Últimas novedades: SiteMinder incorpora la IA para optimizar precios y reservas

SiteMinder, la plataforma de comercio hotelero a nivel mundial, ha presentado su Dynamic Commerce Engine, una herramienta diseñada para cerrar la brecha de ejecución que limita a los hoteles a la hora de maximizar sus ingresos en todas sus palancas comerciales, desde la fijación de precios hasta, por primera vez, la distribución.

Hasta ahora, los hoteles dependían de tecnologías que solo ofrecían recomendaciones de precios bajo demanda. El Dynamic Commerce Engine de SiteMinder va más allá: utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar automáticamente oportunidades de optimización en todas las palancas comerciales. No solo en los precios, sino también en la distribución. Problemas como las conexiones rotas con los canales o los tipos de habitación sin mapear pueden limitar considerablemente los ingresos y suponer un coste de oportunidad de miles de millones de dólares para el sector.

El motor se alimentará de una cantidad de datos y capacidad de distribución sin precedentes en la industria hotelera. Durante 20 años, la plataforma de SiteMinder ha sido utilizada por hoteleros de 56.000 establecimientos distintos, gestionando hoy 2,6 millones de habitaciones, 140 millones de reservas y 300 millones de pernoctaciones al año. Su modelo de aprendizaje automático integrado aprovechará casi 4.000 millones de señales de disponibilidad, tarifas e inventario para evaluar las oportunidades de optimización de cada establecimiento y presentará las recomendaciones más valiosas. Diseñado con la IA al servicio del hotelero, el sistema requerirá que el usuario apruebe cada cambio sugerido antes de que el motor lo ejecute.

El lanzamiento llega en un momento clave para los hoteles. Un nuevo estudio de SiteMinder subraya la necesidad de mantener una presencia online precisa y coherente: en una encuesta realizada a más de 12.000 viajeros de 14 países, más de la mitad (51,4%) reconoció haber abandonado una reserva online por una mala experiencia y al menos uno de cada cuatro (26,5%) lo atribuyó a que las reseñas, fotos o detalles no les resultaban fiables.