Previsiones para el sector de la hotelería (Forecast hotelero)

La previsión hotelera es un componente esencial del éxito de la gestión hotelera, pues sirve de base para la toma de decisiones estratégicas y la eficacia operativa.

Para los managers de hoteles y la industria hotelera en su conjunto, una previsión precisa no solo es beneficiosa, sino esencial para mantener la competitividad y la rentabilidad en un mercado dinámico.

Al analizar la importancia de la previsión para la industria hotelera, es interesante observar que también es una parte importante de la ciencia de la gestión de ingresos hoteleros. Las previsiones precisas permiten a los hoteles aplicar estrategias de precios dinámicas, ajustando las tarifas en tiempo real en función de la demanda prevista.

La importancia de la previsión en la industria hotelera

Una previsión de la demanda hotelera es una proyección de la demanda futura de habitaciones y otras instalaciones, como espacios para reuniones, que sirve de guía esencial para el éxito de los ingresos hoteleros. Esta previsión la utilizan los responsables de ingresos y los equipos comerciales para elaborar estrategias de generación de demanda, fijación de precios, gestión de inventarios, mezcla de segmentos, etc.

La previsión consiste en predecir el rendimiento de los ingresos para fechas futuras, normalmente para los próximos meses o el año siguiente. Estas predicciones incorporan diversos factores, como datos históricos, segmentación del mercado, tendencias actuales del mercado, eventos especiales y dinámica macroeconómica. Analizando estos elementos, los hoteleros pueden estimar con mayor precisión los ingresos que registrarán en el futuro.

Además de los ingresos, las previsiones suelen incluir proyecciones de métricas importantes como la tarifa media diaria (ADR), los índices de ocupación, las cancelaciones y la cuota de contribución de distintos segmentos, como las reservas transitorias, corporativas y de grupos.

Con una previsión exhaustiva de la demanda en la mano, los equipos comerciales —incluidos los de ventas, marketing y gestión de ingresos— pueden idear tácticas específicas para maximizar los ingresos. Estas estrategias pueden consistir en aplicar requisitos de duración de la estancia, limitar los canales de distribución, poner en marcha campañas de marketing y ajustar las estrategias de precios.

A medida que se acercan las fechas previstas, los hoteleros suelen revisar y afinar sus proyecciones para asegurarse de que siguen siendo precisas y útiles. Este proceso continuo de previsión y ajuste permite a los hoteles optimizar sus estrategias de gestión de ingresos y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.

Esta previsión proporciona a los managers el apoyo que necesitan para tomar decisiones informadas en múltiples aspectos de las operaciones hoteleras:

Optimización de los ingresos

Una previsión precisa desempeña un papel crucial en la gestión de los ingresos. Al comprender los patrones de demanda y la dinámica del mercado, los hoteles pueden aplicar estrategias de precios dinámicos, ajustando las tarifas en función de la demanda prevista. Esto garantiza que las tarifas de las habitaciones sigan siendo competitivas durante los periodos punta, al tiempo que se maximizan los ingresos durante la baja demanda. Alternativamente, los establecimientos de hotelería pueden adoptar tecnología que incorpore la previsión y la fijación dinámica de precios.

Eficacia operativa

Las previsiones operativas ayudan a los hoteleros a optimizar la eficiencia al proporcionar información sobre los niveles de demanda previstos. Basándose en estas predicciones, los hoteles pueden ajustar los niveles de personal, racionalizar los flujos de trabajo y asignar los recursos de forma eficaz. Esto no solo garantiza un servicio excelente durante los periodos de alta ocupación, sino que también ayuda a reducir los costes de mano de obra en las épocas de menor actividad.

Planificación estratégica

La previsión hotelera es una poderosa herramienta para la planificación estratégica a largo plazo. Ayuda a identificar oportunidades de crecimiento, evaluar la viabilidad de nuevas empresas y valorar el impacto potencial de los cambios en el panorama competitivo. Esta información es muy valiosa para tomar decisiones sobre inversiones, renovaciones o ampliaciones basadas en la demanda futura prevista.

Control de costes

Una previsión eficaz apoya las medidas de control de costes, permitiendo a los hoteleros tomar decisiones informadas sobre presupuestos y asignación de recursos. Al predecir con exactitud la demanda futura, los hoteles pueden hacer previsiones financieras para evitar gastos innecesarios, reducir el despilfarro y optimizar el consumo de energía, reduciendo así los costes de los servicios públicos.

Tendencias en la previsión hotelera

El panorama de los viajes pospandémicos ha afectado significativamente a las previsiones de ingresos y ocupación hotelera, obligando a los hoteles a adaptar sus estrategias a las nuevas tendencias de la industria y a los comportamientos de los consumidores.

He aquí algunas formas en que los hábitos de viaje afectan a las previsiones:

Mayor volatilidad e imprevisibilidad

Los hoteles se enfrentan a mayores retos de previsión debido a la reducción de los plazos de entrega, ya que los viajeros toman decisiones de última hora, a la ampliación de los periodos punta con pautas de reserva menos rígidas, y a la fluctuación de la demanda en función de la rápida evolución de las condiciones económicas.

También por eso la previsión a corto plazo, que aprovecha los patrones de reserva, las plazas libres y otros criterios, con la ayuda de la IA, desempeña un papel crucial en la planificación de la ocupación y los ingresos futuros.

Cambio en la demografía y las preferencias de los viajeros

Los hoteles tienen que ajustar sus previsiones en función de varios factores clave, como el aumento de los viajes de ocio, la creciente popularidad de los viajes de «bleisure» que combinan negocios y ocio, y el aumento de los viajes nacionales y las «staycations» (vacaciones en casa).

Estos cambios afectan significativamente a los tipos de habitaciones de hotel reservadas, la duración de la estancia y los ingresos globales por huésped, mientras que el impacto de la demanda impredecible en las técnicas de previsión complica aún más la situación.

Cambios de temporada

Los patrones de temporada tradicionales de los viajes se han visto alterados, con una demanda durante todo el año de ciertos destinos impulsada por la flexibilidad del trabajo a distancia y temporadas altas alteradas, ya que los viajeros tratan de evitar las aglomeraciones. En consecuencia, los hoteles tienen que recalibrar sus modelos de previsión para adaptarse a estas fluctuaciones.

Personalización y viajes basados en experiencias

Las previsiones deben tener en cuenta ahora el aumento de la demanda de experiencias únicas y personalizadas, así como el creciente interés por los viajes de bienestar y el turismo sostenible.

Estas tendencias pueden influir en las tarifas de las habitaciones, los ingresos complementarios y los patrones generales de ocupación.

Competencia de alojamientos alternativos

Las empresas hoteleras deben tener en cuenta la popularidad continuada de plataformas como Airbnb, así como las preferencias cambiantes por los tipos de alojamiento impulsadas por el deseo de privacidad. Esta competencia afecta a las previsiones de cuota de mercado y a las estrategias de precios.

Adaptándose a estos nuevos hábitos de viaje e incorporando métodos de previsión más ágiles, los hoteles pueden navegar mejor por el dinámico panorama y optimizar sus previsiones de ingresos y ocupación.

La clave está en mantenerse flexible, aprovechar eficazmente los conjuntos de datos y ajustar continuamente las estrategias en función de las tendencias emergentes.

Adoptar técnicas de previsión hotelera

Para afrontar estos retos, los hoteles están adoptando enfoques de previsión más sofisticados y avanzados:

Analítica avanzada y aprendizaje automático

Incorporar algoritmos de aprendizaje automático y análisis avanzados puede ayudar a identificar pautas y relaciones complejas que los métodos tradicionales podrían pasar por alto. Estas técnicas pueden adaptarse más rápidamente a las señales cambiantes de la demanda.

Integración de datos en tiempo real

La integración de datos de rendimiento en tiempo real procedentes de diversas fuentes (por ejemplo, sistemas de TPV, herramientas de inteligencia empresarial, tendencias de las redes sociales e indicadores económicos) permite realizar previsiones más dinámicas y con mayor capacidad de respuesta.

Integración con los sistemas de gestión de ingresos

La integración de las previsiones con los sistemas de gestión de ingresos está revolucionando la forma en que las empresas optimizan sus estrategias de precios e inventario. La previsión de la gestión de ingresos permite ajustar automáticamente los precios en función de las predicciones de la demanda, lo que permite a las empresas responder a la dinámica del mercado ajustando los precios en tiempo real en función de los cambios previstos en la demanda o de factores externos como acontecimientos o temporada.

Como resultado, las empresas pueden maximizar los ingresos optimizando los precios durante los periodos de mayor demanda y estimulando las ventas durante los periodos más lentos, a la vez que personalizan las estrategias de precios basándose en los datos de cada cliente para mejorar las tasas de conversión y el valor vitalicio del cliente.

Aprovechar la tecnología avanzada

Aprovechando la tecnología avanzada, los hoteles pueden mejorar significativamente la precisión de sus previsiones, su puntualidad y su capacidad de actuación. Esta previsión mejorada permite hacer predicciones precisas de la demanda futura, los índices de ocupación y el potencial de ingresos, lo que permite a los hoteles adelantarse a las tendencias del mercado. Entre las características clave de la tecnología avanzada se incluyen:

• Procesamiento de datos en tiempo real para garantizar que las previsiones se actualizan continuamente para reflejar los últimos patrones de reserva y factores externos, como acontecimientos locales o condiciones meteorológicas.
• Información clara y práctica, a menudo acompañada de recomendaciones específicas para los managers de hoteles.
• Algoritmos de precios dinámicos que pueden ajustar las tarifas de las habitaciones en tiempo real en función de la demanda, el ritmo y otros factores a corto plazo.

En cuanto a la dotación de personal, unas previsiones precisas permiten a los hoteles programar el número adecuado de personal para cada departamento, reduciendo los costes laborales y manteniendo al mismo tiempo una alta calidad de servicio. Los análisis predictivos también ayudan a anticipar las horas punta, facilitando una mejor asignación de personal y planificación de la formación.

En última instancia, estos avances ayudan a los hoteles a optimizar sus ingresos y su rentabilidad. Fijando precios óptimos y gestionando los recursos con eficacia, los hoteles pueden maximizar los indicadores clave de rendimiento (KPI) como la ganancia por habitación disponible, también conocida como RevPAR, mientras que el ahorro de costes derivado de la mejora de la gestión del personal y los recursos contribuye directamente a aumentar la rentabilidad.

En conclusión, al aprovechar eficazmente estas capacidades tecnológicas, los hoteles pueden crear un ciclo continuo de mejora de la previsión, la toma de decisiones y la eficacia operativa, obteniendo en última instancia una ventaja competitiva en la industria hotelera en constante evolución, al tiempo que mejoran la experiencia del huésped.