La alianza RateGain–FLYR acelera el pricing con IA y rate shopping integrado. AsĂ impacta en el revenue de los hoteles y destinos turĂsticos en España.
Por qué la nueva alianza RateGain–FLYR importa a los hoteles españoles
En un destino como España, donde un puente festivo o un vuelo low cost nuevo pueden disparar la demanda de un dĂa para otro, seguir gestionando precios de hotel con Excel es, directamente, jugar en desventaja. Los hoteles que mejor rinden ya están apoyando sus decisiones en IA, datos en tiempo real y revenue management avanzado.
La reciente alianza entre RateGain y FLYR Hospitality va justo en esa dirección: integrar motor de revenue management con rate shopping de alta fidelidad en una misma experiencia. No es solo una noticia corporativa; es una pista clara de hacia dónde va el revenue management hotelero y de cómo pueden aprovecharlo los hoteles y cadenas en España.
En este artĂculo, dentro de la serie “IA para el Turismo Español: Experiencias Inteligentes”, veremos quĂ© aporta este acuerdo, quĂ© es realmente un rate shopping integrado y, sobre todo, cĂłmo se traduce en más ingresos y menos trabajo manual para un hotel español.
Qué significa la alianza RateGain–FLYR en palabras sencillas
La noticia de fondo es muy directa: FLYR, proveedor de sistemas de revenue y business intelligence, integrará y comercializará a nivel global productos de RateGain, incluido su plataforma estrella Navigator, orientada a rate intelligence y rate shopping en tiempo real.
La combinación FLYR + RateGain junta, en un mismo entorno, el “cerebro” de revenue (decide precios) con los “ojos” del mercado (ve tarifas y demanda en tiempo real).
En la práctica, para un hotel, esto implica:
- Acceso a datos de precios de la competencia más precisos y actualizados.
- IntegraciĂłn directa con el RMS de FLYR, evitando saltar entre herramientas.
- Recomendaciones de tarifa basadas en IA que ya tienen en cuenta esos datos externos.
- Menos “ruido” de datos y más insights accionables justo donde se toman decisiones.
Tanto Andrew Rubinacci (CCO de FLYR Hospitality) como Toby March (EVP Revenue Américas de RateGain) insisten en lo mismo: menos fricción, decisiones más rápidas y una organización comercial más potente.
De la sobrecarga de datos a la claridad: el gran problema actual del revenue
La mayorĂa de hoteles que se han digitalizado mĂnimamente no sufren por falta de datos, sino por exceso mal organizado:
- Diferentes herramientas para precios, reputación online, demanda aérea, OTAs…
- Informes que llegan tarde o en formatos poco prácticos.
- Revenue managers que dedican más tiempo a copiar/pegar que a pensar en estrategia.
Este acuerdo se centra precisamente en resolver ese cuello de botella:
-
Rate shopping integrado
Navigator actúa como rate intelligence de alta precisión: rastrea tarifas de competidores, paquetes, canales y paridad. Al integrarse en FLYR, esos datos dejan de estar en un panel aparte y pasan a alimentar automáticamente el RMS. -
Datos en tiempo real en el punto de decisiĂłn
Cuando el RMS propone cambiar el precio de una fecha pico (por ejemplo, Semana Santa en Sevilla), el revenue manager ve, en la misma pantalla:- Tarifa actual propia por canal.
- Tarifa de competidores clave.
- Tendencia de demanda (bĂşsquedas, pickups, intenciĂłn de viaje).
-
Menos “reporting”, más estrategia
El gran cambio no es tecnolĂłgico, es de tiempo:- Menos horas descargando informes de OTAs.
- Más horas ajustando segmentación, diseñando ofertas directas o coordinando con marketing destino.
Para un hotel español medio, con equipo reducido, esto marca la diferencia entre “ir apagando fuegos” y tener una estrategia de revenue coherente todo el año.
Cómo se traduce en ingresos para un hotel español
La IA y el rate shopping no son un “capricho tech”; son herramientas directas de incremento de RevPAR y GOPPAR. Veamos cómo encaja esto en la realidad del turismo en España.
1. Anticiparse a picos de demanda en destinos maduros
En plazas como Barcelona, Madrid, Baleares o Canarias, el comportamiento de la demanda es cada vez más micro-segmentado: eventos deportivos, conciertos, congresos, festivales…
Con datos integrados de intenciĂłn de viaje, precios de la competencia y ocupaciĂłn futura, un hotel puede:
- Subir precios antes que el resto cuando se detecta un pico de bĂşsquedas.
- Proteger disponibilidad para canal directo en fechas clave.
- Evitar vender demasiado barato paquetes a través de OTAs en momentos de alta disposición a pagar.
Resultado tĂpico que se observa cuando se pasa de pricing manual a pricing con IA y rate intelligence integrado: aumentos de entre un 5% y un 15% en RevPAR sin cambios significativos en costes.
2. Reducir errores de paridad y fugas de margen
El turismo español sigue muy apoyado en OTAs, bancos de camas y turoperadores. Eso facilita volumen, pero complica el control de precios:
- Tarifas “filtradas” a webs no deseadas.
- Descuentos ocultos que rompen la paridad.
- Diferencias de precio entre canal directo y distribuciĂłn intermediada.
Un sistema de rate shopping conectado al RMS permite:
- Detectar rápidamente dónde se está rompiendo la paridad.
- Ajustar contratos o inventario antes de que el problema se generalice.
- Reposicionar el precio directo con mayor precisiĂłn.
Cada punto de margen recuperado en venta directa impacta de forma directa en el GOP del establecimiento.
3. Optimizar la experiencia para el viajero, no solo el precio
La serie “IA para el Turismo Español: Experiencias Inteligentes” no trata solo de números, sino de cómo la IA mejora la experiencia de viaje.
Cuando el precio está bien calculado, el hotel puede:
- Evitar sobreventa y problemas de overbooking que dañan la reputación.
- Ajustar mĂnimos de estancia y polĂticas flexibles de forma más fina.
- Coordinarse mejor con chatbots y motores de recomendaciĂłn para mostrar ofertas relevantes en el momento justo.
En la práctica, un revenue management sólido alimentado por datos fiables es la base para experiencias más fluidas tanto para el huésped nacional como para el internacional.
DĂłnde encaja esto en la estrategia de IA de un destino o cadena
La colaboraciĂłn RateGain–FLYR no afecta solo a un hotel aislado; tiene implicaciones para cadenas, grupos hoteleros y destinos turĂsticos españoles (DMO).
Cadenas y grupos hoteleros
Una cadena con presencia en varios destinos (Costa del Sol, Costa Brava, Islas, ciudades culturales…) puede:
- Unificar criterios de pricing a través de un RMS central potenciado por rate intelligence.
- Comparar fácilmente el rendimiento entre hoteles similares.
- Definir reglas de IA especĂficas para segmentos (MICE, vacacional familiar, urbano corporativo).
En vez de 20 criterios de pricing distintos, cada hotel inventando su método, la IA ayuda a estandarizar las mejores prácticas, respetando las particularidades de cada plaza.
Destinos y organismos de gestiĂłn (DMO)
Para una DMO provincial o autonĂłmica, trabajar con hoteles que usan IA y datos en tiempo real tiene varias ventajas:
- Mejores previsiones de ocupación para diseñar campañas conjuntas.
- Menos guerras de precios que erosionan la imagen del destino.
- Mayor capacidad para coordinar experiencias inteligentes: eventos, rutas, productos combinados alojamiento + actividad.
El mensaje es claro: un ecosistema de hoteles con pricing inteligente hace más competitivo al propio destino.
Cómo puede prepararse un hotel español para este tipo de soluciones
No hace falta esperar a tener FLYR + RateGain desplegado para empezar a profesionalizar el revenue. Hay pasos muy concretos que cualquier hotel en España puede dar desde ya.
1. Ordenar los datos internos
La IA funciona bien cuando los datos de base están mĂnimamente limpios. Algunas acciones prácticas:
- Revisar segmentación en el PMS (corporativo, canal directo, OTA, turoperador, grupos…).
- Homogeneizar nombres de tarifas y planes para evitar duplicidades.
- Asegurarse de que ocupaciĂłn, ADR y pick-up se pueden analizar por canal y por fecha.
2. Definir una estrategia clara de canales
Antes de aplicar IA, conviene tener muy claro:
- Qué canales son prioritarios (directo, OTA A, OTA B, turoperador…).
- Qué papel juega cada uno en alta y baja demanda.
- Hasta dónde se está dispuesto a llegar en descuentos y promociones.
Un RMS con rate shopping integrado como el que propone la alianza RateGain–FLYR no decide la estrategia por ti; la ejecuta mejor, siempre que la tengas clara.
3. Formar al equipo en revenue y datos
La tecnologĂa ayuda, pero sin personas que sepan interpretarla, se queda corta. Algunas ideas:
- Formaciones cortas en revenue management hotelero para recepciĂłn, reservas y direcciĂłn.
- Sesiones de trabajo para leer paneles de datos, entender curvas de pick-up y patrones de demanda.
- Incorporar objetivos de RevPAR y canal directo en los KPIs de direcciĂłn.
Cuando el equipo entiende qué hay detrás del precio, utilizar soluciones de IA deja de asustar y pasa a ser un aliado diario.
IA, revenue y el futuro del turismo español
El movimiento de RateGain y FLYR confirma una tendencia que ya veĂamos en otros actores del sector: la convergencia entre rate shopping, revenue management e inteligencia de negocio bajo el paraguas de la IA.
Para el turismo español, esto abre una oportunidad clara:
- Hoteles más rentables y profesionales, incluso en plazas muy estacionales.
- Destinos que pueden coordinar mejor su capacidad y su oferta de experiencias.
- Viajeros que encuentran precios más coherentes con el valor recibido.
En la serie “IA para el Turismo Español: Experiencias Inteligentes” seguiremos analizando cĂłmo estas soluciones de IA aplicadas al revenue management, chatbots multilingĂĽes y gestiĂłn de destinos se pueden aterrizar en el dĂa a dĂa de un hotel o cadena en España.
La pregunta estratégica ahora no es si la IA va a transformar el pricing hotelero, sino qué papel quiere jugar cada hotel en ese cambio: ser de los que reaccionan tarde, o de los que ya están construyendo su propia estrategia de precios inteligentes.