Il segmento Hospitality è determinante nella nostra economia. Estremamente esposto alle variabili che la pandemia ha generato, dà prova di come, per contro, possa essere gestito con fiducia nei risultati se si affida alla tecnologia.
L’indispensabile attività di analisi dei dati non è più rinviabile: con Fulvio Giannetti, CEO di Lybra, capiamo con esempi concreti come sia possibile progettare e condurre l’attività alberghiera con una forte incisività sui risultati grazie alla possibilità di monitorare le ricerche dei viaggiatori con strumenti affidabili.
Oggi come sono cambiati i processi decisionali di albergatori e hotel manager per quanto riguarda pricing e strategia di vendita? Quanto ha pesato il fattore incertezza durante la chiusura?
Fulvio Giannetti: “I processi decisionali hanno dovuto tener conto della nuova realtà, con maggiore attenzione ai costi e di conseguenza una migliore ottimizzazione delle risorse a disposizione. Ogni azienda opera in base alle aspettative del mercato, perché la pianificazione strategica richiede una previsione di medio termine per determinare il ritorno sull’investimento (ROI) delle varie attività che si programmano.
Molti alberghi hanno deciso di chiudere per un periodo di tempo, altri hanno ritenuto opportuno rimanere aperti. Decisioni di questo tipo necessitano di dati previsionali per una precisa analisi costi/benefici. Il periodo di pandemia ha creato un “buco” nello storico dei dati degli hotel, dall’altra parte la nuova normalità ci ha portati in una realtà meno prevedibile.
Se prima i dati storici ci davano una sicurezza relativa sulla ciclicità dei pattern di prenotazione sui vari segmenti (leisure, business, individuali, gruppi), oggi i trend di prenotazione e cancellazione sono più instabili e spesso dipendono da fattori non controllabili. Il turista del 2021 è più prudente, decide in base all’evoluzione della Pandemia, preferisce tariffe cancellabili o assicurate, si impegna nella prenotazione il più tardi possibile. Per un albergo è complesso lavorare in queste condizioni di incertezza”.
Di cosa hanno bisogno gli albergatori in questo nuovo scenario per costruire previsioni di vendita?
“Gli alberghi, oggi più che mai, hanno necessità di capire in anticipo le fluttuazioni della domanda, per ridurre al minimo i rischi e prendere decisioni ottimali. Un errore di valutazione ha un costo, gli hotel hanno necessità di minimizzare gli errori”.
Qual è stata la vostra risposta?
“In Zucchetti abbiamo lavorato su un progetto ambizioso: Il Travel Data Lake. Abbiamo colto la necessità dei nostri hotel partner e abbiamo deciso di sviluppare un HUB in cui far convogliare tutti i dati previsionali provenienti dalle ricerche dei turisti sui motori di prenotazione dei principali Booking Engine del gruppo.
Un lavoro durato un anno, che ha coinvolto differenti dipartimenti: dalla parte legale per il consenso e la conformità alle direttive del GDPR, alla parte tecnica per la costruzione di una infrastruttura tecnologica ad hoc che rispettasse i più alti criteri di sicurezza ed efficienza, fino ad arrivare alla parte di marketing per la comunicazione ai nostri hotel partner”.
“Il Travel Data Lake ad oggi copre 5000 destinazioni, riceve dati da 15000 hotel, riceve 2.000.000 di ricerche al giorno. Il progetto è stato presentato anche alla commissione Europea che ha voluto conoscere in dettaglio quello che è, ad oggi, uno dei più grandi progetti di Big Data in Europa realizzati nel 2020.
Il nostro fine è stato quello di dare dei benefici concreti ai nostri hotel partner attraverso la tecnologia e i dati e credo che siamo sulla buona strada perché il Travel Data Lake è ora integrato gratuitamente sui principali sistemi del gruppo Zucchetti (PMS / Channel Manager / CRS / Booking Engine). Abbiamo lavorato per rendere semplice la lettura di dati complessi, creando delle visualizzazioni intuitive che mostrano l’andamento della domanda sulle date future”.
In che modo concreto gli albergatori possono utilizzare i dati per ottimizzare i risultati della vendita di camere e ottenere così più revenue? Può farci qualche esempio?
“I dati previsionali provenienti dal Travel Data Lake mostrano la pressione della domanda sulla destinazione in cui si trova l’hotel. È possibile non solo capire la quantità di ricerche per data, ma anche chi sta cercando in base alla provenienza, per quanti giorni, per quante persone.
Le implicazioni pratiche sono molteplici per il management, il revenue e il marketing. Il manager dell’hotel ha a disposizione i dati previsionali statisticamente affidabili per allocare le risorse nella maniera ottimale in base alla domanda. Il revenue manager può costruire un forecast più accurato e quindi decidere una strategia di pricing e di gestione dell’inventario con più sicurezza. Il marketing può valutare la possibilità di adottare azioni mirate in base alle nazionalità dei clienti minimizzando i rischi”.
“Con Lybra abbiamo la possibilità di spingerci un gradino più su: analizzando anche tutti gli eventi, i prezzi dei competitors sui principali canali di vendita, la reputazione, le ricerche dei voli aerei per aeroporto di arrivo e di partenza, gli albergatori possono avere una panoramica a 360 gradi sull’andamento del mercato in tempo reale.”
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