Así ayuda el ‘deep learning’ a predecir la ocupación hotelera
Con el objetivo de ayudar al sector hotelero independiente, la firma tecnología Techedge ha desarrollado un sistema basado en Inteligencia Artificial (IA) que permite a las compañías hoteleras predecir la ocupación hotelera con hasta 90 días de antelación y optimizar así las ganancias por habitación (REVPAR).
El programa desarrollado emplea algoritmos y modelos predictivos basados en ‘deep learning’ que, gracias a una serie de variables, consigue predecir con un 90% de acierto la demanda y ocupación hotelera un mes antes, y con un 89%, tres meses antes. Para ello, emplea como información la ocupación pasada, el precio medio de la reserva, el canal, el segmento o el tipo de habitación, entre otros.
Este sistema está pensado, sobre todo, para el sector hotelero independiente, que en España cuenta con cerca de 2.000 establecimientos. Les permite predecir escenarios de ocupación con el fin de optimizar las ganancias por habitación (REVPAR), mejorar la gestión en casos de ‘overbooking’, optimizar los turnos de personal y gestionar los canales y el inventario por tipo de habitación.
El Hotel Gran Bilbao ha sido el primero en probar esta tecnología, en cuyo proyecto también participa Google para evaluar las posibilidades de conectar la solución con los servicios de información de la compañía estadounidense.
El sistema ha sido presentado el 26 de febrero en Horeca Profesional Expo (HIP) de Madrid, feria de referencia para la industria hotelera.
