C’è una domanda che sta tornando sempre più spesso ultimamente: perché molti software e sistemi di booking intelligence per il revenue management, con o senza intelligenza artificiale, non funzionano o non portano i risultati attesi?

Molti albergatori si sorprendono di questo. Personalmente, mi sorprenderei del contrario.

Il problema nasce da lontano e riguarda il modo in cui viene concepito il revenue management.

Ognuno ha una sua idea, un suo metodo, spesso costruito più su convinzioni che su risultati reali.

Ma il revenue non è teoria, non è interpretazione personale: è pratica, è campo, è confronto continuo con il mercato.

Senza questo passaggio, tutto il resto rischia di essere costruito su basi fragili.

Molte aziende che sviluppano RMS (Revenue Management System), anche a livello internazionale, nascono come software house.

Il loro punto di forza è la tecnologia, non la disciplina.

E, soprattutto, nella maggior parte dei casi, non hanno mai realmente studiato il revenue management attraverso un’attività consulenziale sul campo.

Ed è proprio lì che facciamo la differenza, perché quando lavori con albergatori che misurano tutto sui risultati, non puoi nasconderti dietro modelli teorici o software “ben raccontati”. Se non funziona, si vede subito.

Revolution Plus è il software che abbiamo sviluppato e perfezionato nel corso di questi anni e, oggi, possiamo affermare – senza tema di essere smentiti – che è l’unico software dotato di Intelligenza Artificiale che impara direttamente dall’esperienza reale dei revenue manager della Franco Grasso, applicandola alle decisioni di pricing.

Per riuscire a ottenere un risultato commerciale molti software – per convenienza o per non conoscenza, spesso entrambe – costruiscono logiche apparentemente ordinate, come le classiche griglie tariffarie: un certo numero di camere a una certa tariffa, un altro numero a un’altra.

Ma questo non è revenue management. E forse non è neanche un lontano parente!

Il motivo è semplice, basta pensare al fattore tempo: dieci camere vendute a una certa tariffa in due giorni o in due mesi mandano lo stesso segnale al mercato?

Evidentemente no.

Eppure, molti di questi software non sono in grado di cogliere questa differenza, perché nascono da un’impostazione rigida, non da una reale capacità di lettura della domanda.

C’è poi un altro aspetto ancora più importante, spesso completamente ignorato: la tariffazione di partenza.

Oggi si parla molto di pricing dinamico, di algoritmi che aggiornano le tariffe in automatico, ma una dinamicità che non parte da basi solide – ovvero dalla giusta tariffazione di partenza – non ha alcun senso.

È come costruire un palazzo senza fondamenta. Se il punto di partenza è sbagliato, tutto ciò che viene dopo sarà inevitabilmente compromesso.

E qui emerge un altro limite evidente: la definizione di una tariffa di partenza corretta, oggi, non può essere affidata completamente a un software.

Richiede esperienza, conoscenza del mercato, capacità di interpretazione.

Richiede un revenue manager vero, in carne e ossa e con tanta esperienza.

Se questa parte viene meno, il sistema non ha nulla su cui costruire una dinamica efficace.

A questo punto la domanda più importante diventa un’altra: chi ha progettato questi sistemi per renderli performanti?

Nella maggior parte dei casi, non esperti di revenue management.

Sono tutti progettati senza un vero processo di apprendimento, quello basato su anni di applicazione delle best practice, su dati reali, su decisioni testate e validate.

Per questo motivo non c’è da meravigliarsi se molti RMS non funzionano.

E soprattutto, è importante dirlo chiaramente: non siete voi albergatori a non essere capaci di utilizzarli.

Semplicemente, molto spesso, questi strumenti non sono stati costruiti per fare davvero ciò che promettono.

Franco Grasso