Business Intelligence na hotelaria

Nuno António
Diretor de I&D – Wareguest

No número 14 da revista Dirhotel – link para versão digital – , a propósito de um artigo publicado no seguimento de uma conferência dada na BTL de 2014, com o título “Business Analytics – Uma ferramenta essencial para Revenue Management”, tive oportunidade de descrever alguns dos benefícios que o Business Analytics pode aportar à área de Revenue Management, nomeadamente: análise da segmentação de hóspedes, análise da taxa de cancelamentos de modo a definir uma melhor política de overbooking, análise demográfica dos hóspedes e o estudo das variáveis com impacto na Booking Window por canal de distribuição.

Cabe no entanto explicar que Business Analytics é geralmente entendido como sendo o uso extensivo de dados, estatística, análise estatística e quantitativa, modelos exploratórios e preditivos, permitindo a tomada de decisão e realização de ações baseadas em factos e não apenas na intuição.

Business Analytics é na realidade um subconjunto do Business Intelligence (BI), um termo abrangente que define a combinação de arquiteturas, bases de dados, ferramentas analíticas, aplicações e metodologias que permitem descobrir e explicar aspectos desconhecidos e “escondidos” nos dados, relevantes para a tomada de decisões.

O derradeiro objetivo do BI, como descrito na chamada “Hierarquia da Inteligência” definida por Liebowitz (ver Figura 1) é a transformação de dados em informação, para daí resultarem decisões que se irão transformar em ações assentes em conhecimento.

Figura 1

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Fonte: Adaptado de Liebowitz, 2006

Na hotelaria, o Business Analytics e o próprio BI não se aplicam apenas ao Revenue Management pois o volume de dados disponível hoje na maioria das unidades hoteleiras permite, por exemplo:

  • Identificar padrões de hóspedes que não repetiram estadias;
  • Identificar padrões de cancelamentos de reservas;
  • Identificar padrões da antecedência das reservas;
  • Identificar relações entre receitas e custos versus ocupação/segmentação de hóspedes;
  • Identificar padrões de consumo nos clientes “leais”;
  • Identificar padrões de consumo de comidas e bebidas face à segmentação dos hóspedes;
  • Efetuar previsões de procura/ocupação;
  • Efetuar previsões de receitas dos departamentos de não alojamento em função da segmentação dos hóspedes;
  • Efetuar optimização das escalas dos funcionários;
  • Efetuar optimização de stocks de comidas e bebidas face à previsão da ocupação;
  • Criar dashboards de análise de métricas de desempenho em tempo real;
  • Entre muitas outras aplicações.

São inúmeros os exemplos de aplicação de BI em hotelaria por parte dos grandes grupos hoteleiros internacionais[1] (Marriot, Konover Hotel Group, La Quinta Inn & Suites, Choice Hotels, entre muitos outros), bem como de outros players da Indústria como a Booking.com e a Expedia.

Este não é, contudo, um fenómeno exclusivo da indústria hoteleira ou do turismo. Não é à toa que nos últimos anos surgiram novas profissões como Data Scientist, Analytics Manager ou Revenue Analyst[2], sendo que a procura por este tipo de profissionais excede em muito a oferta.

Apesar de se conhecerem alguns exemplos de aplicação de BI em alguns dos grupos hoteleiros nacionais, na sua maioria são projetos pontuais e não evolvem uma estratégia global.

Urge portanto que os hoteleiros portugueses reconheçam a importância do BI e a relevância que o conhecimento dos dados ao seu dispor lhes pode proporcionar, implementando políticas de BI nas suas unidades hoteleiras, servindo o BI como uma barreira para afastar as pressões competitivas.

  • [1] Alguns destes exemplos podem ser consultados no artigo “Business Intelligence in the Hospitality Industry”, publicado no nº 4, do volume 4 (Agosto 2013) do “International Journal of Innovation, Management and Technology”.
  • [2] A competência em análise estatística e data mining foi segundo o portal Linkedin a que levou mais pessoas a serem contratadas em 2014 (http://blog.linkedin.com/2014/12/17/the-25-hottest-skills-that-got-people-hired-in-2014/)