IA para predição de demanda hoteleira

Contexto

Rede hoteleira de luxo (80 hotéis, 5.000 funcionários, 1,2 bilhão de euros de faturamento). Revenue management baseado em regras simples (temporada, dia da semana, histórico N-1). Taxa de ocupação média de 68% contra benchmark de 78% no luxo. Receita por quarto disponível (RevPAR) subótima em 15%.

Problema & Desafio

Taxa de ocupação média de 68% vs 78% benchmark luxury. 10 pontos de receita perdida. RevPAR subótimo de 15%: receita perdida estimada em 25M€/ano. Pricing baseado em regras simples (temporada/dia/N-1) → nenhuma inteligência preditiva. 80 hotéis tarifados independentemente – nenhuma otimização cross-portfolio. Eventos locais, clima, concorrência não integrados na tarifação. Revenue managers (12 pessoas) gerenciam manualmente, capacidade limitada a 2 ajustes/semana por hotel.

Solução & Entregas

– Modelo IA de demand forecasting implantado em 80 hotéis (gradient boosting + dados contextuais) – Taxa de ocupação melhorada de 68% para 76% – trajetória rumo ao benchmark de 78% – RevPAR otimizado em +12%, receita adicional de 18M€/ano – Pricing dinâmico automatizado integrando eventos locais, meteorologia, concorrência e histórico – Otimização cross-portfolio: yield management centralizado com ajustes em tempo real – Revenue managers refocados na estratégia. 50 ajustes/semana automatizados por hotel

Tecnologias