Desiderate prenotare una camera d'albergo e navigare in Internet per le quali camere e tariffe sono un'offerta. Le tariffe previste dipendono dalla domanda prevista e avvengono tramite l'utilizzo di algoritmi informatici. Però, le tariffe sono spesso regolate manualmente dal personale dell'hotel. Quali sono le conseguenze e come possono essere misurate? dottorato di ricerca difesa il 12 novembre 2019.

Secondo Ph.D. candidata Larissa Koupriouchina, il campo della gestione delle entrate alberghiere, "l'arte e la scienza" di prevedere la domanda e contemporaneamente adeguare il prezzo e la disponibilità dell'inventario per soddisfare la domanda, si è sviluppato rapidamente nell'ultimo decennio. Oggi, i sistemi automatizzati prevedono la domanda futura e i responsabili delle entrate devono decidere se concordare con queste stime. "Poiché un numero crescente di algoritmi viene attualmente utilizzato per supportare le decisioni umane in una varietà di campi, sorge un bisogno ancora maggiore di combinare con successo l'output del computer con la conoscenza e l'intuizione umana. Gli esseri umani possono migliorare le decisioni suggerite da questi algoritmi sofisticati e ad alta intensità di dati?"

Il tema della ricerca di Koupriouchina nasce dalla sua passione per la tecnologia. "Dopo aver conseguito la laurea magistrale, Gravitavo verso qualsiasi progetto legato alla tecnologia. Ho trovato un lavoro nell'istruzione superiore nella gestione dell'ospitalità e ho iniziato a cercare argomenti interessanti per mettermi alla prova ulteriormente. Seguendo ciò che i professionisti della gestione delle entrate discutevano online e analizzando la letteratura, oltre a tutti i contenuti disponibili dei gruppi di discussione specializzati su LinkedIn, Ho scoperto che la previsione era una questione molto discussa".

Gli algoritmi vengono utilizzati per questo tipo di previsione. "Ogni giorno vediamo esempi di algoritmi intorno a noi, come potenziali partner suggeriti da un sito di incontri, e auto a guida autonoma. Tutte queste aree tradizionalmente umane sono state "invase" dal crescente potere degli algoritmi informatici. Vengono con nomi fantasiosi e cartellini dei prezzi alti, ma dovremmo seguirli ciecamente? Come facciamo a sapere se hanno ragione? E come possiamo valutare l'influenza dei nostri stessi interventi?"

Risposte contraddittorie

Koupriouchina ha ricercato dati di previsione alberghiera anonimi ottenuti da migliaia di hotel in tutto il mondo attraverso una collaborazione con un fornitore globale di sistemi di gestione delle entrate (RMS) alberghiero con oltre 10 migliaia di clienti in 124 paesi. "Ho studiato dati di previsione dettagliati e valutato se gli interventi umani hanno migliorato queste previsioni. Sono state utilizzate varie tecniche statistiche per analizzare i dati, compresa l'analisi di regressione multilivello, indicato in letteratura anche come modellazione lineare gerarchica, modellazione lineare mista e modellazione della curva di crescita".

in primo luogo, Koupriouchina ha esaminato l'accuratezza delle misure di accuratezza delle previsioni. Con diciassette diverse misure, ha calcolato l'accuratezza di oltre 2000 previsioni automatizzate, che dovevano essere paragonati agli aggiustamenti di giudizio introdotti dai gestori delle entrate. "Diverse misure di errore generano risposte contraddittorie e l'accuratezza della previsione può essere giudicata erroneamente e, come conseguenza, potenzialmente minare il processo decisionale in altre importanti aree di gestione alberghiera, come i prezzi, controllo dell'inventario, pianificazione operativa, distribuzione, e strategia. I risultati possono essere utilizzati per educare ulteriormente i gestori delle entrate sulle insidie ​​e sui pregiudizi di ciascuna misura di accuratezza, in modo che siano in grado di selezionare attentamente le misure di accuratezza delle previsioni applicabili alle loro condizioni."

Per di più, il ricercatore dimostra che l'accuratezza delle previsioni migliora notevolmente quando gli orizzonti di previsione sono relativamente piccoli, che frequenti adeguamenti manuali sono più favorevoli per l'accuratezza delle previsioni per le prenotazioni di gruppo rispetto alle prenotazioni individuali, e che le regolazioni manuali in una fase avanzata hanno un effetto più favorevole sulla precisione rispetto alle regolazioni in una fase iniziale.

Raccomandazioni

Data l'importanza delle previsioni nel ciclo di ottimizzazione della gestione dei ricavi dell'hotel, un approccio più fruttuoso potrebbe essere quello di ampliare l'insieme comune di misure di precisione ristretta con un approccio più strutturato, quadro completo e coerente di valutazione della qualità previsionale. Uno degli elementi importanti di questo quadro potrebbe essere lo sviluppo collaborativo e l'attuazione di una serie di procedure di monitoraggio della qualità delle previsioni automatizzate o semiautomatiche, inclusi meccanismi di feedback che consentono agli utenti di imparare dalle loro decisioni e azioni passate. Per rendere significativi questi meccanismi di feedback, ulteriori sforzi saranno richiesti dagli hotel e dai loro revenue manager. Per esempio, sarebbe estremamente utile se i responsabili delle entrate conservassero un registro coerente in RMS dei motivi delle sostituzioni, soprattutto per sostituzioni ampie e frequenti, che consente di valutare sistematicamente queste ragioni e incorporare i risultati di questa analisi nel ciclo di feedback.

fornitori di RMS, d'altra parte, potrebbe aggiungere procedure automatizzate per monitorare continuamente gli aggiustamenti di giudizio introdotti dai gestori delle entrate, e analizzare e riferire su vari aspetti importanti come le dimensioni, direzione, frequenza, tempismo, segmenti a cui sono applicati, tipo di override, e così via. Questa analisi potrebbe includere misurazioni dell'efficacia dell'override e dell'impatto sulle prestazioni di previsione, classificati per tipo di override e per motivo. Inoltre, sfruttando l'immenso numero di scambi con le migliaia di hotel che operano in condizioni diverse, I fornitori di software RMS potrebbero modellare ulteriormente il loro software con una comprensione più profonda del comportamento degli utenti.

I risultati di questo studio hanno una serie di implicazioni per il mondo accademico, il settore alberghiero, e fornitori di software RMS. I risultati sono stati pubblicati nel Rivista internazionale di gestione dell'ospitalità , Rivista internazionale di gestione dell'ospitalità contemporanea , e come capitolo di libro nel libro di testo Scienze della gestione in Ospitalità e Turismo:Teoria, Pratica, e Applicazioni. Diversi autori accademici hanno già incorporato le raccomandazioni nella loro ricerca. Per attirare l'attenzione del settore alberghiero, nonché per illustrare la necessità di incorporare questi risultati nella pratica, i risultati intermedi sono stati condivisi in diverse sessioni didattiche, conferenze e incontri delle associazioni di Revenue Management nei Paesi Bassi e all'estero (Stati Uniti, UK, Germania, Francia, Croazia, Cina, Russia, eccetera.). Inoltre, è stato creato un corso pilota di formazione online per gestori di hotel e i risultati della ricerca saranno ulteriormente incorporati nel corso di gestione delle entrate tenuto presso Hotelschool The Hague, che prepara i gestori di hotel per l'industria dell'ospitalità in tutto il mondo.