20 Feb RMS & AI intervista a Tommaso Centonze
Intelligenza artificiale & Revenue Management System
intervista a Tommaso Centonze, Smart Pricing
Oggi torniamo a parlare degli RMS Revenue Management System. Per affrontare questo tema abbiamo con noi Tommaso Centonze, socio fondatore di Smart pricing, società leader in questo momento nella distribuzione di questo particolare software.
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Ascolta l’intervista con Tommaso Centonze
Ciao Tommaso, grazie di essere con noi.
Ciao, Marco. Grazie per avermi invitato.
Iniziamo con delle domande più verticali possibili affinché Tommaso ci dia qualche buon consiglio. Iniziamo dalla piu' semplice. Tommaso, come si riescono a fissare i prezzi in questo periodo storico in cui le evoluzioni non sono facilmente prevedibili?
Il segreto sta proprio nella nella dinamicità. Nel momento in cui si va a parlare di revenue management la soluzione è proprio quella della dinamicità tariffaria. Un software come Smart Pricing essendo collegato in real time con i dati delle dei nostri clienti e con i dati di mercato, è in grado di tenere continuamente aggiornato il suo dice forecast, quindi le sue aspettative su quello che succederà e che sta succedendo nel corso della stagione. e di conseguenza andare ad aggiornare le tariffe.
Quindi insomma, non si fa più il prezzo statico. Bisogna un po’ uscire da questa mentalità del, devo pianificare i miei prezzi per la stagione, lo faccio in inverno, ma è un lavoro che viene costantemente aggiornato, nel nostro caso, ovviamente da un algoritmo.
Beh, questo è interessante. Ora però una cosa che mi incuriosisce molto è il tema di questa della machine learning che il nostro Tommaso mette a disposizione e che, per quanto mi riguarda, è uno strumento bellissimo perché mi aiuta tantissimo. Mi spieghi un po' meglio che cos'è davvero questa machine learning?
Assolutamente Marco. Cerco di spiegarlo in modo semplice perché l’argomento di per sé è molto sofisticato e tra l’altro ci tengo a dirlo io non ho un background in data analytics. Noi abbiamo un team, ad oggi, di cinque persone full time che si occupano proprio dello sviluppo di questi algoritmi. Quindi loro sarebbero, diciamo, più adatti a dare questa risposta, ma penso che darebbero delle risposte forse troppo tecniche.
Cosa significa machine learning applicata nello specifico al mondo alberghiero e alle strategie tariffarie? Significa avere un software che, una volta che vengono forniti dei dati relativi a prenotazioni, dati di mercato, eccetera eccetera è in grado di spacchettarli, di analizzarli e analizzare le correlazioni che ci sono tra questi dati, riconoscendo delle similitudini e dei pattern. Di conseguenza, sulla base di questi pattern che vengono riconosciuti, suggerire delle strategie ottimali di prezzo.
Faccio un esempio pratico: il sistema identifica dei picchi di domanda, ad esempio vedendo un pick-up molto rapido sulle nostre camere, quindi prenotazioni che arrivano molto velocemente, magari un con una booking window di un certo tipo, vedendo anche attorno alla struttura disponibilità che scendono e prezzi che salgono, riconosce questo come un pattern di alta domanda e di conseguenza va a suggerire un aumento tariffario.
Beh c’è una cosa che mi ha un attimo incuriosito. Quando mi hai detto che hai cinque persone che lavorano proprio su questi dati e lavorano in modo continuativo. Ma quali sono i dati necessari perché una machine learning sia in grado di aiutarci nelle nostre scelte?
Qui ci tengo Marco a dire una cosa: non è la quantità di dati, quanto più la qualità dei dati. L’altro aspetto fondamentale è la qualità degli algoritmi che vengono sviluppati per analizzare questi dati. Paradossalmente preferirei avere un ottimo algoritmo e relativamente pochi dati, piuttosto che avere un algoritmo rudimentale con molti più dati.
Per quanto concerne Smart Pricing, noi utilizziamo in primis i dati della struttura, che ovviamente sono e saranno sempre quelli più importanti per massimizzare la redditività dei nostri clienti singolarmente. Quindi abbiamo bisogno di monitorare tutto quello che succede in struttura in termini di prenotazioni per tipologie di canale, il segmento di clientela e tutti i dati che sono reperibili all’interno del Pms del cliente.
Dopodiché abbiamo un set di dati di mercato, sono i dati di altre strutture nella zona, appunto, dove operano i nostri clienti, meteo, gli eventi e le festività. Questi sono appunto i dati principali con cui nutriamo i nostri algoritmi.
Adesso passiamo ad un’altra domanda. In Italia ci sono oltre 38000 alberghi a cui vanno sommate tutte le attività extralberghiere, quindi un mercato molto ampio e variegato. Smart Pricing può andar bene anche per le piccole realtà sia alberghiere che extra alberghiere?
Assolutamente sì. Te lo confermo, Marco. In realtà Smart Pricing nasce proprio per questa tipologia di struttura. Per darti alcuni dati, il nostro cliente medio ha tra le venti e le trenta stanze. Nell’ultimo periodo stiamo raccogliendo e stiamo andando anche su hotel a gestione familiare o comunque strutture medio-piccole.
Questo per noi vuol dire sviluppare uno strumento semplice da utilizzare. Deve essere uno strumento immediato, con una forte componente di automatizzazione. Perché al di là del fare il prezzo in automatico ci sono anche una serie di automatismi che sono atti a semplificare la quotidianità dei nostri clienti. E poi, sempre in tema di semplicità, uno strumento che sia plug-and-play.
Quindi Smart Pricing è un vestito che possiamo disegnare su misura sulla struttura?
In qualche modo possiamo dire che è così perché l’algoritmo nel momento in cui si collega ai dati della struttura e ai dati della località dove opera la struttura impara da questi; quindi si’ l’algoritmo si tara sul cliente ed ha l’obiettivo di massimizzare la redditività. In Aggiunta si ha la possibilità di intervenire per andare a personalizzare ancora di più la funzionalità dell’algoritmo sulla propria struttura.
Quindi qualcosa l'algoritmo nelle sue analisi può non avere, se l'albergatore lo imposta questo algoritmo se lo fa suo, si nutre in parole povere di una cosa in più che gli andiamo a dare. Ho capito bene?
Si, corretto. Quella è una funzionalità che abbiamo, quella di imparare da un feedback.
Ora parliamo di Mission di Vision. Cosa prevedi per questo 2023? E poi, andando ancora più avanti, come vedi, in questo mondo della RMS lo sviluppo nel breve e nel lungo periodo?
Guarda, il nostro obiettivo come azienda è quello di sviluppare degli strumenti per le piccole e medie strutture, che siano semplici da utilizzare e che i nostri clienti amino, focalizzandoci sempre da una parte sul risparmio tempo e dall’altra, ovviamente, sull’aumento delle performance di redditività. Quindi questa è proprio la nostra visione aziendale.
Per quanto riguarda il prodotto di per sé, quindi diciamo il front-end che hanno a disposizione i nostri albergatori, abbiamo in mente insomma, di ampliare un pochettino le possibilità dei clienti di interagire proprio con il con il software, perché ci siamo resi conto che la maggior parte dei nostri clienti questo è un po’ la prima esperienza di revenue management, quindi ci devono prendere un po’ la mano.
