Geopolitica, Big Data e Data Science: le sfide attuali delle imprese alberghiere

• I dati storici hanno sempre minore valenza nella definizione delle tariffe e nella previsione del Mercato.
• I continui mutamenti economici, politici e sociali ci travolgono ancor prima di essere percepiti.
• L’unica ancora di salvezza ci viene offerta dal continuo ascolto del Mercato che muta repentinamente.
• Solo attraverso l’analisi dei Big Data possiamo restare al passo con il presente.
• In quest’ottica è fondamentale la figura del Data Scientist.

La prima considerazione che mi sorge dall’osservazione dei punti qui sopra riportati è che, ancora una volta, la maggior parte delle aziende alberghiere non è al passo con i tempi. Colpa degli imprenditori del turismo? Solo in minima parte. Ed alla fine dell’articolo spiegherò il perché.

Da circa vent’anni è in corso l’informatizzazione delle imprese turistiche. Informatizzazione che, nella maggior parte dei casi, deve partire dalle basi. Oggi viviamo un buon risultato in termini di adozione dei PMS (Property Management System) che ci permettono di gestire le prenotazioni, il planning, il tableau e numerose altre operazioni, attraverso un unico software che è, per l’appunto, il sistema gestionale dell’hotel.

Proprio ora che, come dicevo, questa tipologia di software è diventata familiare nella maggior parte delle gestioni alberghiere, il Mercato ci ha catapultati in una nuova realtà, ancora più veloce, ancora più inafferrabile.

Analizzare i dati storici tramite un PMS, oggi, non ha più tanto senso. Il Mercato muta in maniera repentina e, come dicevo, ad una velocità sempre maggiore. Le statistiche Year Over Year (YoY), anno su anno, non hanno più la valenza dell’era pre-Covid. La pandemia ha segnato un netto taglio con il passato. Sono cambiate le abitudini dei viaggiatori ed anche i mercati di riferimento. Totalmente.

Al momento il mondo vive con il fiato sospeso per i venti di guerra che soffiano sia in Europa, tra Russia ed Ucraina con il coinvolgimento dell’Unione Europea, sia nel mondo orientale dove la Cina vorrebbe annettere il Taiwan e la Corea del Nord vuole estendere il suo dominio intimorendo il vicino Giappone e la Corea del Sud. Mi fermo a questi due importanti focolai che più degli altri condizionano l’economia mondiale e del mondo occidentale in particolare.

Con questi presupposti quali dati storici potrebbero mai aiutarci a definire una strategia, un piano tariffario per il 2023? Basandoci su quali dati potremmo, oggi, decidere la data di apertura e di chiusura di una struttura stagionale? Come potremmo, oggi, stipulare i precontratti con il personale per la prossima stagione? Su quale aspettativa potremmo, oggi, mettere in cantiere lavori di ammodernamento delle strutture?

L’unica soluzione, a mio avviso, è il costante ascolto del Mercato. La lettura giornaliera degli eventi che accadono intorno a noi. Il quotidiano esercizio di leggere gli eventi ed unire i puntini al fine di avere un disegno che rispecchi al meglio la realtà.

Logicamente, la nostra singola interpretazione degli eventi non può bastare. La nostra percezione non può essere, per forza di cose, quella del nostro mercato di riferimento. Gli organi di stampa inglesi, ad esempio, potrebbero direzionare l’opinione pubblica verso destinazioni turistiche “locali”, invece dei viaggi all’estero perché la sterlina è debole. Gli americani potrebbero, all’inverso, essere maggiormente predisposti ai viaggi di lunga percorrenza per il forte apprezzamento che ha al momento il dollaro nei confronti delle altre principali valute mondiali. Quindi, come possiamo fare per rendere “il disegno” sempre meno sfocato? In questo possono venirci in aiuto i Big Data.

Quotidianamente usufruiamo di servizi web gratuiti che, in realtà, non sono proprio del tutto gratuiti. In cambio della fruizione di un servizio, accettiamo di partecipare, inconsapevolmente, a delle indagini di mercato veramente approfondite, tali da permettere ai software basati sull’intelligenza artificiale di conoscere i nostri gusti ed i nostri bisogni, spesso meglio di noi stessi.

Tutto l’insieme dei dati che produciamo incessantemente durante la giornata crea una enorme nuvola di informazioni che un’essere umano non potrebbe mai e poi mai essere in grado di elaborare. Ed è qui che entrano in gioco i Revenue Management System (RMS) basati sull’analisi dei Big Data e, quindi, in grado di offrire dati “rilevanti” ed “in tempo reale“.

Occuparsi del reparto commerciale di un hotel non è mai stato complesso come nell’era post-Covid. Mentre i voli aerei sono vuoti, si riempiono talmente velocemente da non permettere alle compagnie aere di adeguare l’offerta alla domanda. Contestualmente le aziende del trasporto privato non avevano assunto abbastanza autisti da poter soddisfare la richiesta che, a distanza di appena un mese, è quintuplicata. Hotel che avevano deciso di assumere personale ridotto in virtù della stagione turistica non entusiasmante che si prevedeva salvo, poi, trovarsi a corto di personale e, quindi, incapaci di soddisfare la richiesta del mercato.

Questi sono solo alcuni esempi di problemi attuali che si trova a fronteggiare chi lavora nel mondo del turismo. Quindi, se da una parte siamo riusciti ad avere una percentuale accettabile di strutture che si sono dotate di PMS abbandonando carta e penna, dall’altra i PMS sono diventati strumenti sì indispensabili, ma non sufficienti. Oggi abbiamo necessità di RMS performanti in grado di indicarci la direzione che sta prendendo il Mercato.

Il problema attuale è che, pur se una struttura ricettiva decidesse di dotarsi di uno dei più moderni sistemi di analisi dei dati, ci sarebbe qualcuno capace di saperli utilizzare in modo da trarne dati rilevanti? Qualcuno in grado di unire i puntini? Ci sarebbe un provetto Data Scientist a disposizione? La risposta, purtroppo, è no. I Data Scientist sono, al momento, tra le figure più ricercate nelle grandi aziende, ma, trovarli non è per niente facile in quanto il candidato ideale deve possedere numerose e variegate skills.

Sono sempre di più, per fortuna, le Università che stanno proponendo classi di lauree in Data Science, Statistica e Big Data e così via in modo da formare i professionisti del futuro. Un buon Data Scientist deve possedere capacità in informatica, statistica, matematica, geometria, economia ed altre. Una figura veramente completa che è in grado di estrapolare dati significativi, che possiede il potenziale per diventare una potentissima arma competitiva. In aggiunta alle skills appena menzionate, logicamente, il nostro scienziato dei dati dovrà avere un’ottima conoscenza del mercato di riferimento. Al momento, soprattutto nelle PMI (Piccole e Media Imprese) questa figura viene ricoperta da candidati con una laurea STEM ossia Science, Technology, Engineering and Mathematics (in italiano Scienze, Tecnologia, Ingegneria e Matematica). E’ proprio questa tipologia di corsi di laurea che, da anni, si sta cercando di incentivare al fine di soddisfare la richiesta delle aziende, ma ancora poco appeal hanno nei confronti dei giovani, soprattutto dei giovani italiani.

E’ giunto il momento di rispondere più esaustivamente alla domanda di inizio articolo. la maggior parte delle aziende alberghiere non è al passo con i tempi. Colpa degli imprenditori del turismo?

Più che colpevoli, li definirei vittime. Vittime, a volte, anche di sé stessi. Vittime di insufficienti professionisti a disposizione; di software house che utilizzano parole come “big data”, ”intelligenza artificiale“ e via dicendo, ma che, in realtà, producono e commercializzano semplici software che analizzano banche dati contenenti informazioni insufficienti; vittime, come dicevo, anche di sé stessi perché negli anni hanno favorito una manodopera sempre meno professionalizzata per risparmiare sulla voce che da sempre hanno reputato “quella che incide di più sul bilancio aziendale”: le risorse umane.

Siamo, ancora una volta, in ritardo, ma, al contempo, abbiamo una grande opportunità: cogliere subito le opportunità offerte dalla tecnologia e distaccare la concorrenza.