Los hoteles ya no pueden permitirse prever la demanda mirando solo por el retrovisor. Los modelos más avanzados captan lo que viene, no solo lo que ya ha ocurrido, para que los equipos se mantengan un paso por delante de los cambios en la demanda.
La previsión siempre ha sido una de las partes más complejas de la gestión hotelera. Mientras uno intenta responder preguntas sobre el futuro con datos del pasado, el mercado se mueve más rápido que nunca.
Cuando se hace bien, la previsión de la demanda ayuda a los que lideran la gestión de ingresos a entender cuántos huéspedes llegarán, quiénes son y qué los impulsa. Eso influye en todo: desde la estrategia de fijación de la tarifa hasta la planificación de personal, los presupuestos e incluso qué huéspedes se deben priorizar en las campañas de marketing.
Cuando se hace mal, se convierte en suposiciones, oportunidades perdidas y la típica pregunta «¿Cómo es posible que hayamos vuelto a venderlo todo al precio equivocado?».”
En este artículo, exploraremos cómo está cambiando la previsión de la demanda y cómo herramientas como Cloudbeds Revenue Intelligence te ayudan a pasar de una gestión reactiva a una realmente predictiva.
¿Qué es la previsión de demanda hotelera?
La previsión de demanda hotelera es la práctica de predecir futuras noches de habitaciones, ingresos y la segmentación de los huéspedes en distintos horizontes temporales (corto, medio y largo plazo).
Combina lo siguiente:
- Datos históricos de desempeño del hotel (reservas pasadas, ADR, RevPAR, estacionalidad)
- Señales de reservas en tiempo real (pickup, ritmo, cancelaciones, mezcla de canales)
- Datos externos y orientados al futuro (tarifas de la competencia, eventos, demanda de búsqueda, visibilidad en OTA, tendencias del mercado, condiciones del mercado, situación económica)
El objetivo es simple: vender la habitación correcta al huésped correcto en el momento y precio justos, mientras se da a cada departamento una visión más clara de lo que se avecina para tomar decisiones óptimas.
Cómo se hacen las previsiones hoy
Aquí tienes un escenario típico de gestión de ingresos en el sector hotelero, basado en métodos tradicionales de previsión:
Un hotel sabe que la primera semana de julio suele ser muy ocupada gracias a un festival local de jazz. El año pasado, experimentó un aumento en la demanda y subió ligeramente las tarifas de las habitaciones. Este año, el equipo espera algo similar y planifica las tarifas usando el desempeño del año pasado como referencia.
¿Qué ha cambiado?
- El festival se trasladó a un recinto más grande
- El cartel incluye músicos de mayor renombre
- El marketing se ha ampliado, atrayendo segmentos de mercado de zonas más lejanas
En realidad, la demanda es mucho más fuerte que el año pasado.
Con un modelo de previsión moderno, el hotel vería esto desde el principio: tiempos de antelación más largos, tarifas más altas de la competencia y una curva de pickup más sólida de lo esperado. Podría:
Con un modelo tradicional, ese aumento de la demanda futura solo se hace evidente cuando ya está ocurriendo. Para entonces, muchas habitaciones ya se han vendido a precios demasiado bajos, perdiendo ingresos potenciales.
Durante Passport, Amit Popat, Jefe de Aprendizaje Automático de Cloudbeds, explicó algunos de los principales desafíos de la previsión tradicional hoy en día.
Los mejores modelos de previsión disponibles a menudo solo alcanzan un 80–85 % de precisión porque solo usan una instantánea de los datos. No toman en cuenta todo el contexto.
Di adiós a la incertidumbre.
Descubre cómo Cloudbeds Revenue Intelligence ofrece hasta un 95 % de precisión en las previsiones.
Dónde falla la previsión hotelera tradicional
Dos limitaciones principales de la previsión tradicional conducen a esas oportunidades perdidas.
1. Tarifas y reservas desconectadas
En los modelos de demanda estándar, las tarifas y las reservas a menudo se gestionan por separado.
El sistema de precios analiza fuentes de datos históricas y reglas simples («Si la ocupación es X, haz Y»), mientras que la propia previsión es solo una proyección estática. No evoluciona de manera continua a medida que se desarrolla la ventana de reservas.
¿El resultado?
- Reacción lenta a las fluctuaciones de la demanda
- Las previsiones que pasan de «plan» a «resultado final» sin capturar los cambios que ocurren en el camino
- Llevan a perder oportunidades de optimización porque el sistema no «ve» cómo se está desarrollando la situación en tiempo real
Volviendo a nuestro ejemplo del festival: para cuando la previsión se actualiza y alguien nota que este año la demanda va muy por delante de la del año pasado, ya hay demasiadas habitaciones bloqueadas al precio del año anterior.
2. Poca o ninguna integración de datos externos y orientados al futuro
Los modelos tradicionales también tienen dificultades para procesar e interpretar los datos a los que ya tienes acceso, como los siguientes:
Todas estas son señales orientadas al futuro. Te indican cuán fuerte podría ser la demanda antes de que lleguen las reservas reales.
La mayoría de los hoteles saben que estos datos existen. Simplemente no tienen manera de procesarlos a gran escala ni de integrarlos en un marco de previsión unificado. Así, los gestores de ingresos se ven obligados a llenar los vacíos basándose en la intuición y hojas de cálculo.
El resultado son previsiones sesgadas, oportunidades perdidas y rentabilidad que podría haberse aprovechado con una visión más clara del futuro.
Hablamos con innumerables directores generales y gestores de ingresos. Dedican tanto tiempo a «apagar incendios» que no les queda hueco para una visión estratégica de alto nivel.
Cómo se pronostica la demanda en otros sectores
En otros sectores ya se han superado estas limitaciones.
They use machine learning and causal AI to build models that adapt to new conditions and learn from every new data point. For example:
Las aerolíneas analizan el ritmo de las reservas, la estacionalidad, la demanda histórica, los precios de la competencia y el comportamiento de los clientes para predecir los niveles de demanda en varios momentos antes de la salida. Si se prevé que la demanda de un vuelo será elevada en temporada alta, los modelos dinámicos pueden fijar precios iniciales más altos.
A medida que se acerca la fecha de salida, los modelos actualizan continuamente las estrategias de precios basándose en las tendencias actuales de las reservas y en los precios de la competencia, subiendo o bajando las tarifas para maximizar los ingresos.
Los minoristas online como Amazon utilizan algoritmos de previsión que analizan patrones históricos de compra y datos en tiempo real, como la demanda estacional, los precios de la competencia y los niveles actuales de existencias, para ajustar los precios de los productos y el inventario.
Por ejemplo, si hay un aumento de la demanda de un juguete popular, el sistema de previsión actualiza inmediatamente las proyecciones, lo que lleva a la empresa a aumentar los niveles de existencias o ajustar los precios en consecuencia.
De forma similar, el modelo predictivo de Uber basado en IA analiza continuamente factores como el tráfico, el tiempo, la hora del día y los patrones históricos de demanda para prever dónde aumentará la demanda en zonas concretas.
Cuando la demanda de viajes en una zona supera el número de conductores disponibles, el algoritmo de Uber aumenta las tarifas para animar a más conductores a desplazarse a ese lugar y equilibrar la oferta y la demanda.
¿Qué tienen en común?
No solo se fijan en lo que ocurrió el año pasado. Sintetizan innumerables señales sobre lo que está ocurriendo ahora y lo que probablemente sucederá a continuación.
La evolución de la previsión de la demanda hotelera
El sector hotelero históricamente ha quedado rezagado respecto a estas otras industrias. No porque no exista la oportunidad, sino porque faltaban la tecnología y los flujos de datos adecuados.
Pero eso está cambiando rápidamente.
Los hoteles cuentan con conjuntos de datos increíblemente ricos. Un estudio publicado en Tourism Management destacó cuánta información detallada se esconde solo en las curvas de reserva.
El estudio analizó datos de reservas de hoteles de EE. UU. utilizando modelos matemáticos dinámicos y descubrió que los huéspedes que reservan para una estancia de lunes o miércoles suelen hacer sus reservas más cerca de la fecha de llegada, con un notable aumento de las reservas en los últimos días. Además, los huéspedes que reservan para un miércoles suelen hacerlo un poco antes que los que reservan para un lunes.
Con esta información, los managers de los hoteles podrían mantener las tarifas del lunes estables o ligeramente más bajas al principio de la ventana de reserva para fomentar las reservas anticipadas, y luego subirlas más cerca de la fecha de la estancia para captar la demanda de última hora. Por el contrario, para las reservas de los miércoles, podría ser más eficaz aumentar ligeramente las tarifas al principio de la ventana de reserva y ajustarlas de forma menos agresiva más cerca de la fecha de la estancia para atraer más reservas de última hora.
Estos avanzados datos se suman y pueden tener un impacto significativo cuando se incorporan dinámicamente a la estrategia de gestión de ingresos de un hotel. Cuanto más precisa sea la previsión y cuanto más proactiva sea la preparación de un hotel, más ingresos totales generará.
Ya está aquí la IA causal para hoteles
La previsión avanzada ya no es solo una aspiración. Hoy ya está presente en los hoteles.
Los sistemas de gestión de ingresos como Cloudbeds Revenue Intelligence, impulsados por nuestro modelo base Signals AI, utilizan IA causal y aprendizaje automático para combinar lo siguiente:
- Patrones de reserva y pickup desde Cloudbeds PMS
- Datos externos como tarifas del conjunto de hoteles de la competencia, rankings en las OTA y datos de eventos especiales
- Señales de búsqueda y demanda orientadas al futuro de colaboradores de confianza
Todo se procesa en un único marco matemático y, lo más importante, Cloudbeds entrena un modelo individual por propiedad.
Esto permite que el modelo averigüe qué impulsa realmente el desempeño de ingresos de tu hotel, no solo lo que ocurre en los «hoteles en general».”
Con la IA causal, los hoteles pueden:
- Detectar a tiempo los periodos de baja demanda.Predecir cuándo las tarifas del mercado están bajando para poder vender más habitaciones con antelación y evitar grandes descuentos de última hora.
- Aprovechar los picos de demanda. Identificar cuándo las tarifas deben subir y retener inventario para liberarlo más cerca de la fecha de la estancia a precios más altos.
- Ofrecer precios inferiores de forma estratégica. Determinar cuándo y en qué medida conviene situarse por debajo de la competencia para ganar reservas sin entrar en una guerra de precios a la baja.
Procesamos más de cuatro mil millones de puntos de datos de hospitalidad por hora, y estamos alcanzando hasta un 95 % de precisión en las previsiones en un periodo de tres meses, incluso un 97 % en algunas propiedades.
Los modelos tradicionales suelen quedarse en torno al 80–85 % de precisión. Esa brecha de 10–15 puntos marca la diferencia entre algo «suficientemente bueno» y algo realmente transformador.
El impacto de la IA causal: más allá de la teoría
La IA causal está transformando la previsión de ingresos hoteleros de múltiples formas, incluidas las siguientes:
Impulsar la ocupación
Para comprender el impacto de la IA causal, examinemos los gráficos siguientes, que comparan un hotel que utiliza el modelo Cloudbeds (panel izquierdo, Hotel A) con un competidor que utiliza la previsión tradicional (panel derecho, Hotel B).
La línea en negrita representa la media de la tasa de ocupación del conjunto de hoteles de la competencia. Cada punto del gráfico muestra la ocupación de un día concreto del hotel. Los puntos por encima de la línea indican los días en que la ocupación del hotel supera la media del conjunto de hoteles de la competencia, mientras que los puntos por debajo de la línea indican una demanda baja. Los colores representan diferentes ADR (tarifas medias diarias), con el rojo y el naranja indicando las más altas y el azul, las más bajas. (Observa que la escala del Hotel A es el doble que la del Hotel B.)
En el gráfico de la izquierda, los puntos se agrupan en la parte superior derecha, por encima de la línea en negrita, lo que significa que el Hotel A consigue con frecuencia una ocupación superior a la de sus competidores. En cambio, el Hotel B muestra una distribución más dispersa, con muchos puntos por debajo de la línea, lo que indica un rendimiento de la ocupación inconsistente.
Gracias al seguimiento preciso de la demanda mediante IA causal, el Hotel A vende sistemáticamente más habitaciones a precios más altos que el competidor que utiliza la previsión convencional.
Aumentar los ingresos por habitación disponible (RevPAR)
Este segundo gráfico se centra en el RevPAR (ganancia por habitación disponible) y no en la ocupación.
Aquí, la línea en negrita representa el RevPAR medio del conjunto de hoteles de la competencia. Los puntos por encima de la línea indican los días en que el RevPAR del hotel supera al conjunto de hoteles de la competencia, mientras que los puntos por debajo indican un rendimiento inferior.
En este gráfico del RevPAR, el Hotel A vuelve a mostrar un fuerte grupo de puntos por encima de la línea, sobre todo en el cuadrante superior derecho, lo que indica que con frecuencia consigue un RevPAR superior al de sus competidores. En cambio, el Hotel B (derecha) tiene un reparto de puntos más disperso, con muchos por debajo de la línea.
Esto refleja unos resultados del RevPAR menos consistentes, lo que indica que el hotel lucha por mantener unos niveles de ingresos elevados. La IA causal utilizada por el Hotel A le permite optimizar eficazmente tanto la ocupación como las tarifas, lo que conduce a unos resultados superiores sostenidos de RevPAR (ingresos por habitación disponible).
Convierte las previsiones en ingresos con Cloudbeds
La precisión de las previsiones es buena solo si se convierte en acción.
Ahí es donde entra Cloudbeds Revenue Intelligence. Se basa en las previsiones impulsadas por Signals y las convierte en decisiones informadas que tu equipo puede aplicar a diario.
Para ver cómo funciona en la práctica, descubre cómo explica Jonathan Singer, Gestor de éxito de clientes de Cloudbeds, los tres conjuntos principales de funcionalidades de Cloudbeds Revenue Intelligence.
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Descubre cómo convertir la previsión en decisiones reales de ingresos.
Dentro de Cloudbeds Revenue Intelligence, los hoteleros obtienen:
- Una vista de oportunidades con un calendario completo de 365 días y recomendaciones de tarifas priorizadas
- Comprador de tarifas integrado, para ver tu conjunto de hoteles de la competencia en contexto
- Paneles de estadísticas que combinan datos reales, previsiones, métricas, pickup y segmentación en un solo lugar
- Recomendaciones de correo electrónico y marketing que convierten los períodos de baja demanda en campañas de marketing segmentadas en solo unos clics
Puedes aceptar las recomendaciones de forma manual o activar el modo autopiloto para que el sistema actualice las tarifas cada hora dentro de los límites que definas, simplificando tu estrategia de precios dinámicos.
En lugar de alternar entre hojas de cálculo, paneles y la intuición, tu equipo puede tener una visión única y conectada de la demanda, los precios y el marketing, y saber exactamente cuál es el siguiente paso.
Descubre cómo debería ser la previsión.
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