Felipe Touro
(foto: divulgação/artigo pessoal)

Todo empreendimento hoteleiro tem diversos desafios em sua operação, incluindo entre eles a busca pela excelência de seus serviços, a geração de receitas, equilibro de custos e despesas e o melhor desempenho de seus KPIs (Key Performance Indicators).

Como vender, então, o maior número de quartos, de forma que consigamos elevar a taxa de ocupação, diária média, RevPar e consequentemente aumentar a rentabilidade e o lucro? Claro, estratégias de Revenue Management e força de vendas são grandes responsáveis e exercem um grande papel por isto, porém, nesta ocasião vamos tratar de uma solução de negócio que visa o investimento no cliente, nomeadamente na satisfação e retenção dele, que tem ganhado cada vez mais notoriedade na indústria de hospitalidade chamado Big Data.

Há diferentes formas de definição, mas gostaria de aqui utilizar e compartilhar uma que acredito ser simples, completa e objetiva. Big Data é a geração de um grande volume de dados, tendo como base 5 "V's": volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. Volume está relacionado à quantidade de dados gerados, velocidade está relacionada à rapidez com que estes são gerados na internet, a variedade está relacionada as mais variadas formas de captação destes dados, podendo ser oriundas de mídias sociais, website, e-mails, newsletter, entre outros. A veracidade diz a respeito à qualidade das informações captadas, a fim que estejam sempre corretas e sejam sempre relevantes, e por último, valor, que está diretamente relacionado ao retorno do investimento que empresas precisam ter e fazer para implementar os seus projetos de Big Data.

E Big Data, de fato, pode agregar grande valor ao seu negócio, uma vez que, como solução de apoio estratégico tem como objetivos melhorar os processos de trabalho, proporcionar insights valiosos que podem lhe ajudar na obtenção de vantagem competitiva, identificar tendências de mercado, analisar comportamento do público alvo, identificar quais são as suas expectativas e necessidades, apoiar nas tomadas de decisões a fim de torná-las mais assertivas e se antecipar à concorrência, entre outros.

Já parou para pensar como o Facebook te sugere amizades de pessoas que você conhece, mas que não possuem nenhum amigo em comum em sua rede, e ainda assim ele consegue determinar que vocês possivelmente sejam conhecidos?

Quando você faz pesquisas no Google (e está com sua conta ativa), você alimenta o algoritmo do Google com informações sobre seu comportamento, rotinas de busca e resultados preferenciais. O algoritmo cruza estes dados comportamentais, com seus dados pessoais e com seu histórico prévio de buscas. Com esse pacote de informações sobre sua vida, o Google retorna a você os resultados que mais condizem com seus gostos, preferências, perfil e personalidade, e logo no topo da primeira página. Dado outro exemplo, quando você está navegando por uma loja virtual pesquisando produtos de seu interesse, não importa se você está usando o mesmo computador ou um dispositivo completamente diferente daquele que você usou pela primeira vez para fazer a pesquisa. Já percebeu que aparece anúncios relacionados a última pesquisa ou compra que você fez?

Já utilizou o campo de busca do seu Facebook para buscar por conteúdos como vídeos, fotos, textos ou encontrar pessoas que tenham interesses em comum com você com base nas palavras chave utilizadas? Exemplo: “Pessoas que gostam de viajar”, “fotos em África do Sul”, “pessoas que moram em Maputo”. Por trás dessas pesquisas, um grande volume de dados de milhares de pessoas é cruzado com os seus dados em milésimos de segundo pelo algoritmo, o que faz ter consequentemente como resultado, conteúdos ou pessoas que com certeza mais se aproximam do seu perfil e dos seus gostos pessoais.

Estes são alguns exemplos de um grande volume de dados, processados em altíssima velocidade, cruzando uma variedade gigantesca de informações, relacionados com informações divulgadas e captadas de forma verídica por bilhões de usuários na rede, e que agregam valor ao resultado final e ao usuário.

Independente se seu empreendimento tem perfil de lazer ou de negócios, imagine a quantidade de dados gerados cotidianamente por milhares de hóspedes que são atendidos na recepção, no restaurante, que fazem tratamento no Spa, que fazem parte do seu Timeshare, que querem conhecer outros destinos, que querem entretenimento ou que ainda gastaram muito ou pouco na última vez que estiveram hospedados em uma das unidades da rede, imagine a forma desestruturada com que o seu hotel tem possivelmente coletado estes dados, e até mesmo se os têm coletado.

Para tomadores de decisão, a obtenção de uma solução como o Big Data, que possa apoiar na definição de ações estratégicas, criar novos valores para o seu público alvo pode fazer a diferença e determinar o sucesso de campanhas e trazer melhores resultados sejam eles de marketing, vendas, RM ou operação, uma vez que, pode resultar em melhores experiências em torno de processos de compra e uso, criar ofertas e campanhas de marketing personalizadas de modo que sejam direcionadas ao público certo, para que reservem o quarto certo, no momento certo e pela tarifa certa.

Big Data na Hotelaria

A Marriott e Starwood, por exemplo, investem em Big Data para apoiar todas as áreas dos hotéis, e utilizam deste recurso para prever a demanda e com isto acabam tendo maior precisão, determinando preços para suas acomodações com uma eficiência maior através da análise de dados sobre fatores externos como política e economia, eventos e até mesmo previsão do tempo.

Connie, o robô concierge da Hilton, pode ser considerado um grande exemplo de Big Data no segmento de hospitalidade, sendo capaz de responder às perguntas de hóspedes quanto a informações gerais do hotel, dar recomendações de pratos, sugestões de atrações e pontos turísticos da cidade de Washington. Ainda que não aceite a formulação de perguntas complexas, é uma forma de personalizar a experiência de hóspedes e proporcionar a eles informações que precisam para planejar o roteiro e desfrutar de suas estadias.

Recursos como este, baseados em sistemas cognitivos como o IBM Watson ou a IPSoft Amelia, vem para transformar a forma como empresas pensam e interagem, dando a elas maior poder de conhecimento sobre seus clientes, seja com relação a seus dados históricos, comportamento ou como forma de estimulá-los e engajá-los em campanhas de fidelização, por exemplo, possibilitando elas a terem decisões mais assertivas e consequentemente melhores resultados.

Big Data e Revenue Management

Dados, dados e dados. E se forem confiáveis, imputados e captados corretamente, com qualidade e valor, os Revenue Managers agradecem. Big Data proporciona aos Revenue Managers a possibilidade de dar um passo grande e importante na gestão de receitas de seus empreendimentos, pois podem oferecer tarifas personalizadas para cada tipo de cliente de acordo com os comportamentos identificados e segmentação de mercado, além de apoiar em uma análise de mercado e concorrência mais completa, se antecipar a tendências e ajudar a terem uma assertividade maior em seus forecasting.

Os departamentos de marketing e revenue management sempre precisaram de muitos dados para analisar e planejar novas estratégias, buscando sempre entender melhor o mercado, vender mais e ter um posicionamento de mercado mais favorável à empresa. A verdade é que, quanto mais nós gestores sabemos a respeito do público alvo, mais fácil se torna criar estratégias de marketing convincentes, que ajudem no ciclo de vendas e atuem diretamente na conversão e aumento de receitas.

Além disso, a velocidade com que essas análises ocorrem é determinante para um time to market preciso de promoções, lançamento de produtos e até mesmo antecipação de tendências de consumo, tendo seu negócio alinhado com a realidade do mundo digital, onde decisões são tomadas em questões de segundos. 

É desta forma que o Big Data contribui para a estratégia da empresa, servindo como solução tecnológica que apoia e facilita a coleta, o processamento e a análise de dados gerados internamente e externamente, utilizando-os como forma de obter insights estratégicos para a condução do negócio e obtenção de vantagem competitiva.

Aos interessados em desenvolver este tipo de projeto, compartilho aqui um excelente whitepaper da Duetto Research chamado “Fine-Tune Your Hotel Forecast with Big Data”, trazendo 7 pontos importantes que podem ajudar revenue managers a terem uma precisão maior em seus forecasting utilizando o Big Data como apoio, considerando dados históricos e booking pace, precificação da concorrência, eventos e fatores externos, trafego aéreo, avaliações em redes sociais, clima e comportamento da demanda. Boa leitura!

https://www.duettoresearch.com/resources/whitepapers/Fine-Tune-your-Hotel-Forecast-with-Big-Data.pdf

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* Felipe Touro é Consultor Estratégico da Caio Calfat Real State Consulting e Sócio Diretor da Singulare, consultoria de marketing e vendas e representação comercial especializada no segmento de hotelaria. Formado em Administração Hoteleira pelo Centro Universitário Senac e pós-graduando em Marketing e Gestão Comercial pela Business School São Paulo, tem passagens por grandes empresas do trade hoteleiro e do segmento de T.I como Atlantica Hotels, Blue Tree Hotels, Grupo Pestana, PMWEB e Grupo Conectt nas áreas de marketing, vendas e revenue management.

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