La alianza RateGain + FLYR muestra cómo la IA y el rate shopping integrado pueden transformar el pricing hotelero en España y mejorar el revenue turístico.
La guerra de precios hoteleros ya no se gana con Excel
Muchos hoteles en España siguen ajustando precios “a ojo”, mientras compiten con OTA, metas y cadenas globales que ya usan IA en cada decisión. El resultado es claro: habitaciones vendidas demasiado baratas en festivos, tarifas fuera de mercado en puentes y una montaña rusa de ingresos difíciles de predecir.
La alianza anunciada entre RateGain y FLYR Hospitality va justo al centro de este problema: unir rate shopping en tiempo real con un sistema de revenue management basado en IA. Y aunque el acuerdo es global, tiene implicaciones muy directas para el turismo español y para cualquier hotel que quiera pasar de reaccionar tarde, a anticiparse al mercado.
En este artículo de la serie “IA para el Turismo Español: Experiencias Inteligentes” voy a contarte qué supone esta alianza, cómo funciona el rate shopping integrado en un RMS moderno y, sobre todo, qué puede hacer un hotel o cadena española hoy para aprovechar este tipo de tecnología sin volverse loco en el camino.
¿Qué aporta realmente la alianza RateGain + FLYR?
La alianza entre RateGain y FLYR conecta dos piezas clave del puzle del revenue hotelero:
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RateGain Navigator y su inteligencia de precios
RateGain procesa millones de puntos de precio y datos de intención de viaje en más de 100 países. Su producto Navigator es, en esencia, un sistema de rate shopping e inteligencia de mercado que:- Monitoriza precios de la competencia en tiempo (casi) real.
- Detecta cambios bruscos de demanda.
- Identifica oportunidades de subida (o bajada) de tarifa antes que el resto.
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FLYR Hospitality como cerebro de revenue management
FLYR es un RMS impulsado por IA que unifica datos, automatiza decisiones y recomienda precios y restricciones para maximizar ingresos.
La novedad no es que ambos existan, sino que se integran:
El equipo de revenue ya no tiene que saltar de una pantalla de rate shopping a otra de RMS. Los datos de mercado de RateGain aparecen dentro de FLYR, justo en el punto donde se toman las decisiones.
Beneficios concretos para un hotel
- Menos ruido, más claridad: en vez de decenas de paneles y hojas de cálculo, el revenue manager ve solo la información crítica: qué ha cambiado en el mercado, qué recomienda la IA y qué impacto puede tener en ingresos.
- Decisiones más rápidas: si Booking sube precios un 18% en un puente concreto, la señal entra en el modelo de FLYR casi al momento. La IA ajusta recomendación, y el revenue solo valida.
- Mejor alineación comercial: ventas, marketing y dirección ven cifras coherentes; todos trabajan con el mismo dato de referencia.
En un entorno como el español, con alta estacionalidad, eventos (Fitur, Mobile World Congress, Semana Santa, ferias locales) y picos de demanda muy marcados, esta velocidad de reacción marca la diferencia entre “llenar a cualquier precio” y llenar al precio correcto.
Por qué el rate shopping integrado es clave para el turismo español
El rate shopping aislado —tener solo una herramienta que te dice a cuánto vende la competencia— se ha quedado corto. Lo que cambia el juego es integrar esa información directamente en el motor de decisión de precios.
De ver datos a convertirlos en ingresos
En un hotel urbano de Madrid o Barcelona, un día típico de un revenue manager puede ser algo así:
- Entra en la herramienta de rate shopping y ve decenas de variaciones de precio de competidores.
- Abre el PMS, revisa pick-up, on the books, cancelaciones.
- Copia datos a Excel para hacer números rápidos.
- Toma decisiones “semi-intuitivas” bajo presión de tiempo.
Ese proceso no escala cuando gestionas varios hoteles o cuando compites en destinos como Costa del Sol, Baleares o Canarias, donde el comportamiento del cliente cambia mucho por nacionalidades, canales y temporadas.
Con el enfoque RateGain + FLYR, el flujo cambia:
- El RMS ya incorpora el contexto de mercado (precios de la competencia, eventos, variaciones de demanda).
- La IA propone precios dinámicos por segmento, canal y tipo de habitación.
- El revenue se centra en validar la estrategia y ajustar reglas, no en picar datos.
Casos de uso muy claros en España
- Puentes y fines de semana largos: la herramienta detecta antes el aumento de búsquedas y subidas de tarifa en la competencia (ej. puente de la Constitución, Semana Santa) y adelanta la estrategia de precios.
- Eventos masivos: congresos en Madrid o Barcelona, ferias en Sevilla o Valencia, festivales en la Costa Brava… El sistema aprende patrones de otros años y reacciona cuando el mercado se mueve.
- Segmentos internacionales: combinando rate shopping con datos de intención de viaje (búsquedas desde Reino Unido, Alemania, Francia), el hotel puede decidir qué canales potenciar y qué tarifas dinámicas aplicar a cada mercado.
La realidad es sencilla: cuanto más volátil es la demanda, más necesario es que el pricing esté conectado a datos externos y no solo al histórico del hotel.
Cómo encaja esto en la estrategia de “experiencias inteligentes”
En esta serie hablamos mucho de personalización, chatbots y experiencia de huésped. Pero nada de eso funciona bien si el precio está mal.
Aquí la IA aplicada al revenue se convierte en una palanca para todo el ecosistema de turismo inteligente:
1. Precios coherentes con la experiencia
Si un hotel invierte en:
- Check-in digital,
- Chatbots multilingües para huéspedes,
- Ofertas personalizadas por email o app,
pero luego muestra precios incoherentes (más baratos en OTA que en web, cambios bruscos de un día para otro), la percepción del cliente se resiente.
Un sistema que combine RateGain y FLYR ayuda a:
- Mantener paridad de tarifas razonable.
- Coordinar promociones con marketing digital.
- Ajustar precios por segmento para no “quemar” la tarifa pública.
2. Mejores decisiones a nivel destino (DMOs y cadenas)
La misma lógica que aplica a un hotel, aplica a destinos turísticos y cadenas españolas:
- Datos agregados de intención de viaje, precios medios y disponibilidad.
- Capacidad de ver la posición competitiva de un destino frente a otros (ej. Málaga vs. Lisboa o Atenas en temporada alta).
- Apoyo a campañas de promoción basadas en datos reales, no solo intuiciones.
Esto encaja de lleno con el concepto de “destinos turísticos inteligentes” que se está impulsando en España: la IA no solo sirve para chatear con el viajero, también para decidir dónde, cuándo y a qué precio ofrecer el producto turístico.
Pasos prácticos para un hotel español que quiere aprovechar esta tendencia
No hace falta ser una gran cadena para empezar a trabajar “al estilo RateGain + FLYR”. Hay varios pasos realistas que cualquier hotel o grupo puede dar en 2025–2026.
1. Ordenar los datos internos
Antes de pensar en IA avanzada:
- Asegúrate de que tu PMS, channel manager y motor de reservas están bien integrados.
- Define claramente segmentos (corporativo, MICE, OTA, directo, grupos, etc.).
- Limpia datos básicos: tipos de habitación, planes de precios, restricciones.
He visto hoteles querer implantar un RMS muy sofisticado cuando aún ni siquiera diferenciaban bien tarifas BAR, no reembolsables y paquetes. Empieza por ahí.
2. Implantar un buen sistema de rate shopping
Aunque no tengas aún un RMS, un rate intelligence fiable ya aporta mucho:
- Saber quién te está vendiendo por debajo de tu tarifa oficial.
- Ver cambios de precio en competidores clave.
- Entender cómo se comportan OTA vs. web directa.
Lo importante es que el sistema sea accionable: que puedas configurar alertas útiles (ej. “cuando el RevPAR estimado baje de X frente a set competitivo”) y no solo ver pantallas llenas de números.
3. Evaluar un RMS con IA que admita datos externos
El siguiente nivel es un RMS que pueda:
- Integrar datos de rate shopping y, si es posible, de intención de viaje.
- Recomendar precios diarios por segmento y canal.
- Ajustarse a tu realidad (hotel vacacional, urbano, rural, apartamentos turísticos, etc.).
La integración como la de RateGain + FLYR es un ejemplo de hacia dónde va el mercado: menos herramientas sueltas y más plataformas conectadas.
4. Formar al equipo en “revenue asistido por IA”
La IA no sustituye al revenue manager español que conoce el mercado local, las fiestas del pueblo y cómo compra su cliente. Lo complementa.
Es clave formar al equipo en:
- Interpretar recomendaciones, no seguirlas a ciegas.
- Ajustar reglas y estrategias (mínimos de estancia, cierres de canal, fences).
- Coordinarse con marketing y ventas para coherencia total.
Preguntas frecuentes de hoteleros sobre IA y pricing
¿La IA va a fijar los precios por mí?
La respuesta honesta: puede hacerlo, pero no debería hacerlo sola. Lo razonable es un modelo híbrido:
- La IA propone, basándose en datos internos y externos.
- El revenue y la dirección validan, ajustan y marcan límites.
¿De verdad mejora los resultados?
Los proveedores de este tipo de soluciones suelen reportar mejoras de entre un 5% y un 15% en RevPAR cuando se pasa de un modelo manual a uno asistido por IA, especialmente en mercados volátiles. En destinos españoles con alta competencia, esas diferencias se notan rápido en la cuenta de resultados.
¿Es solo para grandes cadenas?
No. Las grandes cadenas adoptan primero estas tecnologías, pero cada vez hay más soluciones adaptadas a cadenas medianas, hoteles independientes y grupos de apartamentos turísticos. La clave está en elegir un partner que entienda tu tamaño y tus recursos.
Hacia un turismo español más rentable e inteligente
La alianza entre RateGain y FLYR es una señal clara de hacia dónde va el revenue management hotelero: IA, datos externos en tiempo real y decisiones cada vez más automatizadas, pero supervisadas por personas.
Para el turismo español, esta tendencia no es opcional. Con un 2026 que apunta a batir récords de llegadas internacionales y una competencia feroz entre destinos mediterráneos, los hoteles que integren la inteligencia de mercado en su día a día tendrán ventaja.
Si estás trabajando en un hotel, cadena o destino y te interesa esta serie de “IA para el Turismo Español: Experiencias Inteligentes”, el siguiente paso lógico es revisar cómo estás tomando hoy tus decisiones de precio. Pregúntate:
- ¿Veo los precios de mi competencia en tiempo real?
- ¿Uso esos datos dentro de un RMS o solo para mirar y ya está?
- ¿Cuánto tiempo dedico a recopilar datos frente a pensar estrategia?
Porque la buena noticia es que la tecnología para responder mejor a estas preguntas ya existe. Lo que falta, en muchos casos, es dar el paso de dejar que la IA se siente a tu lado en la mesa de decisiones.