Di pasar perjalanan yang sangat dinamis saat ini, hotel harus terus menetapkan tarif kamar agar sesuai dengan perubahan permintaan. Sistem manajemen pendapatan modern yang didukung AI dapat memantau data real-time dalam jumlah besar – harga pesaing, kecepatan pemesanan, acara lokal, cuaca, tren sosial, dan lainnya – serta menyesuaikan tarif secara instan untuk memaksimalkan okupansi dan pendapatan.

Faktanya, sekitar 60% pelaku perhotelan menyebut permintaan yang tidak dapat diprediksi sebagai tantangan utama dalam penetapan harga. AI mengatasi hal ini dengan menggantikan penetapan harga berbasis aturan yang lambat dengan “pembelajaran mesin [yang] menganalisis kumpulan data besar secara real time”.

Sistem ini menerima input langsung (tren pemesanan, tarif pesaing, aktivitas pencarian, dll.) dan kemudian menyarankan atau menerapkan perubahan harga yang bertujuan meningkatkan pendapatan per kamar tersedia (RevPAR) dan tarif harian rata-rata (ADR).

Manajemen pendapatan tradisional sering mengandalkan aturan tetap (misalnya tarif berdasarkan musim atau hari dalam minggu), yang “tidak mampu mengakomodasi perubahan real-time” seperti pembatalan penerbangan mendadak atau acara influencer.

Sebaliknya, penetapan harga berbasis AI menggunakan algoritma canggih untuk mendeteksi pola dan sinyal halus dan merespons sebelum pesaing melakukannya.

Misalnya, model pembelajaran mesin dapat mengenali minat yang meningkat dari pelancong keluarga atau lonjakan pencarian penerbangan dan menyesuaikan harga khusus segmen tersebut. Singkatnya, AI mengubah penetapan harga dinamis menjadi “kecerdasan pengambilan keputusan” – mengotomatisasi strategi harga kompleks dalam hitungan menit, bukan jam.

Manfaat Utama Penetapan Harga Berbasis AI

Penetapan harga yang ditingkatkan oleh AI memberikan berbagai keuntungan nyata bagi hotel:

• Respons Cepat Secara Real Time. Sistem AI terus memantau faktor pasar dan memperbarui tarif secara langsung. Seperti yang dikatakan seorang ahli industri, “Sistem berbasis AI… memproses lebih banyak data, lebih cepat dan secara real time, sehingga keputusan harga menjadi lebih cepat, akurat, dan efektif”.
  Hotel dapat merespons perubahan tarif pesaing atau lonjakan permintaan secara instan, memanfaatkan peluang upsell dan menghindari kamar kosong.

• Peramalan yang Lebih Baik. Dengan menganalisis data historis dan eksternal dalam jumlah besar, AI dapat memprediksi lonjakan permintaan (festival, hari libur, konferensi) lebih awal dan lebih tepat.
  Peramalan yang lebih cerdas memungkinkan hotel menaikkan harga secara proaktif tanpa menunggu kelangkaan memaksa kenaikan tarif. Penelitian menunjukkan ini menghasilkan pendapatan lebih baik: satu studi menemukan peramalan permintaan berbasis AI dan penetapan harga dinamis meningkatkan RevPAR dan ADR.

• Efisiensi dan Otomatisasi. AI membebaskan manajer dari tugas-tugas membosankan. Misalnya, setelah memasang sistem pendapatan berbasis AI, sebuah hotel mengurangi pembaruan tarif manual hingga 80%, sehingga staf dapat fokus pada strategi.
  Laporan lain mencatat bahwa pengolahan data rutin dan pemantauan tarif – yang sering memakan lebih dari setengah waktu manajer – dapat sebagian besar diotomatisasi dengan AI. Ini menghemat waktu berjam-jam setiap bulan dan memungkinkan manajer mengalokasikan waktu untuk kampanye pemasaran dan peningkatan pengalaman tamu.

• Peningkatan Pendapatan. Penetapan harga berbasis AI cenderung meningkatkan pendapatan. Studi dari Universitas Cornell menemukan hotel yang menggunakan manajemen pendapatan berbasis AI mengalami peningkatan total pendapatan sekitar 7,2% dibandingkan dengan metode tradisional.
  Dalam praktiknya, studi kasus melaporkan peningkatan yang lebih besar: misalnya, satu sistem AI (Atomize) berhasil meningkatkan RevPAR hingga 25% dalam beberapa bulan untuk beberapa properti. Singkatnya, penetapan harga berbasis data langsung diterjemahkan menjadi keuntungan lebih tinggi per kamar.

• Intelijen Kompetitif. AI terus memantau kondisi pasar dan tindakan pesaing. Algoritma mendeteksi pola seperti acara lokal atau tren media sosial yang mungkin terlewat oleh analis manusia.
  Dengan mengenali sinyal halus ini lebih awal, hotel dapat menyesuaikan harga lebih dulu dibandingkan yang lain. (Misalnya, AI dapat melihat lonjakan pembicaraan sosial tentang acara kota dan segera menaikkan tarif, langkah yang terlambat jika dilakukan secara manual.)

• Adopsi Industri. Penetapan harga berbasis AI sudah menjadi arus utama. Satu survei menemukan 69,4% manajer pendapatan hotel mengandalkan AI untuk penyesuaian harga real time.
  Sementara itu, sekitar 52% hotel independen kini menggunakan beberapa bentuk AI atau alat penetapan harga otomatis. Bahkan properti kecil dapat memanfaatkan alat AI canggih (sering melalui platform cloud) yang sebelumnya hanya tersedia untuk jaringan besar.

Kisah Sukses di Dunia Nyata

Hotel-hotel di seluruh dunia melaporkan hasil luar biasa dari penetapan harga berbasis AI. Contohnya:

• Hotel Bisnis (Mumbai, India): Selama konferensi keuangan besar, sistem berbasis AI mendeteksi lonjakan permintaan dan menaikkan tarif kamar eksekutif sebesar 22% dalam satu jam – jauh sebelum pesaing bereaksi.
  Penetapan harga cerdas ini menghasilkan okupansi penuh dan ADR 17% lebih tinggi dibanding tahun sebelumnya.

• Hotel Warisan (Jaipur, India): Hotel butik dengan 50 kamar ini menghadapi lalu lintas festival yang tidak dapat diprediksi. Setelah menambahkan penetapan harga berbasis AI, sistem otomatis menaikkan tarif hingga 25% pada hari puncak festival sastra.
  Ini mendorong peningkatan RevPAR 20% secara tahunan dan hampir 100% okupansi selama minggu acara.

• Resor Pantai (Goa, India): Resor tepi pantai ini menggunakan AI untuk menyeimbangkan permintaan menit terakhir, pemesanan grup, dan pembatalan. Ketika festival musik besar diumumkan beberapa hari sebelum Tahun Baru, alat AI segera menaikkan tarif dan persyaratan masa tinggal minimum.
  Hasilnya adalah kenaikan ADR 18% dan pengurangan 30% pendapatan yang hilang akibat pembatalan menit terakhir.

Contoh-contoh ini menunjukkan bagaimana AI dapat langsung memanfaatkan peluang jangka pendek yang mungkin terlewat oleh manusia. Banyak hotel di Asia, Eropa, dan Amerika Utara kini melaporkan peningkatan serupa setelah menerapkan sistem pendapatan berbasis AI.

Tantangan dan Pertimbangan

Mengadopsi penetapan harga berbasis AI juga membawa tantangan. Hotel harus berinvestasi dalam infrastruktur data dan integrasi (PMS, manajer saluran, dll.) untuk memasok algoritma.

Studi terbaru mencatat “biaya implementasi tinggi” dan kebutuhan akan “infrastruktur data yang kuat” sebagai hambatan utama.

Pelatihan staf juga penting: tim pendapatan perlu memahami rekomendasi AI dan menetapkan aturan bisnis atau logika override jika diperlukan.

Kepercayaan dan transparansi juga bisa menjadi isu. Banyak manajer pendapatan waspada terhadap model AI “kotak hitam”. Vendor mengatasi ini dengan fitur AI yang dapat dijelaskan (misalnya menghasilkan alasan dalam bahasa sederhana) sehingga manajer dapat melihat mengapa harga berubah. Dan meskipun AI dapat mengotomatisasi banyak hal, AI bukan pengganti sepenuhnya untuk penilaian manusia.

Dalam skenario kompleks, ahli manusia seringkali masih lebih unggul dibanding algoritma murni – satu studi menemukan manajer manusia mengungguli AI sekitar 12% saat pola permintaan sangat tidak menentu.

Konsensusnya adalah pendekatan paling efektif adalah gabungan: biarkan AI menangani tugas rutin dan berbasis data, sementara manajer pendapatan yang terlatih mengawasi strategi, menangani pengecualian, dan menyempurnakan model.

Faktor lain termasuk privasi data dan keadilan. Berbeda dengan e-commerce, hotel biasanya menggunakan data anonim (tanpa “penetapan harga lonjakan” berdasarkan identitas tamu), tetapi sistem harga apapun harus tetap dipantau agar sesuai dengan regulasi dan standar merek.

Masa Depan Penetapan Harga Berbasis AI

Meskipun ada tantangan ini, AI secara luas dipandang sebagai masa depan manajemen pendapatan hotel. Survei industri menunjukkan sebagian besar hotel berencana meningkatkan investasi dalam alat penetapan harga berbasis AI dalam beberapa tahun ke depan.

Bahkan penginapan independen kini dapat mengakses teknologi ini melalui layanan cloud.
Seperti yang disimpulkan dalam laporan industri, peran AI dalam manajemen pendapatan sudah menjadi bagian penting – “membentuk ulang” strategi penetapan harga.

Dalam praktiknya, hotel yang memanfaatkan penetapan harga AI real-time dapat menangkap lebih banyak pemesanan dengan tarif lebih tinggi, meningkatkan RevPAR dan ADR, serta beradaptasi secara instan terhadap perubahan pasar.

Dengan menggabungkan kecerdasan mesin dan wawasan manusia, tim pendapatan membuka keunggulan kompetitif yang kuat.

Seiring alat AI terus berkembang (misalnya, mengintegrasikan AI generatif untuk personalisasi penawaran), tamu akan melihat tarif yang lebih adil dan personal, sementara hotel akan memaksimalkan pendapatan seperti belum pernah terjadi sebelumnya.