Modelo dinámico de predicción y ajuste de los precios de las habitaciones de hoteles

Abstract

La gestión dinámica de los precios de un producto para venderlo de la manera más adecuada es un campo de estudio de gran interés en el momento actual. En este área surge el concepto de revenue management (en adelante, RM), es decir, la capacidad de vender un producto al cliente adecuado, en el momento adecuado, al precio correcto y en el canal correcto. El RM se ha aplicado a gran cantidad de mercados donde se cuenta con un stock limitado y una competencia que ofrece el mismo producto o similar. Este es el caso, por ejemplo, de las reservas de billetes para vuelos, trenes, autobuses. Como posible caso de estudio de este tipo de metodologías, en este proyecto se ha decidido desarrollar un sistema de RM para el sector hotelero. El trabajo forma parte de un proyecto del Centro Tecnológico Mixto AI.nnovation Space (UPM - Accenture) y surge como propuesta para optimizar la gestión de precios de ciertas cadenas hoteleras asociadas con Accenture. Por este motivo se ha decido utilizar este sector, aunque la investigación realizada es aplicable a cualquier campo que tenga unas características similares a las del hotelero. Este tipo de gestión cuenta con ciertas ventajas frente a los modelos tradicionales: en primer lugar, la automatización del proceso, lo cual permite una respuesta más rápida del sistema en la propuesta de precios en caso de ser necesario; y en segundo lugar, la gestión objetiva y matemática de las incertidumbres, ya que una persona podría caer en errores de juicio o no estimar correctamente los riesgos. Por todo ello, se va a proponer una nueva metodología de RMS (del inglés, revenue management system) que estime el precio que se debe poner para cada tipo de habitación en un cierto horizonte de estudio. La idea es que este sistema contemple las acciones de la competencia y el histórico de nuestro hotel y, a partir de ello, determine los precios óptimos para obtener el mayor beneficio posible. La metodología propuesta se ha basado en el Análisis de Riesgo Adversario (en adelante, ARA) para el estudio de la competencia y del riesgo que asume nuestro hotel, y el uso de otras técnicas para evaluar la evolución de la ocupación en el tiempo. Finalmente, dado que no se ha podido contar con los datos necesarios para aplicar la metodología propuesta de forma completa, se ha desarrollado un prototipo que aplica algunas de las propuestas presentes en la metodología. Por lo tanto, se han generado módulos independientes que permiten comprobar si los resultados son coherentes.---ABSTRACT---Dynamic management of a product’s price to sell it in the most adequate manner is a field of great interest nowadays. In this area the concept of revenue management (RM) is important. It describes the capacity of selling a product to the adequate customer, at the optimum time and price and by the correct channel. The RM has been applied in many markets where there is a limited stock and competition with other companies selling the same or a similar product. An example can be found in the tickets for flights, trains or buses. In this project it has been decided to develop a system of RM for the hotel sector, as a case study for this type of methodologies. This work is part of a project of Centro Tecnológico Mixto AI.nnovation Space (UPM – Accenture), which was originated as a proposal to optimise the price management of some hotel companies associated with Accenture. For this reason, the hotel sector has been chosen, but the research performed in this work can be applied to any other field with similar characteristics. This kind of management offers some advantages compared to the traditional models. First, the automation of the process, which allows a faster response of the system in the proposal of prices if needed and second, the impartial and mathematical management of the uncertainties, since a person could make judgement errors or not estimate well the risks. Due to the previous reasons, a new methodology of revenue management system (RMS) is proposed to estimate the price that should be given for each type of room in a defined forecast horizon. The objective is that the system observes the actions of the other companies and the background of our hotel and, based in this data, determine the optimum prices to obtain the maximum possible benefit. The proposed methodology is based in the Analysis of Adversary Risk (Análisis de Riesgo Adversario, ARA) for the study of the competitors and the risk assumed by our hotel; and other techniques have been used to evaluate the evolution of the occupancy rate over time. Finally, due to the absence of a set of data adequate to fully implement this methodology, a prototype has been developed to apply some of the features proposed. Therefore, independent modules have been generated allowing to evaluate the consistency of the results.