Forecastowanie w hotelarstwie: "reguła kciuka" vs AI | Guest Sage Blog

Forecastowanie w hotelarstwie: "reguła kciuka" vs AI

Piotr Zioło
Piotr Zioło
Dyrektor Data Science w GuestSage
Forecastowanie w hotelarstwie

Niezależnie od tego, czy prowadzisz mały pensjonat czy większy obiekt, codziennie pojawia się to samo pytanie: jak ustalić ceny pokoi na jutro, aby zmaksymalizować przychody?

Teoretycznie można by polegać na intuicji i kilku prostych regułach. W praktyce to właśnie one najczęściej zawodzą.

W tym artykule przyjrzymy się, jakie są sposoby podejmowania decyzji cenowych i jak sztuczna inteligencja oraz nowoczesne technologie mogą Cię wesprzeć w tym procesie.

Jak podejmujesz decyzje?

Neurobiologia dzieli podejmowanie decyzji na dwa systemy: System 1 i System 2. Choć nazwy są mało ciekawe, kryją one ważne mechanizmy. Widać je w pracy każdego Hotelarza i w codziennym działaniu hotelu.

System 1 – szybki i intuicyjny.

To „autopilot”. Reakcje podejmowane są natychmiast, często bez głębszej analizy danych. Opierają się na przeczuciu, doświadczeniu i intuicji.

System 1 jest niezbędny w sytuacjach kryzysowych, ale ma też wady. Decyzje podjęte „na czuja” bywają trafne, ale potrafią być też dramatycznie błędne.

System 2 – wolniejszy i analityczny.

To tryb, w którym zatrzymujesz się i analizujesz wszystkie dostępne fakty, warunki rynkowe i trendy.

W revenue management oznacza to godziny spędzone w Excelu, wykresy, symulacje, porównania z poprzednimi sezonami. Decyzje są zwykle dokładniejsze niż te intuicyjne, ale ich ceną jest czas i spadek efektywności operacyjnej.

“Reguła kciuka” ("thumb rule") – prosty sposób na złożony problem

Ponieważ nikt nie ma czasu na analizę wszystkich liczb, w branży hotelarskiej używa się “reguł kciuka”. To uproszczone zasady, które pomagają w pracy z danymi. Wspierają one codzienne operacje w hotelu.

Takie reguły na pewno brzmią dla Ciebie znajomo:

  • „Jeśli do danej daty zostało 5 dni i obłożenie jest poniżej 50% – obniż cenę.”
  • „Jeśli obłożenie przekroczy 90% – podnieś cenę.”
  • „Dopóki konkurencja trzyma ceny na poziomie X, nie zmieniam nic.”

Dzięki takim zasadom możesz reagować błyskawicznie, jednak ich największą wadą jest… prostota.

Dlaczego “reguły kciuka” nie są optymalne?

Ignorują kontekst. Reguła nie bierze pod uwagę, czy w danym terminie jest święto, event czy długi weekend, a więc nie odzwierciedla w pełni warunków i trendów rynkowych.

Pomijają dynamikę pick-upu. Może się zdarzyć, że 40% obłożenia pięć dni przed przyjazdem jest normalne, bo sprzedaż na ten termin zazwyczaj rośnie w ostatnich dniach. Tego typu analiza danych wymaga szerszego spojrzenia.

Nie różnicują typów pokoi ani planów cenowych. A przecież popyt na apartament rodzinny zachowuje się inaczej niż na mały pokój dwuosobowy, co jest kluczowe dla strategii cenowej i skutecznego zarządzania rezerwacjami.

Nie biorą pod uwagę konkurencji. Reguła może kazać podnieść cenę przy 90% obłożenia, podczas gdy wszyscy konkurenci właśnie obniżyli stawki. To może skutkować ryzykiem utraty sprzedaży i spadku wskaźnika revenue per available room.

Codziennie stajesz przed tym samym dylematem:

czy wejść głębiej w analizę i poświęcić na to dodatkowe godziny, czy zatrzymać się na prostej regule i podjąć decyzję szybciej, ale mniej trafnie?

I właśnie w tym miejscu do gry wchodzi sztuczna inteligencja.

AI nie musi wybierać pomiędzy szybkością a dokładnością. Może działać tak, jakby revenue manager zawsze miał czas na włączenie „Systemu 2”. To oznacza głęboką analizę danych codziennie, w kilka minut i bez zmęczenia, co bezpośrednio przekłada się na efektywność operacyjną hotelu i maksymalizację przychodów.

Jak działa AI – modele językowe w hotelarstwie

Sztuczna inteligencja w revenue management opiera się na mechanizmach podobnych do tych, które stoją za modelami językowymi, takimi jak ChatGPT.

W modelach językowych każde słowo jest zapisywane w postaci matematycznej reprezentacji, czyli wektora. Dzięki temu komputer „rozumie” relacje:

król - mężczyzna + kobieta = królowa,

spaghetti - Włochy + Niemcy = wurst.

W systemach opartych na sztucznej inteligencji podobne wektory powstają dla:

  • pokoi (wielkość, cena, obłożenie, preferencje klientów),
  • planów cenowych (bezzwrotne, ze śniadaniem, z kolacją),
  • dat (święta, weekendy, sezony, sąsiedztwo wydarzeń).

Dzięki temu system „rozumie”, że np. pokój rodzinny + plan ze śniadaniem + weekend majowy zachowuje się zupełnie inaczej niż pokój single + bezzwrotny + środek tygodnia w listopadzie.

AI codziennie aktualizuje te reprezentacje, ucząc się na bieżących danych. Analizuje jak szybko sprzedają się pokoje, jakie ceny akceptują Goście, jak zmieniają się zachowania Klientów w różnych kanałach. Innymi słowy: śledzi trendy rynkowe, dostosowuje ceny i wspiera codzienne zarządzanie hotelem.

Co ważne, system potrafi brać pod uwagę znacznie więcej czynników niż człowiek analizujący dane ręcznie. Uwzględnia m.in.:

✅ wpływ poszczególnych dni tygodnia i sezonów na popyt,

✅ sąsiedztwo dat i tzw. efekt świąt czy długich weekendów,

✅ reakcje Klientów na wysokie ceny przy różnych wyprzedzeniach (np. D-90 vs. D-1),

✅ to, czy rezerwacje napływają równomiernie, czy kumulują się na ostatnią chwilę,

✅ historyczne relacje pomiędzy cenami a tempem sprzedaży w danym obiekcie.

I wiele innych czynników istotnych dla maksymalizacji przychodów i zwiększenia efektywności operacyjnej hotelu.

AI nie tylko analizuje historię, ale też potrafi eksperymentować. W granicach ustalonych przez revenue managera testuje delikatne zmiany cen. Obniża lub podnosi stawkę i obserwuje, jak reaguje popyt. Dzięki temu uczy się, gdzie leży optymalny poziom cenowy: taki, który jednocześnie maksymalizuje przychód i pozwala utrzymać odpowiednie tempo sprzedaży.

To podejście sprawia, że system działa jak doświadczony revenue manager. Stale „czyta rynek” i wyciąga wnioski. Różnica polega na tym, że AI robi to codziennie. Działa w oparciu o ogromną liczbę danych i nie ma ryzyka znużenia ani pochopnych decyzji.

Efekt to skuteczniejsze zarządzanie rezerwacjami, lepsze dopasowanie do preferencji Klientów i poprawa wskaźników takich jak revenue per available room.

Jak sprawdzić skuteczność narzędzi forecastingowych?

Skąd możesz wiedzieć, że prognozy tworzone przez AI są naprawdę trafniejsze niż te przygotowane w Excelu?

Najprostszy sposób to tzw. backtesting. Polega on na cofnięciu systemu do przeszłości i sprawdzeniu, jak jego prognozy miałyby się do rzeczywistych wyników.

Na przykład ustawiamy datę na 1 stycznia 2019 roku i prosimy system, aby przewidział obłożenie na kolejne 90 dni. AI widzi tylko dane dostępne do tamtej chwili, tak jakby nie znało przyszłości. Następnie porównujemy prognozę z tym, co faktycznie się wydarzyło w pierwszym kwartale 2019 roku.

Wyniki naszych testów są jednoznaczne:

  • Proste modele excelowe często mylą się o 20–30%, a w skrajnych przypadkach nawet o 100%.
  • Modele statystyczne (np. ARIMA) są lepsze, ale ich błąd nadal sięga kilkunastu procent.
  • Zaawansowane modele AI tworzone specjalnie dla hotelarstwa schodzą do średnio 5% błędu na krótkim horyzoncie i potrafią prognozować sensownie nawet na rok naprzód.

Im mniejszy błąd prognozy, tym łatwiej revenue manager podejmuje trafne decyzje cenowe, lepiej dopasowuje strategię cenową do warunków rynkowych i skuteczniej maksymalizuje przychody. Co ważne, poprawia to nie tylko wskaźniki sprzedaży, ale także efektywność operacyjną hotelu, pozwalając zespołowi więcej czasu poświęcić obsłudze Gości.

Twoja rola w pracy z AI

AI przejmuje 90% pracy analitycznej, ale to nie oznacza, że człowiek staje się zbędny. Wręcz przeciwnie - Twoja rola jeszcze bardziej zyskuje na znaczeniu.

Nadzór strategiczny – to Ty decydujesz o ogólnych widełkach cenowych i polityce (np. minimalna cena, maksymalna podwyżka dzienna). Ustalasz ramy strategii cenowej, które AI wykorzystuje w dynamicznym ustalaniu cen.

Reakcja na sytuacje bez precedensu – nowe wydarzenia, kryzysy, nagłe zmiany w rynku (np. pandemia, koncert, otwarcie atrakcji) – to miejsca, w których AI nie ma danych historycznych, a człowiek musi wkroczyć. Dzięki temu hotel utrzymuje skuteczne zarządzanie nawet w niestandardowych warunkach rynkowych.

Akceptacja i korekta – możesz zatwierdzać rekomendacje ręcznie lub ustawić automaty, ale zawsze istnieje możliwość cofnięcia zmiany. To daje poczucie kontroli nad działalnością hotelu i zapewnia bezpieczeństwo finansowe przy maksymalizacji zysków.

Jeśli dopiero wchodzisz w pracę z AI i trochę się jej obawiasz, warto zacząć od bezpiecznych kroków. Najpierw zalecamy ustawić ceny wyjściowe, z którymi czujesz się komfortowo, i określić widełki minimalnych i maksymalnych stawek.

Na początku najlepiej działać w trybie rekomendacji – samemu akceptować zmiany i obserwować efekty. Z czasem, gdy nabierzesz pewności, możesz stopniowo przejść do automatyzacji i pozwolić systemowi działać w większym zakresie. Dzięki temu stopniowo zbudujesz skuteczne zarządzanie cenami i strategię cenową w oparciu o nowoczesne technologie.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja w hotelarstwie z łatwością robi to, na co człowiekowi zwyczajnie brak czasu i możliwości. Codziennie analizuje setki zmiennych, ustala ceny w czasie rzeczywistym oraz daje rekomendacje oparte na aktualnych warunkach rynkowych.

Dla Ciebie nie oznacza to utraty kontroli, lecz większy komfort pracy. AI analizuje dane i preferencje Klientów, a Ty podejmujesz świadome decyzje i reagujesz w sytuacjach wyjątkowych.

Połączenie ludzkiej intuicji i analizy AI pozwala zwiększać efektywność operacyjną, poprawiać obsługę Gości i skuteczniej maksymalizować zyski.

Zyskaj pełną kontrolę nad cenami dzięki Price Recommender

Chcesz mieć pewność, że Twoje stawki są zawsze dopasowane do realnego popytu i sytuacji na rynku? Poznaj Price Recommender – wirtualnego doradcę cenowego opartego na sztucznej inteligencji. To narzędzie nie tylko automatycznie analizuje setki czynników wpływających na popyt, ale także codziennie podsuwa gotowe rekomendacje i prognozy. W wersji PRO otrzymujesz dodatkowo raporty konkurencji, parity rate oraz pełny obraz rezerwacji w Twoim PMS i Booking Engine. Zyskujesz pewność cen, oszczędność czasu i realny wzrost przychodów – a wszystko w przejrzystej formie, która ułatwia codzienną pracę Hotelarza i Revenue Managera.
Dowiedz się więcej
Piotr Zioło

Piotr Zioło

Dyrektor Data Science w GuestSage

Ekspert w obszarze sztucznej inteligencji i analizy danych. W GuestSage odpowiadam za rozwój i wdrożenia rozwiązań AI dla hotelarstwa. Posiadam wieloletnie doświadczenie w data science, business intelligence i wizualizacji danych, łącząc wiedzę techniczną z praktyką wdrożeniową, aby wspierać hotelarzy w podejmowaniu decyzji opartych na danych.

GuestSage

Twój partner w automatyzacji hotelarstwa. Wykorzystujemy sztuczną inteligencję, aby pomóc Ci zwiększyć liczbę rezerwacji bezpośrednich i odzyskać kontrolę nad swoim biznesem.

Kontakt

ul. KSAWERÓW 3/12

02-656 Warszawa

+48 22 125 50 66

support@guestsage.com

© 2025 GuestSage. Wszelkie prawa zastrzeżone.