IA causal na hospitalidade: melhorando a tomada de decisões de hotéis

Imagine que sua cidade sedie um festival todo ano e você esteja decidindo como precificar seus quartos para o ano seguinte. Seu sistema de revenue management (gestão de receita) identifica que, durante as datas do festival, há um pico nas reservas e sugere que você aumente um pouco as suas tarifas durante o período do festival devido à alta demanda.

No entanto, uma investigação mais aprofundada incorporando reportes de demanda em tempo real revela que reduzir a concorrência em 5% (ao mesmo tempo em que oferece um pacote especial, incluindo ingressos e transporte para o festival) influencia precisamente as reservas de uma forma que maximiza a receita total.

Por que as visões opostas? A sugestão inicial usa um algoritmo de machine learning preditivo projetado para encontrar correlações estatísticas em dados históricos. O resultado é uma forma de raciocínio indutivo: “Quando um resultado X acontece, a variável Y também acontece. Portanto, Y provavelmente causa X.”

No entanto, correlação e causalidade são duas coisas diferentes, e confundi-las pode levar a conclusões equivocadas. Esses tipos de erros podem ser prevenidos com IA causal.

Neste artigo, exploramos como a IA causal está sendo adotada em todos os setores para ajudar a melhorar a tomada de decisões e seu impacto na hospitalidade.

Como a IA causal funciona? 

A IA causal é um modelo sofisticado que usa conjuntos de dados mais amplos e é projetado para analisar cenários mais complexos. Por exemplo, na agricultura, uma correlação simples entre o uso de fertilizantes e o rendimento da colheita não seria suficiente para fazer previsões precisas. A IA causal incorporaria variáveis ​​externas, como qualidade do solo e padrões climáticos, para fornecer uma análise mais abrangente.

Os conjuntos de dados mais amplos são, então, processados ​​usando algoritmos que identificam relações de causa e efeito e apontam os propulsores diretos da mudança. No exemplo anterior, a IA causal levaria em conta o impacto da qualidade do solo para determinar o uso necessário de fertilizantes para otimizar os rendimentos das colheitas. Além de fornecer insights, a IA causal nos diz a ação necessária para atingir os resultados desejados, dadas as condições atuais.

A IA causal também pode elaborar cenários “e se” para prever resultados de diferentes combinações de variáveis. É aqui que ela supera a IA baseada em correlação, que é limitada a dados históricos e tem dificuldades para prever novos cenários causados ​​por novos padrões.

A chave para a IA causal são os dados disponíveis. Quanto mais informações o algoritmo tiver para tirar conclusões, mais precisas suas previsões podem ser. Em um mundo onde temos mais dados do que nunca na ponta dos dedos, tudo se resume a como transformar esses dados para impacto no mundo real.

Em resumo, a IA causal melhora a tomada de decisões graças à sua capacidade de:

• Entender as causas reais por trás de um cenário atual
• Prever cenários futuros com base em dados existentes e fatores hipotéticos
• Resultados de engenharia reversa, determinando as condições necessárias para um resultado específico, por exemplo, estipulando um uso ideal de fertilizante para produzir um rendimento de colheita desejado

Como a IA causal está sendo usada em diversas indústrias

IA causal é uma tecnologia emergente que a Gartner incluiu entre as principais inovações, que ainda estão bem no começo do ciclo de hype. Ela está sendo usada com sucesso em:

Assistência médica

A IA causal está sendo usada para identificar as causas de doenças e prever o efeito de medicamentos e mudanças de estilo de vida em pacientes. Isso permite tratamentos verdadeiramente personalizados com base em perfis individuais de pacientes. Por exemplo, a Jameel Clinic no MIT usa a IA causal, junto com outras tecnologias de aprendizado de máquina, para avançar a pesquisa em detecção de doenças e descoberta de medicamentos.

Finanças

Causal AI ajuda instituições financeiras a gerenciar riscos, antecipar crises econômicas e prever os efeitos de políticas econômicas, como o impacto de mudanças nas taxas de juros em mercados específicos e inflação geral.  A Causality Link, por exemplo, analisa milhares de documentos quase em tempo real para identificar relações de causa e efeito.

Agricultura

Na agricultura, a IA causal é usada para analisar relações causais entre práticas agrícolas — métodos de irrigação, uso de fertilizantes, rotação de culturas ou controle de pragas — e resultados como saúde do solo, crescimento das plantas e rendimentos. Ela ajuda a equilibrar produtividade e sustentabilidade, tornando os sistemas de produção de alimentos mais resilientes.

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Fábricas

A IA causal é usada para identificar as causas exatas de ineficiências ou quebras analisando dados de máquinas, linhas de produção, níveis de estoque e tempos de envio. Por exemplo, a BP não apenas prevê, mas também encontra as causas raiz de falhas de componentes em turbinas eólicas.

eCommerce 

No comércio eletrônico, a modelagem causal responde a perguntas como, por exemplo, quais grupos são mais sensíveis a preço e podem ser tentados por uma promoção ou qual visual de anúncio deve ser exibido para qual grupo. Com a IA causal, os maiores players de comércio eletrônico, como Uber, Amazon e Booking.com, estão otimizando decisões de marketing multimilionárias.

IA causal na hospitalidade

A IA causal está avançando em todos os setores e a hospitalidade não é exceção. Embora a adoção tenha sido mais lenta, estamos começando a ver o poder da IA ​​causal emergir para hotéis. Por exemplo, ela pode ajudar a abordar questões complexas que tradicionalmente são difíceis de responder com precisão, como:

• Qual é o desconto necessário para aumentar a probabilidade de reconquistar um cliente específico sem reduzir desnecessariamente a receita?
• Quanto precisamos reduzir para vencer um concorrente, aumentando as reservas e maximizando a receita, em vez de simplesmente as tarifas mais baixas?
• Por que a receita durante a alta temporada foi menor do que o esperado? O que teria acontecido se tivéssemos aumentado ou diminuído as taxas?
• Quais segmentos devemos atingir em nossa próxima campanha de marketing e quais pacotes devemos oferecer?

Existem três áreas na operação de um hotel onde a IA causal é particularmente promissora.

1. Otimização de demanda

A otimização da demanda envolve prever a demanda futura e capturar o máximo possível dela na tarifa certa para maximizar a receita geral. Para sua análise, os hotéis normalmente usam sinais de demanda como sazonalidade, taxas de ocupação e preços dos concorrentes. A partir daí, eles aplicam preços dinâmicos baseados em regras, por exemplo, tentando preencher os quartos na maior tarifa possível quando a demanda é alta e diminuindo as tarifas quando a demanda é baixa.

O desafio dessa abordagem é que ela depende muito de dados históricos, que nem sempre refletem com precisão cenários futuros, e tende a considerar correlações isoladamente (por exemplo, entre taxas e ocupação), o que pode levar a conclusões precipitadas.

Com a IA causal, é possível integrar sinais de demanda tradicionais e preços dinâmicos com bilhões de pontos de dados prospectivos, como eventos locais e informações de metabusca, para detectar datas de pesquisa populares antes que uma reserva ocorra.

Combinado com os padrões históricos de reserva de uma propriedade e dados demográficos dos hóspedes, a IA causal pode entender o vínculo causal entre tarifas, demanda e reservas e recomendar uma combinação de ações, como reduzir tarifas ou implementar campanhas de marketing para obter um esgotamento quase perfeito. Essa abordagem unifica toda a gama de tomada de decisão de preços, incluindo tarifas de quarto, oportunidades de upsell e promoções, tanto por meio de OTA quanto de reservas diretas.

Por exemplo, se um hotel vê que as tarifas dos concorrentes estão em tendência de queda, a IA causal pode sugerir o lançamento de uma promoção para vender mais quartos no início da janela de reserva, minimizando a perda de receita. Por outro lado, se as tarifas dos concorrentes estão em tendência de alta, o hotel pode reter quartos para vender mais tarde a tarifas mais altas, maximizando o lucro.

2. Marketing

Aqui estão três áreas de marketing na hotelaria onde a IA causal pode fazer a diferença:

Segmentação de hóspedes. Diferentemente dos métodos tradicionais que segmentam hóspedes por categorias amplas (como negócios e lazer), com a IA causal, é possível analisar padrões em dados de hóspedes, como dados demográficos, comportamentos de reserva, preferências e até mesmo abandono de carrinho (quando hóspedes em potencial iniciam, mas não concluem uma reserva) para entender os fatores determinantes que influenciam por que certos hóspedes reservam ou abandonam o processo e tomar ações como segmentar aqueles com maior intenção de viagem para as datas específicas.

Otimização de tarifas com desconto. A  AI causal analisa o quão sensíveis diferentes segmentos de hóspedes são a mudanças de preço e determina o desconto mínimo necessário para atingir a taxa de conversão desejada. Isso permite que os hotéis atraiam hóspedes sensíveis a preço sem oferecer descontos desnecessários.

Avaliação de desempenho da campanha. A AI causal pode analisar campanhas de marketing passadas e dados de hóspedes para identificar os canais, mensagens, estratégias de upselling e tempo mais eficazes para atingir hóspedes e maximizar a conversão no ponto de preço ideal.

3. Manutenção preditiva

Sensores inteligentes e IoT (Internet das Coisas) não são apenas para fábricas. Hotéis também podem usá-los para monitorar o desempenho e os padrões de uso de unidades HVAC, caldeiras e elevadores, coletando dados sobre pressão, temperatura, padrões de uso e vibrações.

No entanto, coletar dados é apenas parte da equação; o verdadeiro desafio é usá-los efetivamente. É aí que entra a IA causal. Essa tecnologia pode analisar os dados para explicar o que causou avarias passadas, prever falhas futuras e recomendar quando realizar manutenção preventiva antes que os problemas ocorram. Os benefícios incluem uma vida útil mais longa do equipamento do hotel, melhor experiência do hóspede e menores custos de energia.