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TecnoHotel | Martes 19 de Noviembre, 2019

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Inteligencia Artificial Aumentada para mejorar la proyección de las tarifas

Inteligencia Artificial Aumentada para mejorar la proyección de las tarifas

La gestión de programas de viajes de cualquier tamaño tiene el desafío de garantizar que las tarifas preferentes de hotel que negocian sean competitivas. Sin embargo, la mayoría de los referentes utilizados hoy en día son promedios generales, con otras opciones de datos que a menudo son insuficientes para la contratación final. Como resultado, muchas compañías dejan ahorros potenciales sobre la mesa.

Para poner solución a este problema HRS implementa ahora un nivel más alto de benchmark y predicción más precisa de las tarifas en nombre de sus clientes. Con la Inteligencia Artificial Aumentada (IAA) impulsando nuevos conocimientos, los programas tienen más influencia en las negociaciones de hoteles tradicionales, ayudando a las corporaciones a ahorrar un 10% o más en sus principales destinos corporativos.

La Inteligencia Artificial Aumentada ha sido creada para enfatizar en el mensaje de que la Inteligencia Artificial se desarrolla para mejorar las capacidades cognitivas de los humanos, y no para reemplazarlos.

Y ahí es donde entra en juego HRS, pues de esta manera, los responsables de compras de la compañía van a tener una visión mucho más precisa a la hora de elaborar presupuestos de alojamiento para 2020. Sobre todo, para decidir las tarifas preferentes e integrarlas en los canales de búsqueda y reserva.

Pero, ¿en qué aspectos es más precisa la IAA?

La IAA es superior a la inteligencia artificial estándar, ya que ejecuta múltiples modelos de datos en lugar de una sola rutina. Los modelos de HRS aprovechan los algoritmos de predicción avanzados utilizados por las instituciones financieras, las redes sociales y los grandes mercados de comercio electrónico combinándose y validándose para obtener la mayor precisión. Finalmente, la automatización revisa todos los resultados y selecciona el modelo de datos con el menor grado de error.

Los modelos de IAA de HRS se basan en el aprendizaje automático que identifica patrones complejos a partir de la transmisión continua de datos de tarifas de alojamientos. Al observar un mercado en concreto, los factores que afectan el análisis incluyen:

  • patrones de tarifas a largo plazo, incluida la estacionalidad,
  • eventos locales a corto plazo que elevan las tasas de ocupación (es decir, eventos deportivos, convenciones, etc.),
  • tarifas corporativas de referencia en todo el destino,
  • tarifas corporativas de referencia en la categoría vertical y/o de volumen de un cliente,
  • algoritmos que miden errores promedio en proyecciones pasadas,
  • compilación inteligente de modelos de pronóstico para mejorar la precisión específica del destino,
  • búsqueda de viajeros y datos de reserva,
  • incorporación consistente y mejorada de aprendizaje automático para cada destino.

“Para competir por las mejores proyecciones de tarifas, utilizamos múltiples modelos de inteligencia artificial como parte de nuestro kit de tecnología de principio a fin. Esto marca una nueva frontera en la optimización del gasto en hoteles corporativos”, afirma Tobias Ragge, CEO de HRS.

“Identificando patrones específicos del mercado en una fracción de segundo, la IAA explora datos continuamente, investiga varios escenarios e interpreta los resultados de una manera más precisa para los programas globales. Asimismo, elimina puntos de datos irrelevantes que los humanos creerían que tienen un alto impacto”, añade Ragge.

Imágenes: Shutterstock.com

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