Excelência operacional através da automação inteligente no setor hoteleiro

O setor hoteleiro opera num contexto de crescente complexidade operacional, marcado pela multiplicação dos canais de distribuição digitais e pelo aumento do volume e da diversidade de pedidos de reserva. Num ambiente em que os clientes esperam confirmações imediatas e os níveis de serviço exigem tempos de resposta cada vez mais reduzidos, a gestão manual destes fluxos tornou-se insustentável, traduzindo-se em erros, atrasos e degradação da experiência do cliente. Neste contexto, a transformação digital deixou de ser um fator diferenciador para se tornar uma necessidade operacional.

Excelência operacional como resposta à complexidade do setor hoteleiro

A organização em questão é um grupo hoteleiro internacional, com várias décadas de experiência e presença consolidada em diferentes mercados. Com um portefólio diversificado de unidades hoteleiras, o grupo destaca-se pela capacidade de operar em múltiplos segmentos e geografias, mantendo um foco contínuo na qualidade do serviço e na satisfação do cliente.

Num setor altamente competitivo e em constante evolução, a organização reconheceu a necessidade de transformar os seus processos operacionais internos para responder com maior agilidade às exigências do mercado e para libertar as suas equipas para atividades de maior valor acrescentado.

O custo invisível de uma operação manual à escala global

A central de reservas do grupo era responsável pela gestão de reservas de mais de 200 hotéis, processando pedidos provenientes de canais B2B e B2C, recebidos maioritariamente por email e através da plataforma Salesforce. Toda esta operação assentava num processo inteiramente manual, o que gerava uma série de ineficiências estruturais com impacto direto na qualidade do serviço e nos custos operacionais.

Elevada taxa de erros e intervenção humana

A dependência da introdução manual de dados originou uma taxa de erros de integração de 14%, dispersos por fluxos de trabalho fragmentados e canais de comunicação desconectados. A falta de normalização nos processos de receção e tratamento de pedidos tornava a operação vulnerável a inconsistências e a retrabalho constante.

Degradação do nível de serviço

Com os colaboradores totalmente absorvidos por tarefas administrativas e de introdução de dados, o nível de serviço deteriorou-se até aos 75%. A ausência de capacidade para o tratamento de situações excecionais e para o apoio ao cliente de maior complexidade comprometia a experiência do hóspede e a reputação operacional do grupo.

Falta de visibilidade e controlo sobre a operação

A inexistência de ferramentas de monitorização em tempo real dificultava a supervisão do desempenho da equipa de reservas e da precisão do sistema, impedindo uma gestão proativa dos processos e uma resposta atempada a desvios operacionais.

Automatizar para transformar: a nova central de reservas

A resposta aos desafios identificados assentou numa abordagem de automação inteligente, combinando tecnologias de Natural Language Processing (NLP) e Machine Learning (ML) com princípios de melhoria contínua. Em linha com a filosofia lean de eliminação de desperdício (muda), o programa procurou remover sistematicamente atividades sem valor acrescentado do fluxo operacional, nomeadamente a introdução manual de dados, verificações redundantes e retrabalho associado a erros de integração, libertando capacidade das equipas para atividades de maior valor para o cliente e para o negócio.

Triagem e priorização automática de pedidos

Foi desenvolvido e implementado um algoritmo de sequenciação baseado em NLP para triagem e priorização automática dos pedidos recebidos, classificando-os por tipo, urgência, perfil de cliente e língua. Esta abordagem traduz, em linguagem tecnológica, um princípio central do lean: garantir que o fluxo de trabalho é gerido por regras claras e normalizadas, eliminando a variabilidade inerente ao processamento manual. Ao assegurar que os pedidos críticos cumpriam os acordos de nível de serviço (SLA) sem intervenção humana, a solução reduziu significativamente os tempos de resposta, independentemente do volume ou da hora do dia.

Automação do processamento de reservas

Ao contrário da programação tradicional, que exige regras explícitas para cada cenário, o Machine Learning permite identificar padrões com base em dados históricos, tornando-se particularmente eficaz na gestão da heterogeneidade dos pedidos recebidos através de múltiplos canais e formatos. Esta capacidade permitiu automatizar o processamento de dados não estruturados provenientes de PDFs e emails, extrair automaticamente os campos obrigatórios de reserva, validá-los de acordo com os critérios definidos e criar reservas no sistema Opera Cloud sem intervenção humana. Esta automação integral materializa o conceito de Standard Work na era digital, assegurando que cada reserva é processada segundo os mesmos passos e critérios de validação, de forma consistente, fiável e rastreável, independentemente do volume, canal ou momento de receção do pedido.

Implementação de dashboards “Control Tower“

Para suportar a supervisão da operação automatizada, foram implementados dashboards do tipo “Control Tower“, permitindo a monitorização, em tempo real, do desempenho operacional e da precisão do sistema. Esta abordagem de gestão visual, alinhada com os princípios kaizen, permitiu à equipa de supervisão identificar desvios de forma imediata, ajustar critérios de processamento e gerir de forma mais eficiente os casos que exigiam intervenção manual.

Em paralelo, o sistema passou a gerar um registo digital completo de cada pedido de reserva, introduzindo um novo nível de rastreabilidade na operação. Ao aumentar a visibilidade sobre a operação, os dashboards facilitaram uma resposta mais rápida aos problemas identificados e criaram condições para a melhoria contínua do sistema com base nos dados gerados pela operação.

Os resultados obtidos com a transformação da central de reservas

A implementação do programa de automação inteligente gerou resultados expressivos, tanto ao nível da eficiência operacional como da qualidade do serviço prestado.

Resultados quantitativos

Eficiência:

• Poupança de aproximadamente 25.000 horas anuais através da automação dos processos de receção e tratamento de reservas;

Qualidade:

• Redução de 85% nos erros de integração, resultado da normalização e automação dos fluxos de trabalho;

Nível de serviço:

• Melhoria do cumprimento do SLA de resposta no dia útil seguinte (D+1) de 67% para 97%, evidenciando um aumento de 30 pontos percentuais na fiabilidade operacional.

Figura 1 – Indicadores operacionais antes e após a implementação da automação inteligente

Resultados qualitativos

O impacto da transformação estendeu-se para além dos indicadores operacionais. A criação de um registo digital completo de cada pedido introduziu um nível de rastreabilidade até então inexistente, criando as bases para uma gestão orientada por dados e para a melhoria contínua do sistema em substituição de uma operação assente em processos manuais e não normalizados.

Ao eliminar tarefas repetitivas, a automação libertou as equipas para atividades de maior complexidade e valor comercial, reforçando uma cultura operacional centrada na excelência do serviço.

Esta transformação ilustra um princípio cada vez mais relevante: as organizações com uma cultura de melhoria contínua consolidada estão melhor posicionadas para absorver e potenciar tecnologias de IA transformando a maturidade operacional numa vantagem competitiva real.

Como a melhoria contínua impulsiona a transformação digital

A tecnologia, por si só, não transforma organizações; a transformação acontece quando existe uma cultura preparada para a mudança. Este caso demonstra que a excelência operacional e a inovação digital não são caminhos alternativos, mas sim dois lados da mesma jornada.

É precisamente nesta interseção entre melhoria contínua e transformação digital que o Kaizen Institute atua através de soluções digitais especializadas que combinam automação de processos, análise de dados e inteligência artificial com os princípios lean e kaizen que distinguem a sua abordagem.

Respeitamos os acordos de confidencialidade dos nossos clientes. Embora tenhamos alterado ou omitido nomes, os resultados são reais.