El tema surgió durante una reunión del Consejo Consultivo de Revenue Optimization de HSMAI, donde líderes de RM compartieron desafíos y percepciones sobre cómo diferenciar datos relevantes de “ruido” en el día a día.
El grupo discutió cómo la incertidumbre actual —marcada por ventanas de reserva más cortas, cambios en los patrones de demanda y mayor sensibilidad al precio— exige decisiones más rápidas, pero también más criteriosas.
En este contexto, entender qué es señal (información que orienta una acción) y qué es ruido (datos que distraen o confunden) se ha convertido en un punto central para sostener estrategias de ingresos eficaces.
Daniel McGarry, Director Regional de Revenue Management (Stonebridge), compartió que una “señal” es un dato significativo y accionable, mientras que el “ruido” es distracción o pista falsa.
En tiempos de incertidumbre política y económica, diferenciar señal de ruido se vuelve cada vez más difícil, incluso para equipos experimentados.
Durante la reunión, surgieron preguntas como:
- ¿En qué datos confías?
- ¿Qué datos ignoras?
- ¿Cómo decides rápidamente cuáles datos realmente importan?
Principales insights del Consejo:
- Datos internos de corto plazo (pick-up, OTB, comparativos año contra año, etc.) son los que generan mayor confianza.
- Datos externos (benchmarking y rate shoppers) ayudan, pero solo si se interpretan en el contexto del mercado local.
- Sin KPIs claros, no es posible separar señal de ruido. Tener claridad sobre qué se está optimizando es un prerrequisito para la acción.
- Incluso con dashboards sofisticados, muchos equipos admitieron tener “reportes no tan relevantes” y análisis en exceso que retrasan decisiones.
Recomendaciones prácticas del comité de HSMAI:
- Revise sus reportes y analice cada métrica que no influye directamente en una decisión, preguntándose si es señal o ruido.
- Defina 2 a 3 KPIs claros que serán considerados señales primarias para esta temporada (ej.: % pick-up semanal, tarifa promedio vs. previsión, etc.).
- Entrene al equipo para interpretar datos contextualizados (mercado, ubicación, competencia) y no depender exclusivamente de comparativos genéricos.
- Simplifique. Si el reporte está lleno de gráficos que nadie utiliza para tomar decisiones, se está convirtiendo en ruido.
