¿Todavía gestionas el Revenue Management en hojas de Excel?

«Actualmente más del 80% de los Revenue Managers continúan trabajando con hojas de cálculo a pesar de su dificultad para actualizarlas dado el número elevado de fuentes externas de las que se debe obtener la información y,  a pesar, del tiempo que se invierte en leerlas e interpretarlas »

Meritxell Pérez Vilalta
CEO y fundadora en Revenue Control Data
#Emprendedoras19

Si nos circunscribiéramos al concepto exacto de tecnología es muy posible que todos nos quedáramos sorprendidos al descubrir que el origen del término es griego. Concretamente proviene de τεχνολογος, palabra compuesta formada por techne (τεχνη): «arte, técnica u oficio» y logos (λογος): «conjunto de saberes».

Como consecuencia, podríamos definir «tecnología» como el conjunto de saberes aplicados a un arte, técnica u oficio que permiten una mejor adaptación del ser humano a su entorno.

Sin embargo, el tiempo pasa para todos incluida la tecnología. 

Por ello y para entenderla tal y como actualmente la comprendemos debemos situarnos en el siglo XX donde el término evoluciona a un concepto más amplio que incluye procesos, instrumentos y máquinas. Siendo a mediados de este mismo siglo cuando adquiere un significado que aun prevalece: «medios o actividades mediante los cuales el ser humano busca cambiar o manipular su entorno».

Lo que está claro es que los avances tecnológicos permiten mejorar la técnica, de tal manera que si del ábaco, inventado en Mesopotamia en el año 2500 a.c. llegamos al IBM PC lanzado en 1981, o del teléfono de Graham Bell al primer móvil de Motorola presentado en 1973, ¿por qué el Revenue Management no puede definitivamente dar el «gran golpe» y pasar de las hojas de Excel a un Business Intelligence que cumpla las máximas de la tecnología: usabilidad, agilidad y sencillez?

Y es que ya nadie puede cuestionar que el verdadero cambio que supone la adopción de herramientas tecnológicas en el más estricto sentido de la palabra está estrechamente relacionado con la productividad, entendida como producción por cantidad de trabajo empleada o lo que es lo mismo, entendida como la posibilidad de desarrollar las mismas tareas en un menor espacio de tiempo.

Así, y teniendo en cuenta que a fecha de hoylos datos son fundamentales en el proceso de toma de decisiones empresariales y «el tiempo real» un imprescindible para la optimización de resultados, departamentos como los de Revenue Management donde el Big Data cobra un protagonismo indiscutible y la capacidad de reacción ante los generadores de demanda es determinante en la estrategia de precios, la clave del éxito radica en la capacidad de recogida y análisis de la información para una posterior definición de la estrategia y una ejecución ágil y adaptada a un entorno marcado por las necesidades del consumidor, entre otros.

Es en este punto donde la tecnología se convierte en sinónimo de éxito ligado al de productividad. Las herramientas tecnológicas nos permiten aunar todos los datos en tiempo real aunque procedan de diferentes fuentes sin necesidad de chequearlas de forma manual, puesto que su objetivo es una total automatización de los procesos.

Esta información se aglutina de forma visual y sencilla, facilitando el proceso de toma de decisiones, donde la figura del Revenue Manager es fundamental, ya que su experiencia e intuición completarán el ciclo del Revenue Management para una ejecución alineada con los objetivos empresariales. 

¿Hablamos de Small Data?

El Small Data es un conjunto de datos cuyo volumen y formato nos permite hacer referencia a un tipo de datos accesibles, comprensibles y procesables, hasta el punto de que aunque su recogida suele realizarse de forma digital también podría realizarse de forma física.

En otras palabras, y centrándonos en el sector hotelero, cuando hablamos de Small Data lo hacemos de un conjunto de datos de mayor simplicidad y menor tamaño que el Big Data, que nos arrojan información concreta sobre nuestro alojamiento. 

Así, el Small Data se obtiene a través de la observación de las rutinas diarias en la prestación del servicio de los establecimientos: cancelaciones, opiniones de los clientes, quejas y/o reclamaciones, entre otros. Además, se utiliza a corto / medio plazo y su tratamiento está orientado a la mejor adecuación del producto a las expectativas del turista a través de la detección de necesidades, incrementando, de esta manera, el nivel de satisfacción del cliente.

Por otro lado, el Big Data podría definirse como un conjunto de datos cuya gestión no puede realizarse a través de herramientas informáticas tradicionales. Su volumen así como su estructura nos impediría la transformación de los mismos en información útil, siendo las dificultades más comunes vinculadas a la gestión de estos datos la recogida, posterior almacenamiento, el análisis y la visualización.

En este contexto, los hoteles en el proceso de toma de decisiones han visto como el incremento de datos necesarios para conseguir maximizar sus resultados les obliga al uso de tecnología específica, tal y como se puede observar en el departamento de Revenue Management, donde para aplicar de forma óptima la técnica de Revenue es imprescindible el uso de softwares específicos que permitan aglutinar todos los datos, facilitando su análisis de una forma sencilla y visual para una correcta definición de la estrategia de precios.

En esta línea es importante señalar que el Small Data y el Big Data se complementan, ya que aportan diferentes perspectivas de un mismo problema, si bien en el caso del Small Data el coste es menor.

En todo caso, el escenario óptimo se sitúa en la posibilidad de combinar Small y Big Data, ya que determinar patrones de comportamiento implica manejar grandes volúmenes de datos (Big Data), mientras que los pequeños detalles nos ofrecen una posibilidad real de mejora (Small Data). 

En este sentido, el Small Data implicaría, por ejemplo, identificar a nuestro set competitivo por ubicación (geolocalización) o buscar sus perfiles en redes sociales y analizarlas opiniones de sus clientes para determinar sus debilidades.

Igualmente, revisar en tiempo real la estrategia de precios de la competencia en su web o portales especializados tales como OTAs o Metabuscadores, también podría calificarse como Small Data, siendo, además, esta información clave para optimizar la estrategia de Revenue Management.

El revenue manager, un imprescindible en tu hotel

ÍDEO] Premio Emprendedoras 2019: El Revenue Manager un imprescindible en tu hotel

A estas alturas hablarle a un turista de la importancia de la distribución onlineen el sector hotelero es cómo hablarle de la importancia de la correcta definición del servicio o como hacerle alusión a la importancia de ofrecer un producto diferenciado que nos convierta en un establecimiento competitivo. 

Aún así, de lo que no siempre es consciente el turista es que cuando realiza una búsqueda onlinepara reservar una habitación de hotel, detrás de los precios que le ofrecen los diferentes intermediarios tales como Booking o Expedia, hay todo un trabajo de análisis liderado por un profesional que se dedica de forma exclusiva a definir cuál es el PVP adecuado.

El imprescindible: la figura del Revenue Manager

Concretamente, nos referimos al Revenue Manager o Gestor de Ingresos, cuyo principal objetivo se sitúa en colgar el cartel de «completo» o «no hay habitaciones» todos los días, entre otros motivos porque aquella habitación que no se venda hoy es una venta que se ha perdido.

Otra cuestión que no debemos pasar por alto, es que el Revenue Manager debe conseguir que la venta de estas habitaciones se cierre al mejor precio que le permita el mercado. Es decir, deberá fijar un precio que no sea demasiado alto de tal manera que caigan las reservas, pero tampoco demasiado bajo cuando el cliente estaba dispuesto a pagar más.  

«El puesto del Revenue Manager nació en el año 2.000, y hoy en día no hay ningún establecimiento (+ de 20.000 solo en España) que pueda prescindir de ésta figura»

El punto de partida: los datos

En este proceso de toma de decisiones los Revenue Managers se enfrentan cada día a un caos de miles de datos, algunos de los cuáles son definidos a continuación:

  1. Datos de reservas:
    1. Precio vendido.
    2. Habitaciones ocupadas por tipología.
    3. Velocidad de entrada de reservas para cada fecha.
    4. De qué canales entran las reservas.
    5. Coste medio por canales.
    6. Cantidad de reservas en Ofertas o No Ofertas.
    7. Cancelaciones.
  2. Precios de la competencia.
  3. Eventos que influyen en la demanda de cada ciudad, etc.
  4. Ingresos por canal de venta.
  5. Rentabilidad obtenida.
  6. Segmentación de los ingresos por tipo de segmento (grupos, agencias, on line, web, directo o empresas)

El problema: el tiempo

Recopilar esos datos y ordenarlos en un Excel, tal y como se venía haciendo de forma tradicional, puede llegar a suponer dos y tres horas de su jornada laboral.

Adicionalmente, hay que tener en cuenta que una vez recopilados y ordenados los datos, el Revenue Manager inicia el proceso de análisis para posteriormente poder tomar las decisiones adecuadas en cuanto a:  precios de venta, estancias mínimas o en qué canales onlinedebe comercializar las habitaciones, además de entrar en esos canales y cargar los precios, la disponibilidad, las mínimas estancias, etc. 

Sin olvidar que todo ese trabajo empieza de nuevo al día siguiente: recopilar, analizar, decidir y ejecutar.

Los inconvenientes: el excel

Actualmente más del 80% de los Revenue Managers continúan trabajando con hojas de cálculo a pesar de su dificultad para actualizarlas dado el número elevado de fuentes externas de las que se debe obtener la información, leerlas e interpretarlas y tal y como veíamos en párrafos anteriores, a pesar del tiempo que se invierte, sin tener en cuenta los fallos asociados a un trabajo manual, y que aún no se ha comenzado con el análisis.

La solución: RMS

¿Te imaginas un softwareque se conecte a todas las fuentes de datos automáticamente, recopile los miles de datos y los ordene de una forma mucho mas visual y fácil de leer y analizar y que, además, vaya cargando automáticamente las decisiones a todos los canales mientras se realiza el análisis?

Eso es Revenue Control Data.

¿Qué es Revenue Control Data?

  • Es un Software, un business intelligence que aglutina y ordena de forma visual todo el big data hotelero que los Revenue Managers necesitan analizar diariamente para realizar su trabajo.                    
  • Es muy visual, lo que permite detectar rápidamente las amenazas y/o oportunidades del mercado.
  • Ejecuta automáticamente a los canales de venta las decisiones tomadas.
  • Es una solución responsive, tu vigilante 24/7
  • Fácil de configurar.
  • Ofrece mejoras constantes y continua evolución.
  • No pretende sustituir al Revenue Manager, si no convertirlo en un mejor profesional

¿Cómo mejora los procesos Revenue Control Data?

  • Aporta al Revenue Manager tres horas al día para analizar mejor y tomar decisiones más inteligentes, incrementando así los resultados de ventas de sus hoteles.
  • Control total de los datos (se evitan los errores humanos).
  • Mejor calidad y cantidad de datos .
  • Al disponer de más tiempo, permite al RM gestionar los ingresos de un número mayor de establecimientos en el caso de equipos de RM de las cadenas hoteleras, por ejemplo.
  • Mucho más visual, mejorando los tiempos en la lectura y simplificando la detección de amenazas y/o oportunidades del mercado.
  • Informes en un clic para reportar al director y/o propietarios del establecimiento.

En RevCtrlData creemos firmemente en la importancia del Revenue Manager, su intuición, conocimiento de su establecimiento y del mercado no se pueden sustituir por una máquina, pero si podemos ayudarles a quitarse el trabajo mecánico que no aporta nada y darles mayor y mejor información para que tomen mejores decisiones y mejoren los resultados de ventas de sus establecimientos.

«Con RevCtrlData, los establecimientos obtendrán entre un 10% y un 40% de mejora en sus ingresos y rentabilidad»

Casos de éxito

HotelsDot. Empresa de Revenue Management externalizado con 12 Revenue Managers en plantilla que analizan diariamente 108 hoteles de diferentes ciudades del mundo.

  • Crece 25 clientes en un año sin necesidad de incrementar su plantilla, pues los mismos RM pueden asumir ese incremento de clientes gracias a RCD.
  • Mejora su margen de beneficios en 2019 con respecto a 2018 en un 8%.
  • Mejora la fidelización de sus clientes, con mejor imagen y profesionalidad.

Aspasios Apartments. 11 edificios de Apartamentos turísticos (Barcelona, Madrid)

  • Incremento acumulado en 2019 a fecha de hoy del 12%.

Hotel 7 Islas (Madrid)

  • Incremento acumulado de ingresos en 2019 a fecha de hoy del 27%.

Hotel Can Faustino (Menorca)

  • Incremento acumulado de ingresos en 2019 a fecha de hoy del 30%.