Cómo hacer el Forecast de Revenue Management del Hotel con precisión
How to Forecast Hotel Revenue with Optimized Precision
Durante un curso de Revenue Management en Granada los profesionales asistentes comentaban sus dudas y consideraciones sobre la utilización de los diferentes sistemas que utilizamos en el curso. Y también la coherencia, o no, de utilizar diferentes sistemas/criterios para fechas diferentes.
En el curso, 16 horas, utilizamos tres modelos de forecasting, de hacer previsiones de ocupación, para que el curso sea didáctico y eficiente. Partimos de unas fórmulas sencillas que posteriormente ajustamos incorporando otras variables y criterios.
Una vez terminado el curso he encontrado este reciente artículo, en el blog de Xotels, que creo que responde a las dudas planteadas. El original, en inglés, está en el enlace a pie de artículo.
En el artículo, estupendo, Patrick Landman escribe sobre tres diferentes tipos de previsiones o forecasts en un hotel:
- Operational Forecasting
- Financial Forecasting y
- Revenue Management Forecasting (Unconstrained Demand Forecasting)
y se centra y desarrolla este último.
9 key focus areas for outstanding revenue management forecasting success
Las 9 áreas en las que enfocarse para hacer unas acertadas y exitosas previsiones de Revenue Management son: (te recomiendo leer también el original, en inglés, que tiene contenidos muy interesantes)
1. DATOS HISTÓRICOS – PAST PERFORMANCE DATA
En lo primero que se fija una Revenue Manager es en los datos históricos, aunque no garantizan que el futuro se parezca. En cualquier caso si hay tendencias que se pueden identificar como los picos y valles en la demanda de los clientes.
2. DATOS DE RESERVAS ACTUALES – ON-THE-BOOK (OTB) DATA
El Revenue Management debe analizar las reservas ya confirmadas, las promociones en marcha y el tráfico web y su tasa de conversión en reservas.
3. DATOS FUTUROS PRECISOS – ACCURATE FUTURE DATA
Es muy importante asegurarse que los datos que utilizas son de calida, por ejemplo el comportamiento de los canales de distribución, las preferencias de los clientes, las nacionalidades de los clientes o el tipo de viajeros (ocio o negocio).
4. EXPECTATIVAS DE LAS CUENTAS MÁS IMPORTANTES – TOP ACCOUNTS EXPECTATIONS
Los hoteles que mejor funcionan anticipan, preven los comportamientos futuros de sus canales más importantes como reservas directas, empresas y turoperadores. Además al comparar sus expectativas con las tendencias de reservas OTB para visualizar discrepancias y poner en marcha planes de acción para corregirlas.
5. TENDENCIAS DE MERCADO – MARKET TRENDS
Las tendencias de mercado pueden ser muy generales pero son tan importantes que hay que considerarlas. Por ejemplo tendencias sobre aumentos o reducciones de los visitantes en tu plaza o destino, aperturas o cierres de hoteles y cambios de tendencias en la economía o aperturas o cierres de destinos alternativos.
6. FIESTAS, VACACIONES Y EVENTOS – HOLIDAYS AND EVENTS
Diferentes periodos del año suponen puntas de demanda estacionales a considerar. Navidades, Fin de año, verano, semanas blancas, puentes, bank holidays, etc que deben estar reflejados en el Calendario de Demanda.
7. EL PESO DE LOS COMPETIDORES – INFLUENCE OF THE COMPETITORS
Los datos del Competitive Set, hoteles competidores de tu hotel, deben ser considerados y actualizados continuamente. Datos como evolución de tarifas por tipo de habitación, disponibilidad, fechas de completos, cambios de estrategias de ventas, etc.
8. REPEATS AND REBOOKINGS
Los Revenue Managers deben estar al corriente, y corregir, esos datos que pueden sesgar la precisión del forecast. Como ejemplo Xotels señala clientes que se registran como nuevos clientes cuando son repetidores o los que cancelan y vuelven a reservar con una tarifa más reducida.
9. OTRAS TENDENCIAS – ADDITIONAL TRENDS
Es importante reconfirmar tendencias de días similares de semanas anteriores para afinar la precisión de las previsiones. No es suficiente comparar con el año anterior. Un Revenue Management System compara y localiza tendencias de reservas comparables en semanas anteriores o temporadas anteriores.
It is so important to assess trends between similar days from previous weeks to achieve
Así que aquí tienes unas cuantas pistas que responden parcialmente a las dudas que nos planteaban ayer los profesionales hoteleros en el estupendo Hotel Macià Real de la Alhambra, en Granada.
https://www.xotels.com/en/revenue-management/how-to-forecast-hotel-revenue-with-optimized-precisionHow to Forecast Hotel Revenue with Optimized Precision
Adaptado, resumido y traducido con autorización de Xotels por Félix Zulaica. Artículo original por Patrick Landman.