HRS es la primera compañía en utilizar la tecnología de proyección de tarifas hoteleras basada en la Inteligencia Artificial Aumentada (IAA). Utilizando algoritmos y un benchamark únicos, gracias a esta tecnología las empresas pueden conseguir ahorrar un 10% o más en las tarifas de hoteles corporativos.
La gestión de programas de viajes de cualquier tamaño tiene el desafío de garantizar que las tarifas preferentes de hotel que negocian sean competitivas.
Sin embargo, la mayoría de los referentes utilizados hoy en día son promedios generales, con otras opciones de datos que a menudo son insuficientes para la contratación final. Como resultado, muchas compañías dejan ahorros potenciales sobre la mesa.
HRS ha presentado la innovadora tecnología de proyección de tarifas hoteleras impulsada por la Inteligencia Artificial Aumentada (IAA). Se trata de la primera compañía tecnológica que usa IAA como apoyo para los programas de hoteles corporativos y una de las pocas empresas que emplea este tipo de inteligencia en la actualidad.
Con la IAA impulsando nuevos conocimientos, los programas tienen más influencia en las negociaciones de hoteles tradicionales, ayudando a las corporaciones a ahorrar un 10% o más en sus principales destinos corporativos.
De esta manera, los responsables de compras que trabajan con HRS tienen una nueva visión, más precisa a medida que elaboran presupuestos de alojamiento para 2020, para decidir las tarifas preferentes e integrarlas en los canales de búsqueda y reserva.
FACILIDADES PARA PRESUPUESTOS EN 2020
Los modelos de IAA de HRS se basan en el aprendizaje automático que identifica patrones complejos a partir de la transmisión continua de datos de tarifas de alojamientos. Al observar un mercado en concreto, los factores que afectan el análisis incluyen:
- patrones de tarifas a largo plazo, incluida la estacionalidad,
- eventos locales a corto plazo que elevan las tasas de ocupación (es decir, eventos deportivos, convenciones, etc.),
- tarifas corporativas de referencia en todo el destino,
- tarifas corporativas de referencia en la categoría vertical y/o de volumen de un cliente,
- algoritmos que miden errores promedio en proyecciones pasadas,
- compilación inteligente de modelos de pronóstico para mejorar la precisión específica del destino,
- búsqueda de viajeros y datos de reserva,
- incorporación consistente y mejorada de aprendizaje automático para cada destino.
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