Nel mercato turistico odierno, estremamente volatile, gli hotel devono aggiornare costantemente le tariffe delle camere per adeguarsi alla domanda in continua evoluzione. I moderni sistemi di revenue management basati sull’IA possono monitorare enormi quantità di dati in tempo reale – prezzi dei concorrenti, ritmo delle prenotazioni, eventi locali, condizioni meteo, tendenze sociali e altro ancora – e adeguare le tariffe istantaneamente per massimizzare l’occupazione e i ricavi.

Infatti, circa il 60% degli albergatori indica la domanda imprevedibile come la principale sfida nella definizione dei prezzi. L’IA affronta questo problema sostituendo la lenta determinazione dei prezzi basata su regole con un “apprendimento automatico [che] analizza vasti set di dati in tempo reale”.

Questi sistemi acquisiscono input in tempo reale (tendenze di prenotazione, tariffe dei concorrenti, attività di ricerca, ecc.) e quindi suggeriscono o applicano modifiche ai prezzi mirate ad aumentare il ricavo per camera disponibile (RevPAR) e la tariffa media giornaliera (ADR).

Il revenue management tradizionale si basava spesso su regole fisse (ad esempio tariffe stagionali o per giorno della settimana), che “non tengono conto delle variazioni in tempo reale” come una cancellazione improvvisa di un volo o un evento con influencer.

Al contrario, la determinazione dei prezzi basata sull’IA utilizza algoritmi avanzati per individuare schemi e segnali sottili e reagire prima dei concorrenti.

Ad esempio, i modelli di machine learning possono rilevare un crescente interesse da parte di viaggiatori in famiglia o picchi nelle ricerche di voli e adeguare di conseguenza i prezzi per segmenti specifici. In sintesi, l’IA trasforma il pricing dinamico in “intelligenza decisionale” – automatizzando strategie di prezzo complesse in pochi minuti anziché ore.

Vantaggi principali della determinazione dei prezzi guidata dall’IA

Il pricing potenziato dall’IA offre molteplici vantaggi concreti per gli hotel:

• Reattività in tempo reale. I sistemi IA monitorano continuamente i fattori di mercato e aggiornano le tariffe al volo. Come sottolinea un esperto del settore, “i sistemi basati sull’IA… elaborano più dati, più velocemente e in tempo reale, rendendo le decisioni sui prezzi più rapide, accurate ed efficaci”.
  Gli hotel possono reagire immediatamente ai cambiamenti delle tariffe dei concorrenti o a improvvisi picchi di domanda, cogliendo opportunità di upselling ed evitando camere vuote.

• Migliore previsione. Analizzando enormi quantità di dati storici ed esterni, l’IA può prevedere con maggiore precisione e anticipo i picchi di domanda (festival, festività, conferenze).
  Previsioni più intelligenti permettono agli hotel di aumentare i prezzi in modo proattivo invece di attendere che la scarsità imponga rincari. Le ricerche dimostrano che ciò porta a ricavi migliori: uno studio ha rilevato che la previsione della domanda basata sull’IA e il pricing dinamico hanno aumentato RevPAR e ADR.

• Efficienza e automazione. L’IA solleva i manager da compiti ripetitivi. Ad esempio, dopo l’installazione di un sistema di revenue basato sull’IA, un hotel ha ridotto gli aggiornamenti manuali delle tariffe dell’80%, liberando il personale per concentrarsi sulla strategia.
  Un altro rapporto ha evidenziato che l’elaborazione dei dati e il monitoraggio delle tariffe – spesso occupano più della metà del tempo di un manager – possono essere in gran parte automatizzati con l’IA. Questo fa risparmiare ore ogni mese e consente ai manager di dedicarsi a campagne di marketing e miglioramenti dell’esperienza degli ospiti.

• Aumento dei ricavi. Il pricing guidato dall’IA tende a incrementare i ricavi. Uno studio della Cornell University ha rilevato che gli hotel che utilizzano sistemi di revenue management basati sull’IA hanno registrato un aumento del 7,2% dei ricavi totali rispetto a quelli che usano metodi tradizionali.
  In pratica, casi di studio riportano guadagni ancora maggiori: ad esempio, un sistema IA (Atomize) ha ottenuto fino a un incremento del 25% del RevPAR in pochi mesi per alcune strutture. In sintesi, il pricing basato sui dati si traduce direttamente in maggior profitto per camera.

• Intelligenza competitiva. L’IA monitora costantemente le condizioni di mercato e le azioni dei concorrenti. Gli algoritmi individuano schemi come eventi locali o tendenze sui social media che gli analisti umani potrebbero non cogliere.
  Rilevando questi segnali sottili in anticipo, un hotel può adeguare i prezzi prima degli altri. (Ad esempio, l’IA può notare un picco di interesse sui social per un evento cittadino e aumentare immediatamente le tariffe, cosa che sarebbe troppo tardiva se fatta manualmente.)

• Adozione nel settore. Il pricing basato sull’IA è ormai diffuso. Un sondaggio ha rilevato che il 69,4% dei revenue manager alberghieri si affida all’IA per aggiornamenti dei prezzi in tempo reale.
  Allo stesso modo, circa il 52% degli hotel indipendenti utilizza ora qualche forma di IA o strumento di pricing automatizzato. Anche le strutture più piccole possono accedere a strumenti IA avanzati (spesso tramite piattaforme cloud) una volta riservati solo alle grandi catene.

Storie di successo reali

Hotel in tutto il mondo riportano risultati sorprendenti grazie al pricing con IA. Ad esempio:

• Business Hotel (Mumbai, India): Durante una grande conferenza finanziaria, un sistema basato sull’IA ha percepito un aumento della domanda e ha aumentato le tariffe delle camere executive del 22% in un’ora – molto prima che i concorrenti potessero reagire.
  Questo pricing intelligente ha portato a piena occupazione e a un 17% di ADR più alto rispetto all’anno precedente.

• Heritage Hotel (Jaipur, India): Un boutique hotel da 50 camere faticava a gestire il traffico imprevedibile durante i festival. Dopo aver adottato il pricing basato sull’IA, il sistema ha automaticamente aumentato le tariffe fino al 25% nei giorni di punta di un festival letterario.
  Ciò ha generato un incremento del 20% anno su anno del RevPAR e quasi il 100% di occupazione durante la settimana dell’evento.

• Beach Resort (Goa, India): Un resort sul mare ha utilizzato l’IA per bilanciare la domanda last minute, le prenotazioni di gruppo e le cancellazioni. Quando un grande festival musicale è stato annunciato pochi giorni prima di Capodanno, lo strumento IA ha immediatamente aumentato le tariffe e i requisiti di soggiorno minimo.
  Il risultato è stato un incremento del 18% dell’ADR e una riduzione del 30% dei ricavi persi per cancellazioni last minute.

Questi esempi mostrano come l’IA possa cogliere istantaneamente opportunità a breve termine che gli umani potrebbero perdere. Molti hotel in Asia, Europa e Nord America riportano guadagni simili dopo aver implementato sistemi di revenue basati sull’IA.

Sfide e considerazioni

L’adozione del pricing con IA comporta anche delle sfide. Gli hotel devono investire in infrastrutture dati e integrazioni (PMS, channel manager, ecc.) per alimentare gli algoritmi.

Uno studio recente evidenzia “alti costi di implementazione” e la necessità di “infrastrutture dati robuste” come ostacoli principali.

Anche la formazione del personale è fondamentale: i team di revenue devono interpretare le raccomandazioni dell’IA e impostare eventuali regole aziendali o logiche di override.

Fiducia e trasparenza possono essere problematiche. Molti revenue manager sono diffidenti verso i modelli IA “scatola nera”. I fornitori affrontano questo problema utilizzando funzionalità di IA spiegabile (ad esempio generando motivazioni in linguaggio semplice) affinché i manager comprendano perché i prezzi cambiano. E sebbene l’IA possa automatizzare molto, non sostituisce completamente il giudizio umano.

In scenari complessi, gli esperti umani spesso superano gli algoritmi puri – uno studio ha rilevato che i manager umani hanno ottenuto risultati migliori dell’IA di circa il 12% quando i modelli di domanda erano molto irregolari.

Il consenso è che l’approccio più efficace sia ibrido: lasciare che l’IA gestisca compiti routinari e intensivi di dati, mentre i revenue manager esperti supervisionano la strategia, gestiscono le eccezioni e affinano i modelli.

Altri fattori includono la privacy dei dati e l’equità. A differenza dell’e-commerce, gli hotel generalmente utilizzano dati anonimi (nessun “surge pricing” basato sull’identità dell’ospite), ma ogni sistema di pricing dovrebbe comunque essere monitorato per garantire conformità a normative e standard del brand.

Il futuro del pricing guidato dall’IA

Nonostante queste sfide, l’IA è ampiamente considerata il futuro del revenue management alberghiero. I sondaggi di settore mostrano che la maggior parte degli hotel prevede di aumentare gli investimenti in strumenti di pricing basati sull’IA nei prossimi anni.

Anche le locande indipendenti possono ora accedere a queste tecnologie tramite servizi cloud.
Come conclude un rapporto di settore, il ruolo dell’IA nel revenue management è destinato a durare – sta “rimodellando” le strategie di pricing.

In pratica, gli hotel che sfruttano il pricing IA in tempo reale possono ottenere più prenotazioni a tariffe più alte, migliorare RevPAR e ADR e adattarsi istantaneamente alle oscillazioni del mercato.

Combinando l’intelligenza delle macchine con l’intuizione umana, i team di revenue ottengono un vantaggio competitivo potente.

Man mano che gli strumenti IA continuano a migliorare (ad esempio integrando l’IA generativa per personalizzare le offerte), gli ospiti vedranno tariffe più eque e personalizzate e gli hotel massimizzeranno i ricavi come mai prima d’ora.