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Anais

Resumo do trabalho

Artigos Aplicados · Estratégia

Título

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS PRECIFICAÇÕES DOS SERVIÇOS HOTELEIROS – ESTUDO DE CASO REALIZADO EM 3 HOTÉIS

Palavras-chave

Inteligência Artificial Gestão de Receita Serviços Hoteleiros
Agradecimento: O presente trabalho foi realizado com Apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código de Financiamento 001.
À Fundação São Paulo, pela oportunidade de realizar o Mestrado Acadêmico com apoio da bolsa de estudos na modalidade FUNDASP.

Autores

  • Marcela Calefe
    PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO (PUCSP)
  • Crisomar Lobo de Souza
    PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO (PUCSP)

Resumo

Introdução

A inteligência artificial está a cada dia mais presente na indústria em diversos segmentos, trazendo soluções específicas que imitam o comportamento humano. Este estudo trará o conceito de IA, Machine Learning, Big Data, Gestão de Receita e Preços, e como estes conceitos são aplicados na Hotelaria de forma estratégica.
Um dos desafios da hotelaria é a personalização de preços, que se trata de como os preços podem ser ajustados no nível do cliente, entregando uma gestão mais eficaz quando se aplica o valor no nível do cliente e sua disposição a pagar.

Contexto Investigado

O objetivo será apresentar os impactos da IA na precificação dos serviços hoteleiros e sua evolução. Identificar desafios e melhorias da área no mercado nacional, com o estudo de caso e opinião de 3 líderes de Gestão de Receita de uma das principais redes hoteleiras presentes no Brasil.

Diagnóstico da Situação-Problema

Qual o impacto da inteligência artificial nas precificações dos serviços hoteleiros? Foram identificados 3 temas: 1) Revenue Management e responsabilidades; 2) Inteligência Artificial, Big Data, Machine Learning e Novas Ferramentas; 3) Preços, Tarifários, Segmentação de Cliente e Marketing.

Intervenção Proposta

É possível afirmar que a Inteligência Artificial trouxe impactos positivos na gestão de receita e preços, apresentando sistemas que integram o BD como o histórico dos hotéis e ML, incluindo informações de demanda do mercado, para automatizar a precificação de forma sustentável.
Sistemas de reviews que apresentam na integra informações e opinião dos viajantes são utilizados para ajustes tarifários e até mesmo em outras áreas e estão totalmente ligados a IA. A nova operação de Open Price, faz refletir sobre o preço “se está condizente com a qualidade”, apresentando um novo desafio ao RM.

Resultados Obtidos

Destacam-se a atualização dos sistemas de um modo geral, que realizam a precificação automatizada, considerando análise de dados históricos dos hotéis – Big Data e do mercado hoteleiro – Machine Learning, que geram vantagem competitiva; a análise do set competitivo, com segurança e LGPD, é um grande avanço na estratégia de preços; a utilização do Open Price, nova opção de sistema estratégico, que facilita a definição de preços e estratégia. Em contrapartida mesmo com a implementação de novas ferramentas, enfrentam desafios, operacionais com análises manuais.

Contribuição Tecnológica-Social

Pode-se concluir que a realidade dos líderes entrevistados, não é a mesma para todas as empresas hoteleiras no Brasil, por este motivo a ausência de desenvolvimento de sistemas em empresas de TI nacionais, acabam gerando custos altos na aquisição de sistemas que proporcionam solução, e devido ao alto investimento, alguns hotéis não aderem sistemas avançados, prejudicando a qualidade dos dados para a realização das análises e estratégias.
Por isso pode-se sugerir um estudo voltado para líderes de hotéis com administração familiar para entender o alcance e adesão dos sistemas atuais.

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