Segmentasi tradisional pada dasarnya adalah strategi “one-size-fits-all” yang tersamarkan. Meskipun lebih fleksibel dari harga tetap, pendekatan tersebut mengandung banyak blind spot—terutama dalam konteks hotel, maskapai, atau e-commerce modern.

1. Contoh Gagal Monetisasi

Bayangkan seorang tamu hotel mewah mencari suite menit terakhir. Riwayat pemesanannya menunjukkan kebiasaan membeli upgrade dan layanan tambahan bernilai tinggi.
Model harga dinamis standar hanya melihatnya sebagai “pemesan last-minute” dan menaikkan harga sebesar 10%. Padahal, WTP tamu tersebut kemungkinan jauh lebih tinggi.

Sebaliknya, model yang sama justru mengenakan harga tersebut kepada pelanggan yang sangat sensitif terhadap harga, yang langsung beralih ke kompetitor.

Hasilnya:

Kehilangan pendapatan dari pelanggan bernilai tinggi,
dan hilangnya konversi dari pelanggan berorientasi harga.

2. Kesenjangan Data

Sistem Revenue Management (RMS) lama unggul dalam menganalisis data terstruktur seperti:

• Tingkat hunian
• Harga kompetitor
• Tren musiman
• Riwayat historis

Namun sistem tersebut tidak mampu membaca data tidak terstruktur, padahal di sanalah sinyal WTP paling kuat berada:

• Niat pencarian
• Percakapan layanan pelanggan
• Sentimen media sosial
• Data perilaku di website
• Sinyal urgensi atau preferensi emosional

Akibatnya, Revenue Manager sering harus melakukan manual override karena sistem gagal membaca konteks, anomali pasar, atau urgensi pelanggan.

Hiper-personalisasi adalah level tertinggi dari personalisasi: kemampuan menyesuaikan harga, pengalaman, dan penawaran secara real-time untuk setiap pelanggan secara individual—bukan sekadar per segmen.

Personalisasi Biasa

• Berdasarkan demografi statis dan segmentasi luas.
• Contoh: menargetkan “pelanggan usia 25–35 yang suka liburan ke pantai.”
• Penyesuaian harga dilakukan per segmen.

Hiper-Personalisasi

Didukung oleh AI dan LLM, pendekatan ini memanfaatkan sinyal perilaku mikro secara real-time, seperti:

• Sinyal mouse (scroll, hover, pola keraguan)
• Sinyal bahasa dari kueri pencarian (“tercepat”, “tidak peduli biaya”, “kamar tenang”)
• Riwayat pemesanan yang sangat detail
• Durasi interaksi di setiap halaman
• Perilaku perbandingan dan add-to-cart

Tujuan akhir hiper-personalisasi:

Menentukan harga dinamis tepat di bawah WTP maksimum setiap individu.

Inilah pembeda utama antara:

Harga Dinamis vs. Harga Personal

• Harga Dinamis: menyesuaikan berdasarkan kondisi pasar
• Harga Personal: menyesuaikan untuk setiap individu, secara instan

Large Language Models (LLM), seperti yang diimplementasikan oleh commsult, sepenuhnya mengubah lanskap revenue management. LLM mampu memahami dan memproses bahasa, perilaku, dan konteks dalam skala besar—memberikan kecerdasan komersial yang sebelumnya mustahil.

Bagaimana LLM Memberikan Keunggulan Operasional

1. Analisis Niat Pelanggan

LLM membaca dan menafsirkan kueri bahasa natural seperti:

• “Saya butuh penerbangan PP tercepat ke Tokyo, biaya tidak masalah.”
• “Carikan kamar tenang dekat kolam dengan opsi check-in sangat larut.”

Dari bahasa ini, LLM mengekstrak:

• Tingkat urgensi
• Sensitivitas harga
• Konteks kebutuhan
• Preferensi emosional
• Kendala tersembunyi

2. Analisis Sentimen Pasar

LLM memproses:

• Chat log layanan pelanggan
• Ulasan media sosial
• Pemberitaan real-time
• Data event (festival, pembatalan konser, aksi mogok maskapai)

Hasilnya adalah penilaian permintaan pasar secara instan yang didorong sinyal manusia, bukan semata angka.

3. Harga Real-Time Berbasis Perilaku

Sistem terus menyesuaikan elastisitas harga berdasarkan:

• Lama melihat suatu kamar/produk
• Kedalaman scroll
• Klik pada fitur upgrade
• Pola abandon/return
• Perbandingan antar tipe kamar

Hasil:
Model harga dinamis yang terus disempurnakan secara real-time berdasarkan sinyal pelanggan dan pasar yang paling kaya.

Bagaimana LLM Mendapatkan Keunggulan Operasional:

1. Analisis Niat Pelanggan: LLM dapat menyerap informasi dari kueri pencarian pelanggan seperti, "Saya butuh penerbangan pulang-pergi tercepat ke Tokyo, saya tidak peduli biayanya" atau "Cari kamar tenang, dekat kolam renang dengan opsi check-in sangat larut." LLM mengekstrak urgensi dan sensitivitas harga rendah dari bahasa tersebut.
2. Mengukur Sentimen Pasar: LLM menganalisis chat log layanan pelanggan, ulasan media sosial, dan berita real-time untuk menilai dampak permintaan secara instan. Ini sangat penting untuk industri seperti AI dynamic pricing untuk FMCG yang sangat sensitif terhadap berita dan tren.
3. Harga Real-Time Berbasis Perilaku: Sistem LLM secara operasional terus-menerus menyesuaikan elastisitas harga berdasarkan sinyal perilaku individu di laman pemesanan (misalnya, berapa lama pelanggan melihat suatu kamar, apakah mereka mengklik fitur upgrade).

Hasilnya? Rekomendasi harga yang terus-menerus disempurnakan secara real-time berdasarkan perilaku dan sinyal pasar terkini, yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan oleh sistem tradisional.

Harga dinamis hiper-personalisasi berbasis LLM bukan hanya meningkatkan efisiensi—tetapi membuka peluang pendapatan baru yang signifikan.

Dengan tingkat presisi ini, perusahaan dapat melampaui kenaikan pendapatan yang bersifat bertahap dan mencapai pertumbuhan RevPAR serta margin yang transformasional.

Sistem manajemen pendapatan berbasis LLM adalah masa depan revenue optimization. Namun implementasinya membutuhkan keahlian mendalam dalam AI, scientific pricing, data engineering, dan operasi perhotelan.

Bagaimana commsult Indonesia Membantu Anda Memimpin Masa Depan

Kami merancang solusi AI Dynamic Pricing yang:

• Mengolah data terstruktur & tidak terstruktur dalam volume besar
• Menggunakan model LLM untuk menghitung WTP individual secara presisi
• Menghasilkan sistem harga end-to-end yang dapat diskalakan
• Terintegrasi langsung dengan RMS, PMS, booking engine, atau sistem Anda
• Memungkinkan pengambilan keputusan real-time
• Mengoptimalkan workflow tim revenue