A análise preditiva de dados sustenta as decisões diárias em hotéis que disputam cada reserva. Pois, segundo Gianmarco Marchetti, gestor do San Marco Hotel (Brasília/DF), desde 2006, com o histórico de ocupação, o comportamento de busca e o calendário de eventos, a gestão projeta sua demanda com semanas de antecedência. Com isso em mente, a seguir, veremos como exatamente é possível aplicar essa lógica na rotina de um hotel.
Como a análise preditiva prevê a demanda hoteleira?
O modelo preditivo aprende com o passado da própria operação. De acordo com o administrador da Marco Marchetti Hotéis Ltda., Gianmarco Marchetti, ele analisa a ocupação por dia da semana, antecedência das reservas, taxa de cancelamento e origem dos hóspedes. Depois, compara esses padrões com sinais externos, como buscas por destino e calendário local. O resultado é uma estimativa de ocupação futura que orienta decisões antes de o quarto ficar vazio.
Aliás, a qualidade da previsão depende menos do software e mais da disciplina de alimentar os dados corretamente. Como ressalta Gianmarco Marchetti, registros incompletos de cancelamentos ou de canais de venda distorcem a projeção e levam a tarifas erradas. Por isso, a equipe precisa tratar a base histórica como um ativo estratégico, revisado com frequência e comparado com os resultados reais.
Quais variáveis orientam a precificação dos hotéis?
A precificação dinâmica nasce do cruzamento de dados internos e externos. Cada variável ganha um peso diferente conforme o perfil do hotel, seja de negócios, lazer ou eventos, destaca Gianmarco Marchetti. Isto posto, os fatores a seguir aparecem com maior frequência nos modelos aplicados à hospedagem e explicam boa parte das oscilações de tarifa:
- Sazonalidade: alta e baixa temporada, feriados prolongados e férias escolares;
- Eventos regionais: congressos, shows, feiras e competições esportivas na cidade;
- Comportamento de reserva: antecedência média, ritmo de vendas e taxa de cancelamento;
- Concorrência: tarifas praticadas por hotéis semelhantes na mesma região.
Todavia, nenhuma dessas variáveis funciona bem sozinha. Um congresso lota a cidade, porém seu efeito muda se coincidir com feriado ou com baixa oferta de voos. Dessa maneira, um modelo mede essas interações e indica quanto cada combinação vale, o que impede decisões baseadas em intuição ou em cópia da tarifa do vizinho.
Como sazonalidade e eventos regionais mudam a tarifa?
Considere um hotel em cidade de médio porte que recebe uma feira anual de negócios. O histórico mostra que as reservas para essa data disparam com três meses de antecedência. Quando o ritmo de vendas supera a curva esperada, o sistema sugere elevar a tarifa e restringir promoções, preservando os últimos quartos para quem paga mais.
O raciocínio inverso vale para a baixa temporada, conforme pontua Gianmarco Marchetti, gestor do San Marco Hotel (Brasília/DF), desde 2006. Se a previsão indica ocupação abaixo da meta em uma semana sem eventos, o hotel antecipa campanhas, pacotes com café da manhã ou estadias mínimas flexíveis. Assim, a tarifa responde ao apetite real do mercado, e a receita por quarto disponível deixa de depender de um desconto genérico aplicado tarde demais.
Na prática, esse movimento exige integração entre setores. Recepção, vendas e receita precisam compartilhar informações sobre grupos, bloqueios e pedidos corporativos, pois esses dados alteram a previsão de imediato. Assim, quando as áreas conversam, o modelo recebe sinais mais precisos e a tarifa acompanha a realidade do hotel.
Como ajustar preços sem afastar o hóspede?
O maior risco da precificação automatizada está em aplicar a sugestão do sistema sem critério comercial. Uma tarifa muito alta em uma data de evento pode gerar cancelamentos e avaliações negativas. Nesse cenário, a equipe de receita deve definir limites mínimos e máximos e revisar as recomendações antes de publicá-las nos canais de venda.
Dados bem lidos transformam cada noite vendida em decisão de receita
Em conclusão, o hotel preparado para o futuro trata a tarifa como resposta a um cenário, não como número fixo. A análise preditiva oferece esse mapa ao cruzar sazonalidade, eventos e comportamento de reserva. Desse modo, quem combina essa leitura com julgamento comercial vende melhor, evita ociosidade e constrói uma receita mais estável ao longo do ano.