A personalização deixou de ser um detalhe de atendimento e passou a ocupar o centro da estratégia comercial dos hotéis, destaca Gianmarco Marchetti, administrador da Marco Marchetti Hotéis Ltda. Afinal, o hóspede que percebe ofertas alinhadas ao seu perfil compra mais e com menos resistência. A inteligência artificial (IA) torna esse ajuste viável em escala, porque cruza dados de estadias anteriores com sinais de comportamento em tempo real.
Neste cenário, o histórico do hóspede funciona como um mapa de preferências: quartos escolhidos, horários de check-in, consumo no restaurante e pedidos ao spa revelam o que cada pessoa valoriza. Logo, quando o hotel transforma esse mapa em recomendações, a receita por estadia tende a crescer sem depender de descontos. Interessado em saber como funciona isso? Acompanhe, nos próximos parágrafos.
Por que a personalização importa tanto para hotéis?
O viajante compara tarifas em segundos e escolhe, na prática, quem lhe oferece menos atrito. De acordo com Gianmarco Marchetti, uma oferta genérica de upgrade ou de jantar gera indiferença, enquanto uma sugestão alinhada ao perfil resolve uma necessidade real. Inclusive, a venda adicional deixa de parecer insistência quando o hóspede enxerga utilidade imediata no que recebe.
Isto posto, a IA amplia esse efeito porque processa milhares de perfis ao mesmo tempo. Uma equipe de recepção dificilmente lembra as preferências de cada hóspede, sobretudo em alta temporada, quando o volume de check-ins cresce. O sistema, ao contrário, registra padrões, agrupa perfis semelhantes e indica a melhor oferta para cada momento da reserva, do pré-check-in à saída. Assim, a equipe ganha tempo para o que nenhuma máquina faz, que é acolher.
Como usar o histórico do hóspede para recomendar serviços?
O ponto de partida é organizar os dados que o hotel já possui. O sistema de gestão guarda o tipo de quarto, a duração das estadias, o motivo da viagem e o gasto em cada ponto de venda. Conforme frisa o gestor do San Marco Hotel (Brasília/DF), desde 2006, Gianmarco Marchetti, ao unir essas informações, a IA identifica padrões de consumo e de comportamento: quem viaja a trabalho valoriza check-in rápido e café da manhã antecipado; quem vem em família responde melhor a pacotes de lazer.
Dessa maneira, o valor real está na memória acumulada: se um hóspede pediu travesseiro extra em duas visitas, a terceira reserva já deve chegar com essa opção confirmada. Esse cuidado prévio cria confiança e abre espaço para ofertas pagas, como upgrade de categoria, late check-out ou jantar harmonizado, apresentadas no canal preferido de cada pessoa.
Quais ofertas a IA pode sugerir a cada perfil?
Com o histórico organizado, a recomendação deixa de ser aposta e vira método. Segundo Gianmarco Marchetti, cada perfil recebe propostas compatíveis com seu comportamento anterior, o que aumenta a taxa de aceitação e o ticket médio. Tendo isso em vista, entre as possibilidades mais rentáveis para hotéis urbanos e de lazer, destacam-se:
- Upgrade de quarto: oferta enviada antes da chegada a quem já escolheu categorias superiores em estadias passadas;
- Alimentação: pacotes de café da manhã ou jantar para hóspedes que consumiram no restaurante em visitas anteriores;
- Experiências: passeios e ingressos indicados conforme o motivo da viagem e a composição do grupo;
- Extensão de estadia: desconto progressivo para quem tende a prolongar a viagem em datas de baixa ocupação.
Cada oferta funciona melhor quando chega no momento certo e no canal preferido do hóspede, seja aplicativo, e-mail ou mensagem instantânea. Assim, a recomendação soa como serviço, não como propaganda, e o hotel amplia a receita sem pressionar o cliente. Além disso, o próprio retorno do hóspede alimenta o sistema, que aprende quais propostas convertem.
Cuidados com dados e equipe para sustentar a personalização
Nenhuma recomendação funciona sem confiança. Como informa o administrador da Marco Marchetti Hotéis Ltda., Gianmarco Marchetti, o hotel precisa coletar apenas dados necessários, informar o hóspede sobre o uso das informações e cumprir a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Essa transparência reduz objeções e também aumenta a disposição do cliente de compartilhar preferências, o que melhora a precisão das ofertas.
Além disso, a equipe precisa entender o sistema, ressalta Gianmarco Marchetti. Se a recepção ignora as sugestões da IA ou as repete de forma mecânica, o ganho desaparece. Por isso, é fundamental treinar os colaboradores para interpretar as recomendações, registrar novas preferências após cada contato e medir resultados com regularidade: taxa de aceitação, receita por hóspede e satisfação após a estadia.
Cada hóspede reconhecido tem mais motivos para voltar
Em última análise, a personalização bem executada faz o hotel vender menos por insistência e mais por relevância. A inteligência artificial sustenta essa lógica ao transformar cada estadia em um aprendizado para a próxima. Assim, quem organiza os dados, respeita a privacidade e treina a equipe conquista hóspedes fiéis, ticket médio maior e uma vantagem que a concorrência demora a copiar.