Los Revenue Managers (Gestores de Ingresos) hacen uso de Machine Learning para obtener los mejores resultados en su trabajo.
El concepto de Machine Learning (ML), que se traduce al español como Aprendizaje Automático, es un término relativamente nuevo que surgió con el auge de la Inteligencia Artificial.
La Inteligencia Artificial es un campo de la informática que crea máquinas que pueden realizar tareas que antes requerían sí o sí de inteligencia humana y ahora prescinden de ella. Estas tareas no son solo de índole mecánico o racional, sino que abarcan áreas que suelen asociarse a capacidades no presentes en las máquinas pero sí en las personas, como la percepción, el aprendizaje y la toma de decisiones.
Dentro de la Inteligencia Artificial hay un área denominada Machine Learning que se dedica a la creación de sistemas que aprenden, realizan tareas y mejoran de manera autónoma a partir del desarrollo de algoritmos y sin necesidad de ser programados.
El aprendizaje autónomo se logra gracias a la utilización de grandes conjuntos de datos que permiten generar modelos con los que el sistema hace predicciones o toma decisiones basadas en patrones o en características presentes en los datos.
Si lo comparamos con el aprendizaje humano, podríamos decir que en Machine Learning se hace un proceso similar al que hacemos las personas cuando podemos predecir, por ejemplo, el peso de un vaso con agua antes de levantarlo para utilizar la fuerza apropiada, o la reacción que tendrán otras personas a partir de nuestro comportamiento. Tenemos patrones almacenados en la memoria que se fueron formando con grandes cantidades de datos recibidos y procesados a lo largo de nuestra vida. Y estos nos permiten realizar un análisis predictivo instantáneo e imperceptible.
En el caso del Machine Learning, son los algoritmos los que le dan a los ordenadores la capacidad de identificar patrones en datos masivos, hacer un análisis predictivo autónomo y, así, elaborar predicciones.
La Inteligencia Artificial simula la inteligencia humana para ser aplicada en robótica, la generación de patrones y el procesamiento del lenguaje humano, Entonces, el objetivo del Machine Learning es enfocarse en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender por sí mismas y hacer predicciones.
La gran ventaja que proporciona el Machine Learning a las industrias y actividades comerciales es hacer posible una tarea que llevaría una cantidad de recursos humanos y de tiempo muy grande e imposible de llevar a cabo en las dimensiones que se necesitan. Otro beneficio inigualable es que los sistemas informáticos se ajustan y se optimizan continua y autónomamente a medida que acumulan más experiencias. Por lo tanto, su rendimiento mejora al recibir y procesar conjuntos de datos más grandes y variados.
¿Para qué se usa Machine Learning en Revenue Management?
En el mundo de los STRs, las grandes empresas de Revenue Management como ListingOK monitorizamos en tiempo real todas las variables que inciden en la conformación óptima de los precios y la disponibilidad de cada propiedad de alquiler temporario de nuestros clientes.
Aquí en ListingOK actualizamos los precios diariamente (Daily Pricing). Aplicamos Dinamic Prices (Precios Dinámicos), lo que significa que las variables que monitorizamos son la ocupación actual de las propiedades en alquiler temporario que se encuentran en el área donde está ubicado un alojamiento, los precios de las propiedades que han sido alquiladas hasta ese momento en esa misma zona geográfica, y los precios a los que se ofrece el alquiler temporario de propiedades similares en esa zona en todos los momentos del año.
Este monitoreo, que es diario, permite prever la demanda y la ocupación para cada zona y para cada momento. ¿Cómo? Con Machine Learning.
La gran cantidad de datos recopilados diariamente son procesados con Azure Machine Learning para construir modelos y hacer proyecciones, lo que permite reaccionar rápidamente para tomar decisiones informadas y aprovechar las oportunidades de mercado. De esta forma, se logra el objetivo de que cada alojamiento alcance el mejor rendimiento posible.
En resumen, en ListingOK aplicamos herramientas de Machine Learning para hacer Occupancy Forecasts (predicciones de la ocupación), proyecciones, construir modelos, trazar estadísticas, realizar informes y definir la mejor estrategia para cada alojamiento de cada cliente.
