-ricerche-voli","tag-rms-it","tag-small-data","tag-turismo","tag-turisti"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.7 (Yoast SEO v27.7) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Qual \u00e8 il Ruolo dei Big Data nel Revenue Management? 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