Si alguna vez has bajado tarifas en una fecha «tranquila» y luego viste un aumento de la demanda repentino dos días después, ya conoces el problema.
La mayoría de las herramientas de previsión hotelera muestran una sola imagen y, lamentablemente, las imágenes mienten.
OTB, curvas de pickup y SPIT son los informes con los que los equipos han convivido durante años. Cada uno cuenta una parte de la historia, pero ninguno la muestra al completo. Así que uno termina jugando a ser detective de la demanda, desplazándose entre gráficos e intentando conectar pistas que no se habían diseñado para encajar entre sí.
Y aquí viene el giro más interesante: no es por ti. Es por el sistema.
La demanda hotelera no es unidimensional, pero los informes y la tecnología en los que el sector ha confiado durante décadas sí lo son.La superficie temporal de la demanda hotelera cambia el panorama. Integra todas esas señales dispersas en una sola vista unificada, para que por fin puedas ver la verdadera evolución de la demanda. Cuando ves la superficie completa, los picos inexplicables, los aumentos de última hora y los momentos de «¿qué pasó aquí?» de repente cobran sentido. Y la previsión deja de parecer una adivinanza y empieza a convertirse en una verdadera ventaja competitiva.
Por qué la previsión unidimensional sigue fallando a los hoteles
Esta es la forma más simple de entenderlo: cada reserva tiene dos relojes funcionando al mismo tiempo.
- Fecha de la estancia: cuando el huésped realmente está hospedado en el hotel
- Tiempo de antelación: con cuántos días de antelación se realizó la reserva
Juntos, estos dos relojes forman la estructura de tu demanda. Pero la mayoría de los informes hoteleros solo analizan uno a la vez. O bien rastrean cuándo se alojan los huéspedes, o bien cuándo hicieron la reserva, pero nunca ambas cosas a la vez. A eso nos referimos con la previsión unidimensional.
Se parece a intentar entender una historia completa leyendo solo cada segunda página. Obviamente, obtendrás algunos fragmentos, pero terminarás rellenando los vacíos sin datos que los respalden.
Y cuando los ingresos dependen de la precisión, ese enfoque se vuelve muy caro.
A continuación, desglosamos las tres métricas más comunes en las que confían los gestores de ingresos y los puntos ciegos que generan cuando se usan de forma aislada.
Reservas en los libros (OTB)
OTB es el clásico de siempre. Indica cuántas habitaciones están reservadas actualmente para fechas futuras. Ayuda a identificar fechas débiles y fuertes, y dónde los precios podrían necesitar un ajuste.
Pero OTB es solo una imagen de un momento específico. El ritmo de reservas se comporta de forma muy diferente según el contexto:
- Días laborables vs. fines de semana
- Periodos festivos vs. noches de temporada media
- Ocio vs. negocios
- Temporada alta vs. temporada baja
Algunas fechas se llenan rápido y luego se estabilizan. Otras van subiendo lentamente hasta los últimos diez días y luego explotan. Una fecha que hoy parece «preocupante» podría ser completamente normal, simplemente una fecha con un ritmo de reserva lento.
Si bajas las tarifas demasiado pronto en una fecha que, de forma natural, se reserva tarde, no estás optimizando el proceso: estás ofreciendo un descuento en contra de tu propia curva de demanda.
Mismo punto en el tiempo (SPIT, por sus siglas en inglés)
Los informes SPIT intentan nivelar el análisis comparando todas las fechas de estancia con el mismo tiempo de antelación, por ejemplo, mostrando todo exactamente a 21 días. En teoría, con ello se elimina el sesgo del tiempo de antelación y se ofrece una comparación más nítida.
En la práctica, el tiempo de antelación afecta a cada fecha de manera diferente. Un sábado en agosto no se comporta igual que un martes en febrero. Las fechas de alta demanda siguen pareciendo fuertes con mucho tiempo de antelación, mientras que las de baja demanda podrían no moverse hasta mucho más cerca de la llegada. SPIT ayuda a reducir el ruido, pero aun así puede llevar a conclusiones erróneas cuando distintos patrones de demanda comparten la misma imagen de 21 días.
Curvas de pickup
Las curvas de pickup ofrecen la perspectiva opuesta. En lugar de fijar el tiempo de antelación, fijan la fecha de la estancia y muestran cómo se van acumulando las reservas a medida que se acerca la entrada. Son útiles para detectar debilidad de último momento o identificar dónde suelen producirse los picos de demanda.
Pero solo muestran cómo se comporta una fecha en particular, sin contexto respecto a las fechas cercanas. Si el 30 de junio (domingo) muestra un pickup lento, bajar tarifas podría parecer la decisión correcta, a menos que notes que el 28 y 29 de junio (viernes y sábado) avanzan sumamente bien a tarifas más altas. En ese caso, reducir el precio del domingo podría, sin querer, devaluar el fin de semana completo.
Las curvas de pickup, al igual que OTB y SPIT, resaltan señales importantes. El problema es que lo hacen de forma aislada, lo que facilita que perdamos de vista el panorama completo.
La pieza faltante
El problema no es que estos informes estén equivocados. El problema es que cada uno solo muestra una parte de lo que sucede realmente.
El gráfico de reservas en los libros, SPIT y las curvas de pickup son intersecciones de la superficie temporal de la demanda hotelera en fechas de informe fijas, tiempo de antelación fijo y fecha de estancia fija, respectivamente. Como resultado, gran parte de la literatura existente sobre la previsión que se enfoca en estos gráficos descuida una dimensión adicional de información disponible para la predicción.
La demanda no es unidimensional, y el comportamiento de los huéspedes tampoco lo es. Pero, a lo largo de varias décadas, los sistemas hoteleros nunca se han diseñado para registrar ambas líneas de tiempo de forma unificada. Incluso muchos modelos modernos de aprendizaje automático siguen tratando cada fecha de estancia por separado, lo que significa que no registran cómo la demanda de una fecha influye en las fechas cercanas.
El dilema entre precisión y usabilidad
Un gestor de ingresos consciente de las limitaciones de estas métricas podría intentar compensarlas descargando informes diarios para seguir la evolución de la demanda al detalle. Pero, después de dos semanas, estaría mirando 14 gráficos superpuestos con líneas casi idénticas, imposibles de interpretar y mucho menos de convertir en acción.
Como alternativa, podría simplificar el análisis pasando a informes semanales, pero entonces correría el riesgo de perder de vista cambios importantes que ocurren entre una imagen y la siguiente. De cualquier modo, los informes unidimensionales obligan a elegir entre precisión y usabilidad, obligando a los gestores de ingresos a tomar decisiones sin tener la visión completa.
¿Qué es una superficie temporal de la demanda hotelera?
La superficie temporal de la demanda hotelera elimina ese compromiso. En lugar de obligarte a elegir entre momentos aislados, te ofrece la historia completa de cómo la demanda se crea, cambia y reacciona a lo largo del tiempo.
En esencia, una superficie temporal es una vista bidimensional de los datos de reservas, con un eje que representa la fecha de la estancia y otro que representa el tiempo de antelación. Cuando estas dos líneas de tiempo se combinan, todos los informes que ya conoces (OTB, SPIT, curvas de pickup) se transforman en un solo fragmento dentro de una imagen mucho más rica y completa.
Imagínate de forma visual un mapa 3D donde:
- La altura de la superficie muestra el número de habitaciones reservadas
- La intensidad del color indica la fortaleza del ritmo de reservas y
- La forma de la superficie señala la evolución de la demanda, no solo el punto donde terminó.
De repente, no solo ves en qué punto se encuentran las reservas actualmente, sino también cómo llegaron hasta ahí y qué indica esa trayectoria sobre lo que podría suceder mañana.
Cómo Cloudbeds convirtió la teoría en una mejor previsión
Ver la superficie completa de la demanda es muy útil, pero el verdadero avance es aplicarlo en el día a día. Cloudbeds no solo ha mapeado la superficie temporal, hemos construido un motor de previsión capaz de aprender de ella y ayudar a los hoteleros a tomar decisiones más inteligentes en tiempo real.
En Passport, Amit Popat, Jefe de Aprendizaje Automático de Cloudbeds, explicó en qué se diferencia nuestro modelo de previsión. (en inglés)
Descubre la diferencia.
Nuestro Jefe de Aprendizaje Automático explica cómo Signals convierte una imagen fija en una imagen en movimiento de la demanda.
Así es como el modelo que hay detrás de Cloudbeds Revenue Intelligence transforma un mundo complejo y bidimensional en medidas claras y seguras.
1. Múltiples superficies temporales
La demanda no depende solo de cuántas habitaciones se reservan; también está influenciada por lo que cobras, las tarifas de la competencia y cómo responden los huéspedes a lo largo del tiempo. Por eso, en lugar de usar una sola superficie, Cloudbeds crea superficies paralelas para:
- Reservas en los libros
- ADR
- Tus tarifas
- Tarifas de la competencia
- Y mucho más
Todas se analizan sobre la misma cuadrícula de fecha de la estancia × tiempo de antelación, lo que permite al modelo «ver» cómo la presión de precios, los descuentos o los cambios de la competencia influyen en el ritmo de reservas día a día.
2. Un conjunto de datos unificado diseñado para la previsión
Las superficies en bruto, por sí solas, son muy útiles, pero lo son aún más cuando se estructuran en un conjunto de datos nítido y unificado: un panel de series temporales. Cada fila representa un momento específico dentro del panorama de la demanda (una fecha de estancia en un tiempo de antelación determinado). Cada columna representa factores del mundo real como los siguientes:
- Festivos y eventos
- Patrones por día de la semana
- Estacionalidad
- Diferencias de precios entre tu hotel y la competencia
De repente, la complejidad desordenada de la demanda hotelera se vuelve clara, alineada y lista para aprender de ella.
Esto nos ha llevado a un recorrido para reunir una de las colecciones de datos de hospitalidad más grandes del mercado. Hablo de más de cuarenta señales distintas, como datos de reservas futuras de los hoteles, búsquedas de reservas, precios de la competencia, eventos… solo por mencionar algunas. De hecho, estamos procesando más de cuatro mil millones de puntos de datos de hospitalidad por hora.
3. El conjunto de IA propietario de Cloudbeds
Aquí es donde ocurre la magia. Nuestro conjunto de IA basado en paneles analiza todas las superficies de forma simultánea para entender cómo se comporta la demanda en el contexto, y no como fragmentos de datos aislados.
Aprende relaciones como las siguientes:
- Cómo una demanda débil en etapas tempranas afecta la velocidad de reservas de último momento
- Cómo los precios de la competencia influyen en las curvas de pickup
- Cómo un aumento de tarifas en una fecha afecta las fechas cercanas
- Cuándo una caída en la demanda es normal y cuándo es una señal de alerta
Por ejemplo, si las reservas para el 15 de abril se desaceleran repentinamente después de que la competencia bajara sus tarifas un 20 %, el modelo podría recomendar mantener la tarifa en lugar de ofrecer un descuento, protegiendo el índice RevPAR sin reaccionar de forma impulsiva ante un solo dato.
Qué significa Cloudbeds Revenue Intelligence para los hoteles
Cloudbeds está cambiando todo el concepto de la gestión de ingresos hoteleros, incluyendo:
Previsión más precisa
Como se detalla en nuestro libro blanco sobre la previsión de la demanda, nuestro modelo superó de forma consistente los métodos unidimensionales tradicionales como SARIMA, Prophet, XGBoost y redes neuronales en todos los periodos del pronóstico.
En miles de fechas de estancia pronosticadas, Cloudbeds logró:
- MAE inferior hasta en un 65 %
- MAPE inferior en más de un 50 %
- Mayor estabilidad en tiempos de antelación largos
Incluso los hoteles con reservas escasas —aquellos con los que los modelos tradicionales suelen tener dificultades— vieron mejoras significativas.
Y lo más increíble es que estamos viendo los resultados. Hemos alcanzado hasta un 95 % de precisión en las previsiones en un plazo de tres meses. E incluso hemos logrado un 97 % en algunas propiedades.
Mejores decisiones de precios
Cuando las previsiones dejan de fluctuar, la estrategia de precios también se estabiliza. En pruebas de simulación, los hoteles que usan el modelo de Cloudbeds experimentaron:
un aumento de ingresos del 8,4 % en comparación con tomar ninguna acción frente a ~3 % con modelos de previsión tradicionales.
Operaciones optimizadas
Cuando puedes confiar en tus previsiones, todos los departamentos se benefician:
- Limpieza y mantenimiento se pueden planificar según la ocupación proyectada.
- Alimentos y bebidas puede ajustar pedidos evitando el exceso o la falta de stock.
- Mantenimiento puede evitar los días de mayor rotación.
Mayor alineación de marketing
La previsión ayuda a los hoteles a ir más allá de las tarifas, eligiendo las palancas comerciales correctas.
Si la superficie de demanda muestra una desaceleración y la superficie de tarifas indica que ya has bajado precios, el problema no son los precios, sino la visibilidad. Ahí es cuando el marketing dirigido, y no descuentos adicionales, se convierte en la medida más inteligente.
Los expertos en marketing ganan claridad, los gestores de ingresos obtienen contexto y la propiedad ve una mejor alineación en todo el equipo comercial.
Previsión con confianza
La previsión nunca va de gráficos o curvas: siempre se trata de la confianza. Confianza para mantener tarifas cuando parece arriesgado. Confianza para reforzar personal antes de un pico de demanda. Confianza para impulsar el marketing en lugar de ofrecer descuentos. Durante años, esa confianza fue difícil de alcanzar porque los hoteles trabajaban con visiones incompletas de la demanda.
La superficie temporal de la demanda hotelera cambia el panorama. Al tratar los datos de reservas como un sistema verdaderamente bidimensional —con fechas de estancia y tiempos de antelación juntos— Cloudbeds ofrece a los hoteles una base de previsión que por fin refleja el comportamiento real de la demanda. Se acabó elegir entre precisión y usabilidad. Se acabó adivinar por qué los datos cambiaron de un día para otro.
Y aunque la ciencia detrás de este modelo es compleja, usarlo no lo es. Cloudbeds Revenue Intelligence y Signals traducen todas esas matemáticas en previsiones y recomendaciones simples y claras, listas para que los hoteleros actúen de inmediato. La tecnología ya está aquí, está probada en el mundo real y ya está transformando la forma en que los hoteles más ambiciosos fijan precios, planifican y operan.
Si tus informes te parecen incompletos, es que lo son.
Descubre cómo Cloudbeds incorpora la dimensión que te falta.
