GAPAi – De stille winst die je elke nacht mist
In het recente verleden heb ik als accountant diverse hotels en zelfs een recreatiepark gecontroleerd. Daar zag ik het telkens gebeuren: kamers die nét niet geboekt werden. Nachten die verdwijnen in de marge van de bezettingsgraad. Boekingsgaten die op papier onschuldig lijken, maar in werkelijkheid een stille winstlek zijn.
De afgelopen jaren ben ik me steeds verder gaan verdiepen in data-analyse en nu ook machine learning. En dat bracht me op een idee. Wat als we die vergeten nachten actief gaan opsporen? Niet met meer marketingbudget, maar met slimme voorspellingen. Wat als we dat gat… laten dichten door AI?
We noemen het GAPAi. En het is simpeler dan het klinkt.
Boekingsgaten zijn korte periodes tussen reserveringen – bijvoorbeeld een vrijdag die leeg blijft tussen twee volle dagen. Vaak zijn dit nachten die niet meer worden geboekt, omdat OTA’s (zoals Booking,com, beste mensen), ze ongunstig weergeven of omdat er geen gerichte actie op wordt ondernomen.
De schade? Jaarlijks kunnen dit tientallen onbenutte nachten per kamer zijn. Voor een keten met honderden kamers loopt dat op tot serieuze bedragen.
Machine learning (ML) is een vorm van kunstmatige intelligentie waarbij een model patronen herkent in historische data en op basis daarvan voorspellingen doet. In dit geval: op basis van je bestaande boekingsdata voorspelt het model waar in de komende weken of maanden ‘boekingsgaten’ ontstaan. Niet generiek, maar per kamer, per dag, op basis van jouw bezettingsritme, je type gasten, je locatie, je seizoensinvloeden.
Vervolgens kan het model automatisch slimme voorstellen doen om deze gaten te vullen: via een gerichte aanbieding, een prijsdifferentiatie, of door loyaliteitsgasten exclusieve toegang te geven tot die specifieke nacht. Niet via booking, maar rechtstreeks aan (vaste) gasten.
Denk aan: “Boek donderdag én vrijdag, ontvang gratis ontbijt op vrijdag”, of “blijf één nacht langer voor 40% korting”. Deze acties worden alleen aangeboden als de kans groot is dat de kamer anders leeg blijft.
We noemen dit voor nu even GAPAi: een toepassing van machine learning die zich specifiek richt op het optimaliseren van bezetting door het dichten van boekingsgaten. Zonder garantie, maar op basis van mijn naïeve enthousiasme, schat ik dat een middelgrote hotelketen een stijging van 6% in kamerbezetting op doordeweekse nachten kan realiseren.. Zonder extra personeel. Zonder marketingbudget. Puur op basis van slim datagebruik. Pilot gezocht dus, let’s go.
De kracht van deze aanpak zit in de eenvoud én de schaalbaarheid. De benodigde data zijn vaak al beschikbaar in het PMS (Property Management System) of channel manager. De tooling kan relatief eenvoudig gebouwd worden met gangbare technieken zoals Python, Tableau met AutoML of bestaande integraties met cloudplatforms.
Voor hotelketens die serieus kijken naar winstoptimalisatie in een verzadigde markt is dit een kans die te vaak over het hoofd wordt gezien. Terwijl elke volgeboekte kamer directe winst betekent – zonder extra kosten voor acquisitie.
Bij Coney Minds geloven we in data-oplossingen die écht bijdragen aan performance. Niet als hype, maar als hefboom. GAPAi is daar een voorbeeld van.
Meer weten of samen verkennen hoe GAPAi jouw bezetting kan verbeteren? Neem contact op met ons data-team. Ik weet zeker dat er kansen liggen. Eén nacht per kamer per maand verschil, maakt een wereld van verschil op jaarbasis.