Horas Presenciales: 18

Horas No Presenciales: 12

1. Forecasting y análisis avanzado de la demanda

• Revisión avanzada del forecasting en entornos turísticos.
• Análisis de patrones de demanda y comportamiento de reserva.
• Antelación de compra, pick-up y curva de demanda.
• Forecast por segmento, canal y tipología de cliente.
• Cancelaciones, no-shows y gestión de la incertidumbre.
• Construcción de escenarios de demanda.
• Errores más frecuentes en la previsión.
• Introducción al forecasting con soporte de herramientas tecnológicas.

2. Pricing dinámico y optimización tarifaria

• Evolución del pricing en Revenue Management.
• Precios dinámicos y variables.
• Pricing en función de la demanda, la competencia y el canal.
• Automatización de reglas tarifarias.
• Interpretación estratégica de decisiones de precio.

3. Total Revenue Management

• Del Revenue Management tradicional al Total Revenue.
• Integración de ingresos de diferentes áreas del negocio.
• Estrategias de upselling y cross-selling.
• Monetización de servicios complementarios.
• Rentabilidad por producto, cliente y unidad de negocio.
• Diseño de propuestas de valor de mayor contribución.
• Indicadores clave de Total Revenue.
• Aplicación práctica en empresas turísticas y de servicios.

4. Distribución, venta directa y rentabilidad por canal

• Costes de distribución y rentabilidad por canal.
• Dependencia de intermediarios y pérdida de control del cliente.
• Papel de las OTA, GDS y metabuscadores.
• Optimización del mix de distribución.
• Estrategias de impulso de la venta directa.
• Relación entre distribución, fidelización y rentabilidad.

5. Business Intelligence, cuadros de mando y automatización del reporting

• Cultura del dato aplicada al Revenue Management.
• Principales KPI de seguimiento y control.
• Análisis de indicadores comerciales y de rentabilidad.
• Diseño de cuadros de mando operativos y directivos.
• Visualización de datos para la toma de decisiones.
• Automatización de informes y reportings periódicos.
• Alertas y seguimiento de desviaciones.
• Uso de herramientas digitales para mejorar el control del negocio.

6. Intel·ligència artificial, automatització i agents virtuals aplicats al Revenue Management

• Introducción a la inteligencia artificial aplicada al sector turístico.
• Casos de uso de la IA en forecasting, pricing y reporting.
• IA generativa como apoyo al análisis y a la toma de decisiones.
• Automatización de tareas repetitivas en Revenue Management.
• Diseño de procesos automatizados.
• Introducción a agentes virtuales para tareas de soporte:
  • análisis de la demanda;
  • recomendación tarifaria;
  • generación de informes;
  • seguimiento comercial.
• Riesgos, límites y supervisión humana en el uso de la IA.