L’industria alberghiera è in costante evoluzione, con gli hotel sempre più impegnati nel migliorare le loro performance e garantire un’esperienza superiore ai propri clienti. Una delle chiavi per ottenere questo obiettivo è l’utilizzo efficace dell’Intelligenza Artificiale (AI). Questa tecnologia è in parte già utilizzata da molti software e integrata in alcune funzionalità delle piattaforme OTA più diffuse. Per sfruttarne a pieno le potenzialità è necessaria una soluzione di Business Intelligence che vada oltre gli algoritmi di base (ne abbiamo nell’articolo sulla BI per l’Hotellerie).
Approfondiamo dal punto di vista pratico come l’AI ha modificato il modo di analizzare i KPI specifici di questo settore, come è possibile migliorare tali indicatori e di conseguenza elevare le performance della singola struttura ricettiva.
KPI tipici del settore alberghiero
Gli indicatori di performance dell’Hospitality possono essere suddivisi in diverse categorie, a seconda degli aspetti che vanno ad esaminare.
KPI Vendita
Sono quelli che mettono in relazione dati di occupazione, tariffe e fatturato. Ad esempio:
- Occupancy Rate: Percentuale di stanze occupate rispetto alle disponibili
- Average Daily Rate (ADR): Media giornaliera delle tariffe delle stanze vendute
- Revenue per Available Room (RevPAR): Ricavo generato per stanza disponibile
KPI Finanziari
Questi indicatori misurano l’andamento economico di entrate e uscite. Ne sono un esempio:
- Gross Operating Profit per Available Room (GOPPAR): Margine di profitto lordo generato per stanza disponibile
- Net Operating Income (NOI): Guadagno netto derivante dall’operatività dell’hotel
- Return on Investment (ROI): Rendimento sugli investimenti fatti nell’hotel
KPI Cliente
In questo caso la relazione e il comportamento di acquisto del cliente sono al centro dell’analisi:
- Customer Satisfaction Score (CSS): Punteggio di soddisfazione del cliente
- Customer Retention Rate: Percentuale di clienti che tornano a soggiornare nell’hotel
- Net Promoter Score (NPS): Indice di raccomandazione da parte dei clienti
- Booking Lead Time: Tempo trascorso tra la prenotazione e il soggiorno
- Cancellation Rate: Percentuale di prenotazioni cancellate rispetto alle prenotazioni totali
- No-show Rate: Percentuale di prenotazioni in cui i clienti prenotati non si presentano
- Stay Patterns: Analisi dei modelli di soggiorno dei clienti per identificare tendenze
KPI Operativi
Hanno a che fare con le attività di gestione per il buon funzionamento della struttura, e come tali vanno ottimizzati per ridurre gli sprechi e massimizzare i profitti:
- Staff Productivity: Efficienza del personale nell’erogare i servizi
- Room Turnover Rate: Rapporto tra stanze pulite e disponibilità giornaliera
- Maintenance Cost Ratio: Percentuale del costo totale per la manutenzione
KPI Marketing
Questi indicatori sono specifici per misurare il funzionamento dei vari canali di promozione e comunicazione:
- Website Traffic: Numero di visitatori sul sito web dell’hotel
- Conversion Rate: Percentuale di visitatori che effettuano prenotazioni
- Cost per Acquisition (CPA): Costo medio per acquisire un nuovo cliente
I vari indicatori si influenzano tra loro in maniera diretta (si pensi a come un costo di manutenzione può influenzare un KPI finanziario come il NOI).
Questi KPI sostanzialmente sono forniti da PMS e RMS, i due software alla base dell’hotel management. La cosa interessante da dire è che fin qui l’hotel manager si muove su report operativi, ossia strumenti che gli permettono di misurare un andamento di qualcosa che è già avvenuto, senza poter agire in maniera incisiva per spostare una tendenza.
KPI Avanzati con l'Intelligenza Artificiale (AI)
L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale cambia il paradigma di analisi: il Revenue Manager si sposta dal “monitorare cosa è accaduto” a “prevedere l’andamento futuro”, fino a “azionare le giuste leve per modificare una tendenza o condizionare un andamento, per trarne il maggior vantaggio”.
L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale ai sistemi di gestione (PMS e RMS) consente all’hotel manager di ottenere KPI più avanzati e predittivi, migliorando la precisione delle previsioni, l’efficienza operativa e l’esperienza complessiva del cliente.
Ecco un esempio di KPI avanzati per l’Hotellerie:
- Demand Forecasting Accuracy: Precisione nella previsione della domanda futura per stanze.
- Dynamic Pricing Optimization: Ottimizzazione automatica delle tariffe in tempo reale in base alla domanda e ad altri fattori.
L’occupazione degli alloggi e la gestione delle prenotazioni sono aspetti fondamentali per qualsiasi Hotel Manager, l’Intelligenza Artificiale può analizzare i dati storici delle prenotazioni e le tendenze del mercato per predire i periodi di alta e bassa affluenza. Questo permette di regolare le tariffe in modo dinamico, migliorando la redditività dell’hotel, e di ottimizzare la distribuzione delle camere in modo da massimizzare l’occupazione e soddisfare le richieste dei clienti.
- Personalized Customer Recommendations: Raccomandazioni personalizzate per servizi, pacchetti o stanze basate sui dati del cliente.
- Sentiment Analysis from Customer Reviews: Analisi del sentimento dai commenti dei clienti per valutare la soddisfazione e identificare aree di miglioramento.
- Chatbot Performance Metrics: Valutazione delle prestazioni di un chatbot per assistere i clienti con prenotazioni o richieste di informazioni.
Questi indicatori si occupano di un altro aspetto cruciale: la soddisfazione del cliente. L’AI può rivoluzionare l’esperienza del cliente fornendo raccomandazioni personalizzate, gestendo le richieste in tempo reale e offrendo un servizio più efficiente. Grazie all’analisi predittiva, l’AI può prevedere le esigenze dei clienti e garantire che siano soddisfatte prima che vengano espresse. Questo porta a un servizio più rapido ed efficiente, migliorando la percezione complessiva dell’hotel da parte dei clienti.
- Staff Allocation Efficiency: Ottimizzazione dell’assegnazione del personale in base ai livelli di occupazione e alle esigenze dei clienti.
L’AI può ottimizzare la gestione del personale, pianificando turni in base all’affluenza prevista e alle richieste dei clienti, può monitorare e controllare l’uso delle risorse come energia e acqua, contribuendo a una gestione più sostenibile ed economica dell’hotel, e nel complesso ridurre i costi e migliorare l’efficienza complessiva dell’hotel.
AI e BI al servizio dell’Hotellerie
Intelligenza Artificiale e Business Intelligence sono due componenti di un approccio che mira ad agevolare il lavoro del Revenue Manager e di tutti i ruoli operativi che ruotano attorno alla struttura. I flussi di lavoro vengono così automatizzati per risparmiare tempo ed energie. Tutti i dati utili vengono forniti tramite dashboard intuitive e di self-analysis in real time per non limitare le possibilità di esplorazione delle informazioni, evitando il problema di doversi interfacciare con diversi software e mettere in relazione dati non compatibili di default.
Grazie a BI e AI è poi possibile costruire nuovi KPI, indicatori inediti in grado di analizzare aspetti originali e fornire insight in anticipo rispetto alla concorrenza, determinando così un vantaggio competitivo dal valore inestimabile.
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