A számítógépek és azok rendszereinek működéséhez a kezdetek óta szükség van emberi közreműködésre. A szükséges emberi beavatkozás mértéke folyamatosan csökken és változik, de valamilyen formában mindig jelen van. Nincs ez másképp az RMS (Revenue Management System) programokkal sem.
Az RMS-ek feladata, hogy hatalmas mennyiségű adatot elemezzenek, és ezek alapján előrejelzéseket készítsenek, hogy segítsék a revenue managerek munkáját. Jelenleg még a legfejlettebb mesterséges intelligencia alapú rendszerek sem tudnak önállóan gondolkodni, és ez így van rendjén, de óriási segítséget jelenthetnek a szakembereknek a mindennapi munkájukban. Lássuk hogyan.
Az RMS egy olyan eszköz, amely segíti a revenue manager munkájának hatékonyságát. Számos hasznos funkciója van, mint például az árak 24 órás monitorozása, az adatgyűjtés felgyorsítása, esetenként az adatok elemzése, ajánlások sőt akár intézkedések megtétele is.
Egy megfelelően beállított rendszer számos módon segítheti a revenue manager munkáját. Legfőbb előnye, hogy a nap 24 órájában dolgozik és semmi sem vonja el a figyelmét. Ez utóbbi főleg a több szálláshelyet üzemeltető szállodai szakemberek esetén lehet hasznos. A rendszer azonban nem működhet hatékonyan emberi közreműködés nélkül. Ahogy a mesterséges intelligencia alapú keresőmotort is szoftvermérnökök fejlesztik, az RMS-t is revenue manager által betáplált adatok feldolgozása és megértése teszi működőképessé és hatékonnyá.
Általánosságban elmondható, hogy a hozammenedzsment rendszernek két alapvető típusa van: a szabályalapú rendszer és a mesterséges intelligencia alapú rendszer. Egyelőre még az előbbi az elterjedtebb, de egyre több szálloda alkalmazza az MI által vezérelt rendszereket is.
A szabályalapú rendszer lényegesen egyszerűbb, mint az AI alapú. A művelet jellemzően 2 változós alapalgoritmuson nyugszik. Ezek a változók lehetnek a foglaltság, a versenyképes árak, a piaci kereslet szintje vagy más alapvető, általában mennyiségi tényező. Általában „ha ez megtörténik, akkor tedd ezt” alapon dolgoznak. Például, ha a kihasználtság X százalékkal nő, akkor az árnak Y EUR-val vagy Z százalékkal kell növekednie. Szinte bárki használhatja őket, aki még semennyi vagy csak egy kevés hozammendzsment tapasztalattal rendelkezik. Az egyszerű kezeléssel viszont korlátozott eredménnyel jár.
A revenue managerek egy jól beállított mesterséges intelligencia alapú RMS-sel sokkal hatékonyabb eszközt tarthatnak a kezükben. Ez a kombinált rendszer figyelembe veszi az összes változót – és még többet is –, amelyeket a dinamikus árazásról szóló cikkemben említettem. A mesterséges intelligencia gépi tanulással reagál a változásokra. Egy gépet természetesen meg kell tanítani és folyamatosan kalibrálni kell, hogy segíteni tudja és részben helyettesíthesse egy jól képzett revenue manager tevékenységét.
Miután a revenue manager beállította az AI-alapú RMS-t, az remekül működhet a piaci trendeket és a korábbi mintákat követve. Sokan azt gondolhatják, hogy egy bizonyos idő után az emberi beavatkozás szükségtelenné válik. Ez azonban nem így van.
A világot és ezzel a szállodaipart az elmúlt néhány évben súlytó radikális események, a COVID-19, majd az ukrajnai háború sok váratlan fordulatot hozott, és gyorsan megmutatta a számítógépes rendszerek határait is. Abban a szállodában, ahol dolgoztam, nem sokkal a COVID-19 világjárvány kitörése után teljesen le kellett kapcsolnunk mesterséges intelligencia alapú megoldásunkat, hiszen teljesen irreleváns ajánlásokat kaptunk a korábbi tapasztalatok alapján programozott rendszertől. Egyszerűen nem volt megoldása ezekre a váratlan körülményekre.
Természetesen nem csak a mi szállodánk, hanem számos más az AI-t addig sikeresen használó szálloda került ebbe a helyzetbe. A szakembereknek mindenhol be kellett avatkozniuk, hogy megoldást találjanak új kereslet generálására, új piacok felfedezésére és új stratégiák kidolgozására.
A kiszámíthatatlan események - legyenek akár pozitívak, akár negatívak -, mindig benne vannak a pakliban. Mivel még a legjobb RMS-rendszerek is a múltbeli tapasztalatok alapján működnek, egy váratlan jövőbeli esemény összezavarja őket, és arra kényszeríti a revenue managereket, hogy kapcsolják le a rendszert és vegyék át az irányítást. Egy szoftver önmagában - legalábbis belátható időn belül - nem rendelkezhet olyan kifinomult előrejelzéssel és kreatív ötletekkel, amelyekkel egy szakember.
Vannak olyanok, akik szerint az RMS-ek teljes mértékben átveszik a szállodák hozammenedzsmentjét, és nem lesz szükség a szakemberekre. Ők azonban a revenue managementet gyakran összekeverik az árképzéssel. A kettő nem szinonimája egymásnak. Bár az árképzés a legtöbb esetben teljesen automatizálható, ez csak egy része a hozammenedzsmentnek.
Az árképzés egy bonyolult döntéshozatali folyamat végeredménye. És még ha az árképzés automatizált is, mindig előfordulhat újabb váratlan esemény, amikor az embereknek vissza kell venniük az irányítást. Ezért meg vagyok győződve arról, hogy bár az RMS rendszerek jelentik a jövőt, képzett revenue managerek nélkül nem működhetnek hatékonyan.