Esta es la verdad: muchos de los métodos de previsión en los que confían los hoteles se diseñaron para tiempos mucho menos complejos que ahora. Algunos se diseñaron hace décadas. Otros se tomaron prestados de sectores completamente diferentes.
No se crearon para inventarios perecederos, demanda volátil, ventanas menguantes de reservas o el constante tira y afloja de los precios de la competencia con los que lidian hoy los gestores de ingresos.
Y ese es el problema. A los gestores de ingresos no les faltan herramientas, les falta claridad. Con tantos métodos de previsión en el mercado, resulta difícil saber que está en realidad potenciando tu sistema, dónde están sus puntos ciegos y si es apropiado para las decisiones que se espera que tomes.
Antes de que desglosemos los cuatro métodos principales de previsión hotelera utilizados hoy en día, hay un concepto que cambia todo: la demanda hotelera no camina por una línea recta. Los datos de reservas existen en dos dimensiones: fecha de la estancia y plazo de entrega. La mayoría de métodos de previsión solo contemplan uno.
Una vez que entiendas esa limitación, te quedará claro por qué tantas previsiones parecen correctas en teoría, pero se desmoronan en la práctica. Saber cómo funcionan los métodos de previsión y dónde fracasan es saber cómo eligen los gestores de ingresos los sistemas en los que pueden confiar y en cambio dejan de gestionar su previsión con los que no confían.
Un vistazo más cercano a los cuatro principales métodos de previsión
1. Métodos estadísticos
Métodos estadísticos como Holt–Winters, SARIMA/SARIMAX, y Prophet son los métodos clásicos de la gestión de ingresos. Dependen de ecuaciones matemáticas que asumen que el futuro se comportará como el pasado. Estos modelos son «autorregresivos», lo que significa que predicen la demanda futura mediante observaciones históricas de la misma métrica, como habitaciones vendidas, tarifa media diaria o ingresos por habitación disponible, ajustados por tendencia y estacionalidad.
En la práctica, esto significa que el modelo busca patrones como fines de semana vs. días de la semana, días festivos o picos anuales y luego proyecta esos patrones al futuro.
Mejor caso de uso
Cuando el objetivo es predecir un único resultado al final del día por cada fecha de la estancia, como el total de habitaciones vendidas o la tarifa media diaria, sin necesidad de entender cómo evoluciona la demanda por el camino.
Puntos fuertes
- Estable y fiable cuando los patrones de demanda son consistentes
- Transparente y explicable, basado en fórmulas bien entendidas
- Fácil de desplegar y utilizado generalizadamente en el sector
Puntos débiles
- Predicen un número por fecha de la estancia, sin entender cómo se acumulan las reservas o cómo el comportamiento de los precios y de la competencia influyen en la demanda.
- Tratan cada fecha de la estancia de forma aislada (es decir, un buen sábado no te dice nada sobre el domingo)
- Tienen dificultades cuando la demanda cambia de repente como resultado de nuevos competidores, reformas, eventos o crisis de mercado.
- La precisión se deteriora rápidamente al ampliarse las previsiones.
2. Métodos basados en árbol
Los métodos basados en árbol como XGBoost y los modelos de árbol de decisión adoptan un enfoque diferente. En lugar de depender de ecuaciones fijas, aprenden al formular preguntas repetidamente sobre reservas pasadas.
¿Fue un fin de semana? → ¿Había un evento local? → ¿Era la tarifa inferior a 150 $?
Tras miles de ejemplos, el modelo aprende que determinadas combinaciones, como fin de semana + festival + tarifa competitiva, conduce con fiabilidad a una mayor ocupación. Luego compara continuamente las predicciones con los resultados reales y ajusta su estructura interna para mejorar las previsiones futuras.
Mejor caso de uso
Los hoteles en los que la demanda se ve muy influida por factores externos, como eventos, días festivos, promociones o visibilidad del mercado, y en los que la precisión a corto plazo es lo que más importa.
Puntos fuertes
- Puede usar el ritmo de reservas y el comportamiento de «pickup» como insumos directos.
- Aceptar una amplia gama de señales: día de la semana, eventos, promociones, reseñas, precios de la competencia, clima
- Determinar automáticamente qué factores son los que más importan sin ponderación manual.
- Funciona muy bien con plazos cortos de entrega, normalmente antes de 30 días.
Debilidades
- Aprender los patrones de demanda de cada fecha de estancia sin entender cómo se influyen entre sí las fechas contiguas.
- No se puede reconocer que los fines de semana suelen llenarse como un bloque o que los fines de semana largos se comportan como una unidad.
- Realizar previsiones paso a paso da lugar a pequeños errores que se complican rápidamente.
- La precisión cae drásticamente cuando vas más allá de horizontes de corto plazo.
3. Redes neuronales
Las redes neuronales no siguen reglas explícitas ni árboles de decisión. En su lugar, aprenden patrones al procesar grandes volúmenes de datos e identificar relaciones por sí mismas.
En la previsión hotelera hay dos arquitecturas que son las más comunes:
Memoria larga a corto plazo (LSTM, en inglés)
Las LSTM incluyen una «memoria» integrada que decide qué información conservar, olvidar o enfatizar a lo largo del tiempo. A medida que evolucionan las reservas, este modelo aprende qué momentos importan más a la hora de predecir la demanda final.
Por ejemplo, si las tarifas de la competencia caen drásticamente en un periodo de 60 días, el modelo recordará esa señal. Si hay pocas reservas inicialmente, pero históricamente repuntan después, la LSTM puede aprender ese patrón y ajustar su previsión en consonancia.
Transformadores
Los transformadores adoptan un enfoque diferente. En lugar de procesar datos paso a paso, tienen en cuenta todos los puntos temporales simultáneamente y deciden cuáles son más pertinentes mediante la autoatención. Esto les permite captar relaciones a largo plazo de manera más eficiente.
Mejor caso de uso
Hoteles de alto volumen ubicados en el centro de las ciudades con conjuntos de datos abundantes, donde la demanda viene determinada por muchos factores que se solapan y disponen de recursos técnicos suficientes.
Puntos fuertes
- Captar relaciones complejas y no lineales en la demanda.
- Incorporar señales como actividad de búsqueda, tendencias de precios y comportamiento de la competencia.
- Ofrecer un rendimiento estable una vez debidamente formados.
Debilidades
- Difícil de formar sistemáticamente y suele requerir ajustes de expertos.
- Requiere grandes volúmenes de datos limpios y tiene dificultades con la demanda escasa o irregular.
- Aun con su sofisticación, no pueden aprovechar las correlaciones entre las fechas de estancia contiguas.
Las metodologías de previsión actuales para datos de series temporales se clasifican en tres amplias categorías: modelos estadísticos que usan componentes autorregresivos y captan la estacionalidad, el modelo de regresión basado en árboles y las arquitecturas de red neuronal. Estos métodos se han adoptado generalizadamente tanto en la academia como en el sector dados su adaptabilidad y rendimiento en una amplia gama de tareas de previsión. No obstante, es importante advertir que todos estos modelos operan tradicionalmente en capas unidimensionales de la superficie de tiempo del hotel, como plazos de entrega fijos o fechas de informe fijas.
4. El enfoque de Cloudbeds: Conjunto de superficie de tiempo
Cloudbeds Revenue Intelligence empieza a partir de una premisa diferente: la demanda hotelera no se mueve en línea recta. Se despliega en una fecha de estancia y un plazo de entrega simultáneamente.
En lugar de forzar los datos hoteleros en previsiones unidimensionales, los modelos de Cloudbeds usan una superficie de tiempo bidimensional que captan cómo evolucionan conjuntamente la ocupación, la tarifa media diaria, los ingresos por habitación disponible, las tarifas publicadas y las tarifas de la competencia a lo largo del tiempo.
En lugar de depender de un único modelo, Cloudbeds usa un conjunto de modelos especializados y optimizados para distintos horizontes.
- Corto plazo (0–30 días)
- Plazo medio (30–90 días)
- Largo plazo (90–365 días)
El sistema aprende qué modelos rinden mejor bajo qué condiciones y combina sus conclusiones en consonancia.
Mejor caso de uso
Esta es la culminación de la previsión hotelera, donde pequeñas ganancias en la precisión se traducen en un significativo impacto en los ingresos. Resulta especialmente eficaz en hoteles y grupos hoteleros más grandes con abundancia de datos históricos, aunque funciona igualmente bien en propiedades de cualquier tamaño, ya que acumula datos a lo largo del tiempo.
Puntos fuertes
- Formado en los propios patrones de demanda de tu hotel, y no en las medias del mercado.
- Tasas de error sistemáticamente bajas en todos los horizontes de previsión.
- MAE hasta un 65 % inferior y MAPE un 50 % inferior en comparación con los métodos tradicionales.
- Capta las correlaciones entre fechas de estancia contiguas que otros enfoques pasan por alto.
- Convierte la precisión de la previsión en decisiones de precios seguras y un aumento medible de los ingresos.
Puntos débiles
- Requiere un volumen sustancial de datos limpios y sistemáticos para ofrecer su mejor rendimiento.
Nuestro enfoque se basa en el modelado de la superficie de tiempo bidimensional completa (fecha de la estancia × fecha de informe), lo que permite una representación más rica de la dinámica de reservas.
Por qué les debería importar a los gestores de ingresos
Entender los métodos de previsión no significa convertirse en un científico de datos. Se trata de saber si el sistema en el que confías está diseñado en realidad para las decisiones de las que eres responsable:
¿Estás utilizando un sistema diseñado para la demanda de hoy?
Muchas herramientas aún dependen de métodos estadísticos desfasados que solo ven una capa fina de la realidad. Pueden parecer estables en teoría, pero no pueden explicar cómo se forma o cambia la demanda en tiempo real.
¿Cuánta confianza deberías tener en las previsiones a plazo largo?
Algunos métodos destacan en el corto plazo pero se vienen abajo cuando van más allá de unas pocas semanas. Saber dónde se degrada la precisión ayuda a los gestores de ingresos a juzgar cuando confiar o no en una previsión.
¿Puede explicar tu proveedor de RMS cómo se realiza la previsión?
¿Aprende del ritmo actual de reservas o solo de medias históricas? ¿Puede captar las correlaciones entre fechas de estancia contiguas, o trata cada noche de forma aislada? Si hubiera vaguedad en esas respuestas, eso sería una alerta roja.
¿Qué te cuesta en realidad una previsión imprecisa?
Cada señal de demanda perdida tiene un precio. Mantener las tarifas demasiado tiempo. Bajarlas demasiado tarde. Olvidarte de los ingresos porque la previsión no supo ver lo que venía.
Una previsión en la que puedas confiar
Con Cloudbeds Revenue Intelligence, los gestores de ingresos obtienen previsiones en las que pueden confiar en horizontes a corto y largo plazo porque el sistema aprende de los propios datos del hotel, y no de las medias del sector.
Esa precisión se traduce directamente en mejores decisiones de precios. Cuando los datos de los libros parecen subjetivos, los equipos pueden mantener la tarifa con confianza si la superficie de demanda muestra que más adelante se está ganando impulso. En las simulaciones, este nivel de precisión ha ofrecido un aumento medio en los ingresos del 8,4 %, comparado con aproximadamente el 3 % de los modelos tradicionales.
8,4%
aumento de los ingresos con Cloudbeds
3%
aumento de los ingresos con otros modelos
Y lo que es más importante, cambia la forma de trabajar de los equipos. En lugar de reaccionar a las cifras de ayer, los gestores de ingresos pueden identificar antes cambios en la demanda, ajustar los precios y las promociones anticipadamente y adelantarse al mercado en lugar de quedarse rezagados.
Un sistema avanzado de previsión no reemplaza a los gestores de ingresos. Los eleva, desde operadores reactivos hasta líderes estratégicos que determinan la demanda en lugar de responder a ella.
