Flujo y actores
Por horario o evento, el flujo recoge reservas, tarifas, cupos, reseñas y KPIs, normaliza por hotel y tipología, concilia diferencias y entrega informe o alerta a ingresos, dirección o recepción.
Agregación de reseñas multicanal, conciliación entre PMS, RMS y canales, informes de ingresos, alertas de no presentación y sobreventa y carga nocturna de KPIs, flujos desatendidos sobre tus sistemas actuales.
Los flujos, ejemplos y cifras de esta página son escenarios compuestos orientativos y objetivos modelizados, no resultados medidos de clientes. En un proyecto real fijamos la línea base, los umbrales y la revisión humana con tus datos antes de desplegar.
Reservas que entran por Booking, Expedia, web propia y agencias. Tarifas que viven en el RMS. Inventario en el PMS. Reseñas repartidas entre Booking, Tripadvisor y Google. Cada lunes alguien dedica medio turno a cuadrar números antes de que el responsable de ingresos pueda decidir nada, y cuando hay una sobreventa, se entera por un huésped en recepción.
Diseñamos automatizaciones que se ejecutan por la noche o en cuanto cambia un dato: leen Mews, Cloudbeds u Opera, cruzan con el RMS y los canales, detectan el descuadre, agregan las reseñas en un único informe y mandan la alerta de no presentación o sobreventa al canal interno en cuanto aparece. Sin migrar nada de los sistemas que ya funcionan.
Por horario o evento, el flujo recoge reservas, tarifas, cupos, reseñas y KPIs, normaliza por hotel y tipología, concilia diferencias y entrega informe o alerta a ingresos, dirección o recepción.
Trabaja con PMS, RMS, gestor de canales, fuentes de reseñas y, si se incluye, datos de restauración y pisos, usando identificadores de propiedad, habitación, reserva, fecha y moneda coherentes.
Feeds retrasados, reservas duplicadas, zonas horarias, mapeos de habitación incompletos y señales inciertas de no presentación se marcan, no se convierten en cambios automáticos de tarifa, cupo o reserva.
Ingresos valida descuadres y decisiones de inventario o tarifa; recepción gestiona sobreventas y no presentaciones; dirección revisa resúmenes y temas de reputación antes de actuar sobre huéspedes o equipos.
Usamos ingestas programadas o webhooks idempotentes, un modelo canónico por propiedad y reglas deterministas de conciliación. La IA clasifica reseñas y redacta resúmenes después de validar los datos.
Las APIs y webhooks disponibles de Mews, Cloudbeds, Opera, RMS, gestor de canales, Microsoft 365 o Teams determinan frecuencia y acciones; se validan scopes antes de activar cada flujo.
Lee reseñas nuevas en Booking, Tripadvisor, Google y otros canales, las clasifica por tema (limpieza, restauración, recepción, ruido, wifi) y sentimiento, y deja el informe semanal listo para dirección con los temas recurrentes y las habitaciones afectadas.
Cruza reservas, tarifas e inventario entre Mews o Cloudbeds, el RMS y el gestor de canales, detecta diferencias de paridad o de cupo y abre la incidencia con contexto antes de que se traduzca en una sobreventa.
Genera los informes diario, semanal y mensual de ocupación, ADR, RevPAR y ritmo de reservas desde el PMS y el RMS, redacta el resumen ejecutivo en lenguaje claro y deja el informe en Microsoft 365 listo para el comité.
Vigila el ritmo de reservas, las reservas garantizadas y la ocupación esperada por tipología, anticipa no presentaciones con histórico del huésped y manda la alerta de sobreventa al equipo por WhatsApp Business o Microsoft Teams en cuanto el riesgo aparece.
Cada noche extrae datos del PMS, RMS, gestor de canales, restauración y pisos, los unifica en tu almacén de datos o capa de BI y deja los KPIs operativos listos para el primer café de la mañana siguiente.
Supuesto de línea base: Lunes y jueves dedicados a cuadrar números entre PMS, RMS y canales antes del comité de ingresos. Reseñas leídas a mano por responsables de cada hotel cuando tienen tiempo, sin agregación entre hoteles. Sobreventas detectadas en recepción con el huésped delante. Carga de datos a un Excel maestro mantenido por una persona.
Objetivo operativo modelado: Conciliación entre PMS, RMS y canales a las 06:00 cada mañana, con descuadres notificados al responsable de ingresos por Microsoft Teams. Informe semanal de reseñas agregado entre los 8 hoteles, con temas recurrentes etiquetados. Alertas de sobreventa 12-36h antes de la llegada. KPIs unificados en BI sin tocar Mews.
No. Trabajamos sobre las APIs públicas de Mews, Cloudbeds, Opera, SiteMinder y los principales RMS. La automatización lee y, cuando hace falta escribir, lo hace por los canales soportados, no parcheamos el PMS ni instalamos nada en él. Si algo cambia en el PMS por una actualización, lo absorbemos en la capa intermedia.
El despliegue queda en tu infraestructura o entorno europeo. Los datos personales del huésped se anonimizan en los registros operativos y solo se usan para el flujo en cuestión, no se entrenan modelos con ellos. Tienes trazabilidad de qué automatización accedió a qué dato y puedes exportar el rastro completo para cualquier auditoría.
El primer flujo útil, normalmente conciliación entre PMS y canales o agregación de reseñas, está en producción en 4-6 semanas, sobre tus datos reales y con métricas antes/después medidas. Después ampliamos al resto del catálogo según retorno.
Los descuadres dentro de tolerancia, las reseñas con sentimiento neutro o positivo y la carga nocturna corren desatendidos. Las sobreventas, las reseñas con queja explícita o tema sensible y los descuadres por encima de un umbral generan alerta al canal interno que tú definas, con el contexto preparado para que el responsable de ingresos o el director decida en segundos.
Diseñamos soluciones con privacidad desde el inicio, control humano, trazabilidad, límites de uso, gestión de permisos y documentación. Para procesos sensibles, ayudamos a evaluar los riesgos y obligaciones aplicables bajo el RGPD y el Reglamento de IA.
Cada proyecto lo lidera personalmente uno de los socios. Si hay encaje, te respondemos en menos de 24 horas con una primera lectura concreta de tu caso, no con una demostración genérica.