{"id":45296,"date":"2024-12-20T09:12:06","date_gmt":"2024-12-20T17:12:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cloudbeds.com\/?p=45296"},"modified":"2025-12-09T10:55:21","modified_gmt":"2025-12-09T18:55:21","slug":"prevision-demanda-hotelera","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cloudbeds.com\/es\/articulos\/prevision-demanda-hotelera\/","title":{"rendered":"De las conjeturas al poder predictivo: la evoluci\u00f3n de la previsi\u00f3n de la demanda hotelera"},"content":{"rendered":"\n

Uno de los principales retos para los hoteles es crear previsiones precisas a corto, medio y largo plazo.<\/p>\n\n\n

Comprender las tendencias futuras de la demanda, sus causas y los segmentos de hu\u00e9spedes que las impulsan puede ayudar a los gestores de ingresos hoteleros a ajustar<\/span> las tarifas de las habitaciones<\/span><\/a> para aumentar la ocupaci\u00f3n y las ventas.<\/span><\/p>\n

Una previsi\u00f3n precisa tambi\u00e9n beneficia a los hoteles de otras maneras. Los managers pueden utilizarlo para presupuestar, asignar recursos, agilizar la gesti\u00f3n del inventario y mejorar la<\/span> experiencia del hu\u00e9sped<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Pero los modelos tradicionales de previsi\u00f3n ya no sirven. Basarse en datos hist\u00f3ricos dificulta el rendimiento, ya que ninguna temporada es id\u00e9ntica a la anterior. En la demanda influyen constantemente nuevos factores, que los datos del pasado por s\u00ed solos no pueden predecir.<\/span><\/p>\n

En este art\u00edculo, exploramos la evoluci\u00f3n de la previsi\u00f3n hotelera y c\u00f3mo los hoteles pueden ser m\u00e1s proactivos con las t\u00e9cnicas modernas de previsi\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

C\u00f3mo se hacen las previsiones hoy<\/h2>\n

Aqu\u00ed podemos visualizar un t\u00edpico escenario de previsi\u00f3n de la <\/span>gesti\u00f3n de ingresos<\/span><\/a> que se basa en datos hist\u00f3ricos.<\/span><\/p>\n

Imaginemos que un hotel prev\u00e9 una mayor demanda durante la primera semana de julio, cuando se celebra un festival de jazz local, y planea aumentar las tarifas bas\u00e1ndose en los datos del a\u00f1o pasado. Sin embargo, el festival ha ganado popularidad desde entonces, traslad\u00e1ndose a un lugar m\u00e1s grande y presentando a m\u00fasicos de mayor perfil. Es probable que esto atraiga a un p\u00fablico m\u00e1s numeroso y diverso de todo el pa\u00eds y del extranjero.<\/span><\/p>\n

Para aprovechar la mayor demanda, el hotel podr\u00eda aumentar las tarifas en comparaci\u00f3n con el a\u00f1o anterior sin arriesgar la ocupaci\u00f3n e incluso retener algunas habitaciones de las ventas anticipadas, liber\u00e1ndolas m\u00e1s cerca de la fecha en que es probable que las tarifas est\u00e9n en su punto m\u00e1ximo.<\/span><\/p>\n

Por desgracia, con un modelo de previsi\u00f3n tradicional, el gestor de ingresos probablemente solo se dar\u00eda cuenta del aumento de la demanda cuando ya estuviera en marcha, perdiendo oportunidades clave para ajustar las tarifas y captar ingresos adicionales desde el principio.<\/span><\/p>\n

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Limitaciones de la previsi\u00f3n hotelera tradicional<\/h2>\n

Hay dos limitaciones de la previsi\u00f3n tradicional en la<\/span> industria de la hoteler\u00eda<\/span><\/a> que conducen a esta situaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

1. Falta de integraci\u00f3n entre tarifas y reservas<\/h3>\n

En los modelos de demanda est\u00e1ndar, las tarifas y las reservas se gestionan por separado. Esta desconexi\u00f3n significa que cualquier cambio en las tendencias de la demanda no es inmediatamente visible para el sistema de precios, que sigue bas\u00e1ndose en datos hist\u00f3ricos.<\/span><\/p>\n

El resultado es un enfoque de previsi\u00f3n est\u00e1tico que a menudo salta directamente al resultado final sin evolucionar las predicciones a trav\u00e9s de la ventana de reserva. Sin adaptaci\u00f3n din\u00e1mica, los modelos tradicionales carecen de flexibilidad para ajustarse a medida que surgen nuevas condiciones de mercado.<\/span><\/p>\n

Volviendo a nuestro ejemplo, una vez que se actualiz\u00f3 la previsi\u00f3n y el hotel not\u00f3 un aumento de la demanda en comparaci\u00f3n con el evento del a\u00f1o pasado, ya se hab\u00edan reservado habitaciones a tarifas inferiores a las \u00f3ptimas, dejando ingresos sobre la mesa.<\/span><\/p>\n

2. No se utilizan datos externos o prospectivos<\/h3>\n

Los modelos tradicionales no incorporan datos externos -como las tarifas y puntos de referencia de la competencia, la clasificaci\u00f3n del hotel en<\/span> las agencias de viajes online<\/span><\/a> (OTA) y el tr\u00e1fico de b\u00fasqueda de los socios- para procesarlos en un marco unificado junto con las tarifas y las reservas.<\/span><\/p>\n

Estos datos prospectivos (por ejemplo, datos actuales que indiquen una tendencia mayor) permitir\u00edan al manager de ingresos reconocer la mayor demanda generada por el festival de este a\u00f1o antes de que se traduzca en un repunte de las reservas. Los datos externos son un recurso desaprovechado para los hoteleros, que suelen tener acceso a ellos pero no son capaces de procesarlos adecuadamente e incorporarlos a sus previsiones.<\/span><\/p>\n

Como resultado, los manager de ingresos se ven obligados a confiar en conjeturas para llenar estos vac\u00edos, lo que conduce a predicciones sesgadas, oportunidades perdidas e ingresos perdidos.<\/span><\/p>\n

C\u00f3mo hacen previsiones otros sectores<\/h2>\n

Otras industrias han superado estas limitaciones adoptando algoritmos avanzados que se adaptan din\u00e1micamente a las nuevas condiciones, mejorando la precisi\u00f3n de las previsiones. Estos modelos utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico y <\/span>la IA causal<\/span> para incorporar datos pasados y presentes y descubrir relaciones de causa y efecto entre variables, prediciendo cambios en la demanda y ajust\u00e1ndose a medida que se producen.<\/span><\/p>\n

Las aerol\u00edneas<\/b> analizan el ritmo de las reservas, la estacionalidad, la demanda hist\u00f3rica, 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 prev\u00e9 que la demanda de un vuelo ser\u00e1 alta en temporada alta, los modelos din\u00e1micos pueden fijar precios iniciales m\u00e1s altos.<\/span><\/p>\n

A medida que se acerca la fecha de salida, los modelos actualizan continuamente las estrategias de precios bas\u00e1ndose en las tendencias actuales de las reservas y en los precios de la competencia, subiendo o bajando las tarifas para maximizar los ingresos.<\/span><\/p>\n

Los minoristas online como Amazon<\/b> utilizan algoritmos de previsi\u00f3n que analizan patrones hist\u00f3ricos 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.<\/span><\/p>\n

Por ejemplo, si hay un aumento de la demanda de un juguete popular, el sistema de previsi\u00f3n actualiza inmediatamente las proyecciones, lo que lleva a la empresa a aumentar los niveles de existencias o ajustar los precios en consecuencia.<\/span><\/p>\n

De forma similar, el modelo predictivo de Uber basado en IA<\/b> analiza continuamente factores como el tr\u00e1fico, el tiempo, la hora del d\u00eda y los patrones hist\u00f3ricos de demanda para prever d\u00f3nde aumentar\u00e1 la demanda en zonas concretas.<\/span><\/p>\n

Cuando la demanda de viajes en una zona supera el n\u00famero de conductores disponibles, el algoritmo de Uber aumenta las tarifas para animar a m\u00e1s conductores a desplazarse a ese lugar y equilibrar la oferta y la demanda.<\/span><\/p>\n

La evoluci\u00f3n de la previsi\u00f3n de la demanda hotelera<\/h2>\n

La industria hotelera se ha quedado algo rezagada, pero debido a la cantidad de datos disponibles, tiene inmensas oportunidades para aplicar m\u00e9todos avanzados de previsi\u00f3n. Un art\u00edculo publicado en<\/span> Tourism Management<\/span><\/a> pone de relieve lo valiosos que son los<\/span> datos hoteleros<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

El estudio analiz\u00f3 datos de reservas de hoteles de EE.\u00a0UU. utilizando modelos matem\u00e1ticos din\u00e1micos y descubri\u00f3 que los hu\u00e9spedes que reservan para una estancia de lunes o mi\u00e9rcoles suelen hacer sus reservas m\u00e1s cerca de la fecha de llegada, con un notable aumento de las reservas en los \u00faltimos d\u00edas. Adem\u00e1s, los hu\u00e9spedes que reservan para un mi\u00e9rcoles suelen hacerlo un poco antes que los que reservan para un lunes.<\/span><\/p>\n

Con esta informaci\u00f3n, los managers de los hoteles podr\u00edan mantener las tarifas del lunes estables o ligeramente m\u00e1s bajas al principio de la ventana de reserva para fomentar las reservas anticipadas, y luego subirlas m\u00e1s cerca de la fecha de la estancia para captar la demanda de \u00faltima hora. Por el contrario, para las reservas de los mi\u00e9rcoles, podr\u00eda ser m\u00e1s eficaz aumentar ligeramente las tarifas al principio de la ventana de reserva y ajustarlas de forma menos agresiva m\u00e1s cerca de la fecha de la estancia para atraer m\u00e1s reservas de \u00faltima hora.<\/span><\/p>\n

Estos poderosos datos se suman y pueden tener un impacto significativo cuando se incorporan din\u00e1micamente a la estrategia de gesti\u00f3n de ingresos de un hotel. Cuanto m\u00e1s precisa sea la previsi\u00f3n y la preparaci\u00f3n proactiva de un hotel, m\u00e1s ingresos totales generar\u00e1.<\/span><\/p>\n

La IA causal para hoteles ya est\u00e1 aqu\u00ed<\/h3>\n

Los modelos avanzados de previsi\u00f3n est\u00e1n a punto de convertirse en la norma para los hoteles, gracias a herramientas como<\/span> Cloudbeds Intelligence<\/span><\/a>. Esta tecnolog\u00eda aprovecha la IA causal y el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar los patrones de reserva dentro de la plataforma Cloudbeds, combinados con fuentes de datos externas como las tarifas del conjunto de hoteles de la competencia, las clasificaciones de las OTA y el tr\u00e1fico de b\u00fasqueda de los socios, todo ello integrado en un \u00fanico marco matem\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

Con la IA causal, los hoteles pueden, por ejemplo:<\/span><\/p>\n