Sinapsi è il sistema di Revenue Management intelligente, completamente automatico, che genera i migliori prezzi di vendita per ciascun hotel con l’obiettivo di massimizzarne i guadagni.
I nostri clienti possono pensare a Sinapsi come a una scatola con dentro degli ingranaggi in movimento.
Nella scatola vengono fatti entrare i dati di tutte le prenotazioni dell’hotel, i dati vengono trasformati dagli ingranaggi facendo uscire dalla scatola, come per magia, i migliori prezzi per aumentare i guadagni.
Questa semplificazione è comprensibile: una delle sfide più grandi nel creare Sinapsi è stata quella di nascondere la complessità per ottenere uno strumento estremamente potente ma semplice da utilizzare.
È però naturale che nasca la curiosità di sapere cosa si nasconda dentro la “scatola”. Proviamo quindi a descrivere brevemente il funzionamento degli ingranaggi nascosti di Sinapsi.
Cominciamo!
Le tecnologie dentro Sinapsi
La tecnologia che muove Sinapsi si basa sull’Online Machine Learning (apprendimento automatico e continuo dai dati), previsioni di serie temporali, e tecniche automatiche di miglioramento (Ottimizzazione Matematica), campi noti ultimamente con il termine cappello di “Intelligenza Artificiale”.
Sebbene non sia semplice spiegare il funzionamento del sistema senza usare la matematica (e senza banalizzare il frutto di ricerche durate decenni) possiamo comprenderne le basi ricorrendo ad analogie con il processo umano di definizione delle tariffe.
In un certo modo, Sinapsi esegue processi simili a quelli di un albergatore ma agisce in modo infaticabile, di giorno e di notte, con una velocità miliardi di volte maggiore e senza l’effetto abbagliante di speranze e pregiudizi personali.
i prezzi dinamici
Il prezzo di vendita risente sicuramente dei costi (deve anzitutto essere maggiore dei costi variabili per prenotazione) ma soprattutto dipende dal mercato (dalla richiesta di stanze nei vari periodi) e poggia sulle solide fondamenta del valore dell’esperienza complessiva fornita al cliente.
Poiché il mercato e il valore percepito cambiano nel tempo, è quindi bene che cambino nel tempo anche i prezzi di vendita.
In ambito alberghiero c’erano una volta i prezzi statici, differenziati al più per due o tre stagioni diverse.
Il compito dell’albergatore all’inizio della stagione era quindi quello di definire tabelle rigide con i prezzi per le varie tipologie (e trattamenti, numero di ospiti, regole di pagamento, ecc.).
Spesso si partiva dalla situazione dell’anno precedente, con alcune riflessioni collegate all’andamento complessivo dell’economia e alle speranze per la prossima stagione, ognuno con la propria ricetta elaborata dall’esperienza degli anni passati.
Poteva capitare di definire prezzi troppo bassi (perdendo l’opportunità di vendere le stesse stanze a prezzi maggiori) oppure di definire prezzi troppo alti (ritrovandosi con l’albergo quasi vuoto sotto data). L’unico dinamismo possibile in questi casi erano spesso sconti disperati per cercare qualche cliente all’ultimo momento (offerte last-minute).
In passato si faceva così non perché fosse il modo migliore, ma perché la tecnologia non permetteva cambiamenti frequenti dei prezzi.
Ad esempio: le brochure venivano stampate ad inizio stagione e sicuramente non si potevano aggiornare ogni giorno.
Non appena la tecnologia ha permesso cambiamenti frequenti dei prezzi (computer, internet, channel manager, booking engine, portali OTA) gli albergatori più accorti ne hanno subito approfittato per reagire rapidamente agli stimoli del mercato con cicli periodici di previsioni e revisioni dei prezzi.
Previsioni e modifiche dei prezzi
Immaginiamo che l’andamento delle prenotazioni “on-the-book” ricevute nel tempo per il 15 agosto sia dato dalla linea verde continua.
In base al passato (l’andamento nelle ultime settimane ma anche negli anni precedenti) l’albergatore formula una previsione per il futuro, ad esempio la previsione di arrivare a vendere tutto ben prima del 15 agosto.
Questo è un classico segnale che suggerisce un aumento dei prezzi.
Se si individua un aumento “ragionevole”, il ritmo futuro di arrivo di prenotazioni calerà ma si potrà comunque arrivare al tutto esaurito, avendo aumentato i guadagni dalle ultime stanze vendute.
Trovare un aumento “ragionevole” non è banale perché dipende da come i clienti reagiscono all’aumento dei prezzi. Se si esagera, si rischia di rimanere con stanze invendute.
Il termine tecnico qui è: “elasticità della domanda rispetto alle variazioni di prezzo”.
Le previsioni precise su come e quanto modificare un prezzo sono difficili per due motivi:
Il rumore statistico
Il primo motivo è il “rumore statistico“: se raccolgo in media 10 prenotazioni al giorno, il fatto che in un giorno ne arrivino 6 e in un altro 14 può essere dovuto unicamente al “rumore statistico”, indipendentemente dalle azioni sui prezzi.
L’albergatore si trova quindi a misurare un segnale debole in un mare di rumore.
È un po’ come cercare di capire cosa dice il vicino durante un concerto rock.
Il Machine Learning dentro Sinapsi è invece in grado di determinare se i segnali misurati sono “statisticamente significativi”, ovvero dovuti ad un fenomeno reale e non al rumore.
Le previsioni non sono mai perfette
Il secondo motivo è ancora più diabolico: le previsioni sono fatte apposta per essere smentite!
I cambiamenti dei prezzi (aumenti o riduzioni) modificano attivamente il futuro.
Se ho appena aumentato i prezzi mi metterò subito a contare le prenotazioni arrivate nei prossimi giorni per individuare una nuova previsione.
Sembra un processo complicato e senza fine (in realtà finisce il giorno del check-in) ma noi essere umani siamo molto esperti nel gestire situazioni “scivolose” di questo tipo, che richiedono una sequenza di decisioni nel tempo, revisionate in base ai dati nuovi misurati.
Pensiamo alla guida di un’auto: Quando iniziamo una curva giriamo il volante, ma se lo tenessimo fisso per dieci secondi continueremmo a sbattere sul guard rail o ad uscire di strada.
Nei millisecondi successivi all’inizio della curva continuiamo a stimare la traiettoria e applichiamo modifiche graduali al volante per mantenere la carreggiata.
Lo facciamo così bene che ormai non ce ne rendiamo neppure conto.
Nell’analogia, l’angolo del volante corrisponde al prezzo, e la posizione centrale della carreggiata corrisponde all’albergo che ha il tutto esaurito alla data del check-in dopo avere venduto ai prezzi maggiori possibili.
il successo non dipende quindi da avere previsioni perfette ma dipende dal revisionare frequentemente sia le previsioni che i prezzi (basandosi su dati oggettivi).
Il tempismo e la frequenza sono fondamentali: Se ci sono previsioni meteo pessime per il fine settimana e gestisco un albergo leisure al lago, o modifico rapidamente i prezzi o mi ritroverò facilmente con l’albergo quasi vuoto (quando cade la pioggia spesso piovono anche le disdette).
In modo analogo: se è stata appena annunciata la data di un concerto importante nella mia zona, o alzo rapidamente i prezzi o rischio di svendere tutte le stanze nel giro di qualche minuto.
Il processo di Sinapsi è simile ai processi umani appena descritti, con la differenza che le previsioni di Sinapsi tengono conto di migliaia di dati sugli anni passati, sul passato recente, sulle ultime prenotazioni ricevute.
La reazione dei propri clienti potenziali alle variazioni di prezzo (l’elasticità citata poco fa) può essere studiata in modo costante, migliorando nel tempo l’individuazione dei prezzi ottimali.
Attraverso il Machine Learning Sinapsi si auto-migliora nel tempo per costruire un vero e proprio “gemello digitale” del tuo albergo, un gemello utilizzabile per milioni di simulazioni del tipo what-if come ad esempio “cosa succederebbe se cambiassi i prezzi di una tipologia per alcuni giorni futuri?”…
… il tutto nello spazio che intercorre tra due aggiornamenti di prezzo successivi (che in Sinapsi vuol dire anche più volte all’ora, 24/7).
Il Pilota automatico: prezzi dinamici e automatici
Il successo del Revenue Management dipende da revisioni periodiche e frequenti.
È quindi sempre consigliato ai clienti di Sinapsi di attivare la funzione di “pilota automatico”.
Sinapsi in pilota automatico agisce accettando subito le proposte di cambiamento, calcolando i prezzi derivati e comunicandoli immediatamente a tutti i canali di vendita collegati.
Il pilota automatico prevede una precisa suddivisione dei ruoli con una collaborazione attiva tra Intelligenza Umana e Intelligenza Artificiale:
- Intelligenza Umana: l’albergatore si concentra sulla strategia (obiettivi, regole, priorità);
- Intelligenza Artificiale: la tattica quotidiana è affidata a Sinapsi.
Ad ogni nuova prenotazione o cancellazione (e a ogni nuovo dato rilevante sulla concorrenza o sul meteo) Sinapsi procede nella sua azione instancabile di inseguimento dei prezzi ottimali.
L’aspetto più importante da tenere in considerazione nell’uso di Sinapsi è il definire sempre delle fasce di prezzo (min-max) ragionevoli in base ai propri costi ed al target di clientela.
Sinapsi considera le fasce di prezzo min-max come uno spazio di manovra deciso dall’albergatore all’interno del quale sfruttare ogni opportunità.
Nell’analogia della guida:
- una fascia di oscillazione ampia corrisponde a un autodromo dove i piloti possono cercare la traiettoria migliore per vincere la gara.
- una fascia di oscillazione stretta corrisponde a una stradina di campagna con spazio di manovra molto limitato.
- Un prezzo fisso non ha spazio di manovra (come un treno sui binari).
Sinapsi non consiglia mai prezzi che escano dalle fasce impostate dall’albergatore.
Le fasce di prezzo possono prevedere eccezioni autorizzate nel caso di eventi particolari già noti all’albergatore (es: un grande concerto).
In alternativa Sinapsi individuerà comunque l’evento particolare anche senza l’inserimento di eccezioni ma con il rischio di “sprecare” qualche prenotazione prima di intervenire con la “sterzata” di prezzo.
Se un’informazione è già nota all’albergatore, è inutile aspettare che Sinapsi la apprenda in autonomia.
In un rally, se il copilota avvisa in anticipo il pilota che è in arrivo un secco tornante a destra, la velocità sarà dosata in modo adeguato e la traiettoria sarà disegnata nel modo migliore.
L’albergatore è il copilota di Sinapsi.
La definizione delle fasce di prezzo min-max comporta un controllo periodico umano sull’andamento aggregato della raccolta di prenotazioni.
Sinapsi fornisce dei segnali di “allerta” nel caso di prezzi che toccano i minimi con occupazione molto bassa ma è responsabilità dell’albergatore di decidere se abbassare i minimi per sollecitare una domanda potenziale ma ancora inespressa.
Se la domanda potenziale non esiste, abbassare i minimi non necessariamente aumenterà la domanda.
Sinapsi non ha ovviamente il potere magico di creare la domanda di stanze, può solo agire sui prezzi per intercettare e sfruttare la domanda esistente e ancora inespressa, se questa esiste.
Le fasce min-max non sono quindi scolpite nella pietra ma sono modificabili rapidamente dalle impostazioni di Sinapsi in base alle proprie analisi e riflessioni periodiche.
Da prezzi stagnanti a prezzi frizzanti
Al primo avvio di Sinapsi una prima fascia min-max può essere derivata dai listini stagionali, scontando il minimo (per premiare chi prenota con anticipo) e usando un massimo molto maggiore del minimo (per approfittare delle opportunità di aumento).
Ad esempio: se il minimo è 100€, il massimo può tranquillamente essere 300€ o 400€.
Elementi ulteriori della strategia consistono nella definizione accurate delle varie tipologie di stanza e nel loro ordinamento, ad esempio per assicurare tramite Sinapsi che la camera “singola” non costi mai più della camera “doppia”.
Oltre che per sfruttare subito ogni opportunità, il pilota automatico è sicuramente consigliato per mantenere una coerenza assoluta tra i prezzi e le regole impostate. Senza pilota automatico mantenere questa coerenza richiederebbe molto tempo e concentrazione operando scelte manuali.
Resta una domanda: che fare in riguardo alla tante altre regole che si possono impostare, come:
- minimum stay
- anticipo minimo delle prenotazioni
- aperture e chiusure alla vendita
- aperture all’arrivo o alla partenza
- eccetera
Noi abbiamo dei consigli molto netti e “opinionati” su questo tema ma sarà il tema di un prossimo articolo di blog intitolato “Liberiamo i prezzi!”.
Nel frattempo puoi dare un’occhiata alle testimonianze delle strutture ricettive che si affidano a Sinapsi per la gestione della loro offerta tariffaria.
A proposito di intelligenza artificiale…
Anche l’immagine in copertina è stata generata da Dall-E, un sistema di intelligenza artificiale per la generazione di immagini a partire da una semplice istruzione testuale.
Anche Dall-E è a sua volta una “scatola” dove inserire un testo e ottenere in uscita un’immagine.
Per i curiosi, l’immagine è stata generata dalla seguente frase: “cardboard box open, filled with wooden gears, oil paiting, no text, artistic”
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