{"id":2428,"date":"2020-12-21T14:46:14","date_gmt":"2020-12-21T14:46:14","guid":{"rendered":"https:\/\/lybra.tech\/?p=2428"},"modified":"2020-12-22T15:07:19","modified_gmt":"2020-12-22T15:07:19","slug":"il-nuovo-paradigma-nel-revenue-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lybra.tech\/it\/il-nuovo-paradigma-nel-revenue-management\/","title":{"rendered":"Il Cambio di Paradigma nel Revenue Management"},"content":{"rendered":"<p id=\"tw-target-text\" class=\"tw-data-text tw-text-large XcVN5d tw-ta\" dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\"><span lang=\"it\">Mi \u00e8 stato chiesto pi\u00f9 di una volta di spiegare che cosa si intende per <strong>Cambio di Paradigma nel Revenue Management<\/strong>\u00a0in relazione alla previsione della domanda\u00a0 e, come data scientist, ho difficolt\u00e0 a spiegarne il significato in modo pi\u00f9 semplice. <\/span><\/p>\n<h4 class=\"tw-data-text tw-text-large XcVN5d tw-ta\" dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\"><span lang=\"it\">Spiegare un concetto complesso &#8230; <\/span><\/h4>\n<p class=\"tw-data-text tw-text-large XcVN5d tw-ta\" dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\"><span lang=\"it\">La creazione di previsioni che non sono basate su dati storici \u00e8 un esercizio di analisi veramente complesso, soprattutto nel settore del turismo. E&#8217; importante sapere che, prima di Lybra, nessun revenue management system\u00a0 ha mai provato a includere i dati che inseriamo nel nostro algoritmo, per 2 ragioni su tutte:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li class=\"tw-data-text tw-text-large XcVN5d tw-ta\" dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\"><span lang=\"it\">la scarsit\u00e0 di dati futuri\u00a0<\/span><\/li>\n<li class=\"tw-data-text tw-text-large XcVN5d tw-ta\" dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\"><span lang=\"it\"> la mancanza di una letteratura scientifica in grado di fornire modelli adeguati.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h4 class=\"tw-data-text tw-text-large XcVN5d tw-ta\" dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\"><span lang=\"it\">&#8230; il modo migliore \u00e8 usare una metafora &#8230; <\/span><\/h4>\n<p class=\"tw-data-text tw-text-large XcVN5d tw-ta\" dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\"><span lang=\"it\">Invece dei dati, utilizziamo lo spettro dei colori, dal blu al giallo. Immagina di costruire il miglior algoritmo al mondo combinando questi due colori. Ora, per quanto potente sia il programma, il risultato sar\u00e0 sempre basato sui due colori; in breve, il risultato suggerito potrebbe essere qualsiasi colore nello spettro dal blu al giallo, comprese molte sfumature di verde.<\/span><\/p>\n<p>In questo caso semplicistico (come accade negli RMS tradizionali), siamo limitati dai colori che abbiamo utilizzato come dati di input originali, ma non dalle capacit\u00e0 dell&#8217;algoritmo stesso. Vediamo un esempio per illustrare meglio i limiti dei dati di input (o colori) &#8230;<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>Se volessimo creare il marrone, avremmo bisogno di aggiungere un altro colore al nostro algoritmo: il rosso.<\/p>\n<p>Ora, riportiamo il discorso a quello che stiamo facendo con Lybra Assistant; Stiamo creando algoritmi basati su dati provenienti da fonti nuove e diverse, tra cui ricerche di voli, meta ricerche, pressione della domanda OTA, eventi. Per riportarlo alla nostra metafora, stiamo aggiungendo nuovi colori alla fase di input, che viene utilizzata per creare un modello di forecast pi\u00f9 accurato.<\/p>\n<p>Abbiamo iniziato questo progetto 4 anni fa e siamo lieti, oggi,\u00a0 di avere l&#8217;opportunit\u00e0 di lavorare con un team dedicato di data scientist all&#8217;interno del<a href=\"https:\/\/www.zucchetti.it\/website\/cms\/home.html\"> Gruppo Zucchetti<\/a>, una delle pi\u00f9 grandi aziende europee nel settore IT.<\/p>\n<h3>Alcuni insight<\/h3>\n<p>Determinare quale variabile \u00e8 la pi\u00f9 importante \u00e8 pi\u00f9 complicato di quanto sembri a prima vista. Per cominciare, \u00e8 fondamentale capire il significato di &#8220;pi\u00f9 importante&#8221;. \u00c8 pi\u00f9 corretto parlare di &#8220;importanza relativa&#8221; che tradotto in data science significa &#8220;attribuire il giusto peso alle variabili a seconda dei contesti&#8221;<\/p>\n<h4>Ricerche dei voli<\/h4>\n<p>Le ricerche di voli sulle destinazioni sono un fattore importante, ma la rilevanza di questi dati tende a diminuire man mano che ci si allontana dalla citt\u00e0 che &#8220;ospita&#8221; l&#8217;aeroporto\u00a0 (per maggiori dettagli, vi invito a leggere <a href=\"https:\/\/www.lybra.tech\/it\/dati-dei-voli-integrazione-assistant-rms\/\">questo articolo<\/a>\u00a0).<\/p>\n<h4>Ricerche di prenotazione<\/h4>\n<p>Questo dato \u00e8 importante, pu\u00f2 sembrare in alcuni casi ridondante rispetto alle ricerche di voli, ma \u00e8 utile per gli hotel situati in provincia o lontano dagli aeroporti.<\/p>\n<h4>Eventi<\/h4>\n<p>Gli eventi sono un altro elemento rilevante, tuttavia non tutti hanno un impatto sulla destinazione e quindi sull&#8217;occupazione dell&#8217;hotel.<\/p>\n<h4>Concorrenti<\/h4>\n<p>Capire cosa sta facendo la concorrenza \u00e8 fondamentale, perch\u00e9 indipendentemente dal fatto che seguano o meno strategie di ricavo o di prezzo, nel loro insieme determinano il prezzo di riferimento, che rappresenta uno dei parametri pi\u00f9 importanti che il cliente segue prima di acquistare un prodotto o servizio.<br \/>\nReputazione<\/p>\n<h4>Reputazione<\/h4>\n<p>La reputazione gioca naturalmente un ruolo fondamentale perch\u00e9 incide sulla determinazione del prezzo di riferimento da parte del cliente e d&#8217;altra parte influisce sulla capacit\u00e0 di pricing dell&#8217;hotel. Prezzo e reputazione sono indissolubilmente legati e giocano su diversi livelli temporali. La reputazione \u00e8 un bene immateriale, che si deteriora anche con una politica dei prezzi a lungo termine troppo bassa.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h4 dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Il vecchio paradigma&#8230;<\/h4>\n<p dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Tutte le variabili giocano un ruolo considerevole nella determinazione del forecast, ma a differenza della sola analisi del dato storico, il peso di ciascuna di queste variabili \u00e8 relativo, contestualizzato al singolo hotel.<\/p>\n<p dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Le previsioni tradizionali prendono nella maggior parte dei casi il dato storico e lo proiettano sul futuro, attraverso l&#8217;analisi dei trend di pick up. Questa metodologia \u00e8 stata la madre del forecast, da 40 anni, cio\u00e8 dalle origini del revenue management come scienza applicata. Su come fare forecast utilizzando le serie storiche nel PMS (gestionale dell&#8217;hotel) sono state fatte molte ricerche negli anni, anche grazie a studi individuali o progetti universitari.<\/p>\n<p dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Tuttavia questo tipo di analisi non risulta particolarmente accurata, perch\u00e8 non considera molte variabili.<\/p>\n<p dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Per esempio, se analiziamo solo i trend di pick up dello scorso anno, abbiamo solo un numero, ma non abbiamo alcuna informazione che ci dica perch\u00e8 \u00e8 venuto fuori quel pick up.<\/p>\n<p dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Non sappiamo nulla del prezzo dei competitor o della pressione della domanda dell&#8217;anno scorso. Queste tuttavia sono variabili importanti che hanno condizionato in qualche modo quel pick up, ma \u00e8 una informazione che i modelli di pick up non utilizzano. Per questo l&#8217;accuratezza dei modelli di forecast non eccelle.<\/p>\n<p dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Sulla base di queste considerazioni viene facile comprendere il livello di astrazione che i modelli di revenue management tradizionali hanno e perch\u00e8 oggi, con le nuove tecnologie e soprattutto con la forte dinamicit\u00e0 del mercato, \u00e8 necessario guardare avanti.<\/p>\n<h4 dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Il nuovo paradigma&#8230;<\/h4>\n<p dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Il processo di ottimizzazione, cio\u00e8 l&#8217;utilizzo di algoritmi complessi con dati complessi, ha come scopo primario quello di trovare il giusto dosaggio delle singole variabili per aumentare l&#8217;accuratezza del forecast e di tutte le attivit\u00e0 collegate al revenue management.<\/p>\n<p dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\">Tuttavia vista la complessit\u00e0 della materia, \u00e8 impensabile andare a modificare manualmente il peso di ciascuna variabile per ciascun hotel, ed \u00e8 per questo che si usano algoritmi di<strong> machine learning.\u00a0 Questi nuovi modelli di intelligenza artificiale lavorano in autonomia, per trovare il giusto equilibrio nel dosaggio di ciascuna delle variabili di mercato, al fine di ottimizzare e supportare, su base scientifica, le decisioni di revenue management.<\/strong><\/p>\n<p id=\"tw-target-text\" class=\"tw-data-text tw-text-large XcVN5d tw-ta\" dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\"><span lang=\"it\">Questo cambio di paradigma nel Revenue Management \u00e8 qualcosa che sta gi\u00e0 accadendo, stiamo scrivendo su un foglio bianco. Come dicevo all&#8217;inizio non esiste ancora una letteratura scientifica a riguardo ma il tema sicuramente offrir\u00e0 nuovi spunti di ricerca.<\/span><\/p>\n<p dir=\"ltr\" data-placeholder=\"Translation\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/fulviogiannetti\/\">Fulvio Giannetti<\/a> &#8211; CEO <a href=\"https:\/\/lybra.tech\">Lybra<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mi \u00e8 stato chiesto pi\u00f9 di una volta di spiegare che cosa si intende per Cambio di Paradigma nel Revenue Management\u00a0in relazione alla previsione della domanda\u00a0 e, come data scientist,&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":2513,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[39],"tags":[194,190,196,192,174],"class_list":["post-2428","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-news","tag-cambio-di-paradigma","tag-dati-futuri","tag-fulvio-giannetti-it","tag-nuovo-paradigma","tag-revenue-management-it"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.7 (Yoast SEO v27.7) - 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