14 Nov Hotel Rms: intervista a Filippo Battiti
Hotel Rms
Hotel Rms e Intelligenza artificiale: la nuova frontiera del revenue management
Buongiorno a tutti. Oggi trattiamo un punto molto importante per noi albergatori, come possiamo utilizzare al meglio i moderni RMS, i Revenue Management System, quegli strumenti dotati di algoritmi e cose strane, come dico sempre io, che ci aiutano però in modo verticale molto preciso a fare la miglior tariffazione. Oggi abbiamo con noi Filippo Battiti, un giovanissimo imprenditore, proprietario di Hotel in Cloud del gruppo Team System che ha sviluppato internamente alla propria azienda una machine learning tutta italiana. Quindi è un prodotto made in Italy che merita un attimo di attenzione.
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Ascolta l’intervista con Filippo Battiti
Ciao Filippo e grazie di essere con noi. Intanto partiamo da una domanda semplice, credo no, c'è una domanda che tutti noi ci stiamo facendo adesso. Ma come si fanno i prezzi nel 2022? E soprattutto qual è l'evoluzione attuale di tutti questi sistemi?
Negli ultimi anni, appunto, questa rivoluzione dell’intelligenza artificiale è arrivata anche in ambito alberghiero e ad oggi utilizzare ancora schemi fissi con Excel o anche senza Excel, con degli schemi rigidi dove io definisco regole. automatiche, ad esempio con griglie tariffarie che in base ai livelli di occupazione, in base ad altri parametri prefissati, vanno a determinare delle variazioni sui miei prezzi finali sono appunto stati superati dai meccanismi che, grazie ad algoritmi intelligenti automatici fatti direttamente da un software ben sviluppato e ben addestrato.
Per cui da una parte è diciamo che questa transizione negli ultimi anni, ma soprattutto proprio nell’ultimo anno e questa trasposizione dalle griglie tariffarie a prezzi cosiddetti algoritmici dove io imposto tutte le mie offerte con delle regole derivate. E poi ho un unico prezzo guida giornaliero per tipologia di camera che io vado a modificare, e a catena. gli altri prezzi, per cui l’offerta non rimborsabile, l’offerta per più o meno occupanti l’offerta con regole di prenotazioni diverse e così via, derivano in maniera algoritmica i prezzi, calcolati in base a quella che è la logica che viene impostata.
Un altro fenomeno fondamentale che appunto riguarda la la tariffazione alberghiera e non solo, è il passaggio dalla complessità alla semplicità. Cosa intendo con questo? Che mentre una volta per avere un pricing ottimale si creavano tantissimi report diversi, tantissime offerte diverse, tantissime diciamo situazioni diverse perché in qualche modo era necessario farlo una volta. Adesso invece ci si è resi conto, anche grazie agli strumenti informatici e ad internet e a tutto quello che ha collegato la vendita online, che conviene molto di più semplificare questa complessità in modo tale da mantenere il controllo e raggiungere risultati appunto maggiori rispetto a perdere tempo tra virgolette dietro la complessità, per poi perdermi io per primo che faccio i prezzi e non raggiungere quelli che sono i risultati, diciamo ottimali che potrei raggiungere.
Beh, sicuramente sono cose molto interessanti anche per la grande mole di dati che ci va ci viene ad offrire. Adesso entriamo un attimo più nel dettaglio del machine learning, cioè cosa ci può offrire il machine learning per identificare al meglio quali possono essere i prezzi che io riesco ad alzare o a gestire in modo ottimale?
Machine learning, che innanzitutto lo traduco in italiano. La traduzione letterale significa apprendimento automatico, apprendimento fatto dalla macchina, fatto da un computer, diciamo. Ma apprendimento automatico cosa significa nella realtà? Significa che si può addestrare un software, un programma informatico, in modo tale da permettere a questo programma di costruire una propria conoscenza, di costruire una propria intelligenza.
Pensiamo al caso che è un po’ più conosciuto, ed è un po’ più facile da anche da immaginare delle macchine che guidano da sole. Io alla macchina non non insegno solo a fare una certa strada predefinita. Io insegno all’automobile. ad arrangiarsi anche su strade che non ha conosciuto prima. Perché? Perché sono riuscito ad insegnare appunto al software che guida la mia macchina a rendersi conto dell’ambiente circostante e a raggiungere l’obiettivo che io gli ho dato, per cui una destinazione qualsiasi adattandosi a quella che è la realtà che incontra.
Ecco nell’ambito alberghiero cosa significa questo?
Significa che avendo addestrato un software e dandogli in pasto quelli che sono i dati, appunto alberghieri, disponibilità delle mie camere, dei prezzi di vendita e delle prenotazioni, perché io, raccogliendo questi dati sulle prenotazioni posto automaticamente calcolare l’andamento della situazione a cui poi unisco non solo l’andamento interno del mio albergo ma dati esterni come le previsioni del meteo, eventi, concerti e quant’altro sulla località e automaticamente il nostro software grazie all’intelligenza artificiale, grazie al cosiddetto machine learning, riesce ad apprendere automaticamente cosa conviene fare.
Se vedo che per una data futura inizio a ricevere delle prenotazioni anomale tra virgolette rispetto ad altre date ecco che automaticamente il software può reagire in maniera intelligente, creandosi da solo quella che è la soluzione migliore, diciamo caso per caso senza avere un percorso preimpostato all’inizio, per cui anche nel caso di eventi io non dico c’è un evento, quindi raddoppia il prezzo ma dico c’ è un evento, o non glielo dico nemmeno il software che automaticamente scopre che c’ è qualcosa di strano in una certa data futura ed è lui che automaticamente in base all’andamento delle prenotazioni in base ai prezzi dei concorrenti, eccetera eccetera automaticamente individuo la strategia migliore, diciamo per per fare il meglio possibile su quella specifica data per quella specifica tipologia.
Per quanto riguarda il ruolo della consulenza che giustamente nominabili e conosci benissimo perché tu Marco, non lo dico solo perché sono chiamata con te, ma lo direi anche pubblicamente in altre circostanze, sei uno dei consulenti più conosciuti e più stimati in ambito italiano. Però ecco l’innovazione dell’intelligenza artificiale anche in rapporto alla consulenza o anche all’albergatore è che il software adesso mi permette di automatizzare, in maniera molto più potente di quello che potrebbe fare un essere umano, la tattica quotidiana.
Con tattica quotidiana intendo che controllare le prenotazioni arrivate, guardare cosa fanno i concorrenti, guardare le previsioni meteo, eccetera eccetera puo’ farlo benissimo un software ventiquattro ore al giorno senza pause, senza dormire.
Il ruolo quindi del revenue manager e del consulente quindi evolve perché non deve più appunto occupare il proprio tempo con la tattica giornaliera che puo’ benissimo lasciar fare al software, ma può concentrarsi su quella che è la strategia, che sta sopra la tattica giornaliera per cui definire quella che diciamo è l’identità e la pianificazione revenue, e non solo.
Quello che il software non puo’ fare è infatti impostare la strategia a medio-lungo termine per cui li è ancora fondamentale e preziosissimo l’intervento del consulente e la combinazione del software automatico con l’esperienza e l’intelligenza strettamente umana, per dare all’albergo il risultato massimo possibile.
Ma la famosa machine learning di quanti dati ha bisogno? Di quanti dati si nutre per aiutarci?
Questa è una domanda che c’è sempre, sia nelle presentazioni sia quando parlo anch’io direttamente con nuovi clienti, perché appunto, è una delle domande che inizialmente viene fatta. E anche qui la risposta è un po’ sorprendente, perché uno normalmente puo’ aspettarsi che per utilizzare queste tecniche automatiche di analisi dei dati statistiche e quant’altro, sia necessario non solo avere dei dati, ma avere anche tanti dati, fino ad arrivare ai cosiddetti big data, cioè avere proprio delle mole di dati incredibili.
Il bello del machine learning, se appunto impostato bene, è che non è necessario in realtà avere tanti dati ma si può benissimo partire anche a freddo con zero dati. Ma cosa succede in questo caso? Per cui spieghiamo proprio il caso concreto. Se ci sono dati puliti, più dati ci sono, normalmente meglio è, ma ai fini appunto dell’ottimizzazione tariffaria, poniamo anche di avere una nuova struttura che parte da zero, per cui non ha dati storici perché proprio non esisteva l’albergo, cosa riesce a fare? Un software che ti dà apprendimento automatico. al giorno zero, per cui al primo giorno ovviamente niente, perché se non ho neanche un dato non riesce a farci analisi e non riesco a fare niente, ma appena l’albergo inizia a ricevere prenotazioni per il futuro ecco che bastano queste poche decine di prenotazioni per dare al sistema quella minima quantità di dati che gli permettono già di fare. delle analisi delle previsioni, di dare dei suggerimenti.
La vedo molto tecnica e plasmata su strutture medio-grandi, ma in Italia, dove le dimensioni delle strutture sono medie, realisticamente che cosa comporta per un albergatore di medie dimensioni?
Ci sono due elementi. Uno è quello che dicevamo prima che le tecniche di apprendimento automatico sono diventate talmente potenti che sono sufficienti appunto, anche relativamente pochi dati, per avere delle dei risultati positivi. più o meno grandi, chiaramente in base alla quantità di dati. Perché è chiaro che se ho un’unica camera o la vendo o non la vendo, per cui chiaramente è più difficile fare statistica. Però se già inizia ad avere cinque dieci camere, ho già un ottimo dato diciamo di partenza per fare delle statistiche sufficienti anche con poche prenotazioni e senza avere lo storico.
L’altra grande innovazione degli ultimi anni è l’introduzione del del cosiddetto cloud. Semplicemente mi collego a un software che elabora i dati su dei server senza la complessità tecnica della configurazione, con dei costi estremamente accessibili per cui sei trent’anni fa solo Mario poteva permettersi anche solo di mandare le e-mail. Adesso invece le mail addirittura sono gratis quasi per tutti e il software di revenue con qualche decina o centinaio di euro al mese, diciamo per come ordine di grandezza l’albergo riesce a sfruttare dei software pari anche a grandi alberghi e catene internazionali. Per cui, diciamo, il piccolo medio albergatore oggi ha la possibilità di giocare ad armi pari con le grandi catene, cosa che una volta invece era estremamente più difficile fare.
Io mi trovo spesso a dialogare con direttori e proprietari di alberghi, e che quando gli chiedo come fanno i prezzi, la prima risposta mi danno è “guardo' quello che fanno i miei concorrenti.”
Anzitutto, è uno dei fenomeni, diciamo, più diffusi; se un albergatore non ha appunto altri strumenti, non ha consulenti, eccetera, cosa può fare?
Le possibilità sono due. Uno è che si mette ad analizzare i propri dati di vendita dal proprio gestionale o dal cartaceo, dall’excel, insomma, in base a dove si registrano le proprie vendite, e fa una certa analisi che però è estremamente é complicato sia dal punto di vista proprio prettamente tecnico e di tempo richiesto, sia dal punto di vista della complessità.
Oppure, diciamo, ci sono a disposizione portali che mostrano i prezzi dei concorrenti e uno dice beh, almeno guardo un attimo che aria tira, diciamo in generale e poi in qualche modo segue un po’, la marea diciamo del mercato e quindi salgo e scendo. Insomma, in base a quello che fanno gli altri e se fermiamo il ragionamento qui, guardare i concorrenti, ti da’ degli ottimi risultati rispetto a non fare nulla o rispetto appunto a complicarti la vita guardando i tuoi dati di vendita, ma senza poi riuscire a fare, appunto, determinate analisi. per mancanze di competenze tecniche, matematiche, analitiche e in mancanza anche di tempo, perché richiederebbe, se lo si fa mano, tempo enorme.
Qual è il problema di seguire i concorrenti? Che non è non è ottimale e si può fare molto meglio. Innanzitutto la prima riflessione che io invito a fare è, sei davvero sicuro che i tuoi concorrenti stiano facendo delle strategie più attente di quella che stai facendo tu?
Perché se la risposta è sì allora hai qualcosa da guadagnare magari a inseguire i concorrenti. Se la risposta però è in realtà un no allora forse loro fanno esattamente quello che fai tu. Ci guardiamo a vicenda e ognuno mette un euro sotto il vicino. E allora è ovvio che non fai il tuo interesse e nemmeno loro fanno il loro interesse a inseguire ognuno l’altro senza un minimo di ragionamento.
Il bello è che se faccio invece un’analisi attenta dei miei dati di vendita e non solo appunto, dei dati dei concorrenti, riesco ad anticipare dei fenomeni che i miei concorrenti non hanno ancora scoperto, perché non fanno questa analisi che io faccio.
Se per una data futura, non so il perché, ma vedo che c’ è una pressione della domanda più alta del normale. I miei concorrenti hanno sempre i prezzi come prima, ma io vedo e prevedo che per quella data ci sarà un interesse più alto. Io parto subito ad aumentare la tariffa, poi magari i miei concorrenti l’aumento della tariffa lo faranno tra una settimana, un mese.
Però io non aspetto che tutti aumentino la tariffa per aumentare la mia, perché se io aspetto che lo fanno tutti, io perdo quello che avrei potuto prendere se invece avesse agito in maniera puntuale e attenta.
Così come anche il caso di alberghi medio piccoli, che partono con una tariffa relativamente alta, poi sotto data, quando manca una settimana, mancano due settimane e si vede che le prenotazioni non sono arrivate allora si fanno i cosiddetti sconti last minute per buttare giù i prezzi e provare a raccogliere qualcosa.
Qui è anche questa è una è una è una strategia, diciamo questa drammatica, che può essere estremamente migliorata se si ragiona al contrario, cioè io inizio con delle tariffe relativamente basse, che non significa assolutamente regalare le camere ma poi, appena inizio a ricevere le prenotazioni, acquisiscono tramite queste prenotazioni informazioni sul mercato e sul potenziale di vendita e aumento le tariffe.
Questo lo si riesce a fare esclusivamente se si fa un’analisi, attenta, puntuale e frequente, almeno una volta in settimana, idealmente una volta al giorno e se si utilizza un software che che lo fa in automatico, lo fa ogni secondo, ogni nuova prenotazione, cancellazione.
Abbiamo parlato del 2022 di come un Rms ci aiuta. Cosa vede Filippo per il 2023? Cosa vedi nel nostro turismo per queste innovazioni?
La mia visione è anzitutto positiva.
Questa evoluzione della tecnologia, della disponibilità dei dati e di internet in generale è un progresso continuo che ogni anno migliora, per cui gli strumenti migliorano e diventa più semplice accedere a una serie di informazioni e di dati.
Altro tema è che con questa abbondanza di dati, di informazioni e di opportunità c’è bisogno di affrontare e gestire questa complessità con software intelligenti che ti aiutano nell’analisi di questa di questa complessità globale per farti delle analisi appunto in tempo reale.
Per questo questo sono estremamente positivo. È fondamentale però non non dire Va bene, allora siamo ottimisti. Le cose andranno bene da sole e io quindi posso non fare niente e posso mettermi a dormire perché tanto le cose andranno bene da solo? Ovviamente no, per cui anche il mio ottimismo. Ottimismo che però richiama, richiama azione.
Dalla combinazione delle due cose il 2023 può essere un anno ottimo, i dati ce lo dimostrano, e potrà andare ancora meglio del 2022.
Beh, io, ehm sinceramente, ringrazio Filippo per come ci hai spiegato tutte queste cose.
Grazie a te Marco e grazie a tutti i nostri ascoltatori, e lettori e per qualsiasi informazione resto molto volentieri a disposizione perché mi fa piacere.
Io ringrazio tutti voi di aver partecipato a questa intervista. Come sempre auguro buon lavoro a tutti gli illustri colleghi e consulenti e un buon relax a tutti i nostri ospiti. Ciao a presto a tutti! Ciao a tutti!
