En nuestras numerosas conversaciones con hoteleros, una de las preguntas que suele surgir es: ¿cuál es la clave para tomar decisiones óptimas de precios?
A la hora de vender las habitaciones de un hotel, lo primero que hay que entender es la demanda disponible en el mercado.
Para ello lo primero que tenemos que hacer es realizar una previsión de la demanda que nos proporcione la confianza suficiente como para tomar decisiones a futuro basadas en esta previsión o forecast.
Los forecasts que se utilizan en Revenue Management se denominan “unconstrained forecasts” o lo que es lo mismo, previsiones de demanda no limitadas por la capacidad del hotel. Imaginemos un hotel de 100 habitaciones con una demanda prevista para una fecha concreta de aproximadamente 100 habitaciones.
Ahora imaginemos el mismo establecimiento con una demanda estimada de 1.000 habitaciones. Conseguir la optimización del negocio en estas dos circunstancias requiere acciones muy diferentes.
Es verdad que en ambas situaciones se puede alcanzar una ocupación del 100%, pero en el segundo caso lo óptimo es vender a un precio más alto y realizar un yield más agresivo cerrando tarifas a la venta, estableciendo restricciones de mínima estancia, etc. de forma que establezcamos un “filtro” para elegir, de esa demanda total, a los clientes que aportan más rentabilidad al hotel.
Entender la demanda “real” para un hotel no es una tarea fácil. Los revenue managers pasan horas todos los días intentando hacer previsiones de demanda en hojas de cálculo integrando datos de diferentes fuentes para poder tomar decisiones.
Afortunadamente hoy en día existen sistemas de Revenue Management que realizan forecasts avanzados por segmento de mercado y tipo de habitación para los próximos 365 días actualizando la información una media de cuatro veces al día.
Cuando nos preguntan qué datos utilizamos para hacer un forecast, a veces surge la cuestión de por qué no utilizamos datos de “denials” o “regrets”, es decir, demanda no materializada.
Hace unas décadas estos datos seguramente aportaban información de valor para realizar los forecasts, pero en el entorno actual online es extremadamente complicado hacer un seguimiento preciso de estos datos.
Hoy en día es imposible entender la razón de que un potencial cliente no acabe realizando una reserva en mi hotel: puede ser por precio, ubicación, reputación y comentarios, servicios, etc.
Por ello, incorporar estos datos a una previsión de demanda que es la clave para tomar decisiones de precio tiene un enorme riesgo, ya que estaremos desvirtuando la integridad de los datos, que es la base para aplicar métodos científicos y estadísticos de forecasting.
Para realizar previsiones de demanda acertadas, un sistema de Revenue Management tiene que ser capaz de:
- Evitar datos inexactos o «sucios» que diluyen la fiabilidad de una previsión de demanda
- Incluir aprendizaje automático (machine learning) de forma que las decisiones se adapten rápidamente a los cambios en el negocio o en el mercado
- Integrar varios modelos analíticos de previsión de demanda que puedan adaptarse a cada escenario de negocios concreto
- Prever la demanda incorporando datos históricos y futuros, precios de la competencia e inteligencia de mercado
- Tener en cuenta la demanda y sus variaciones en cuanto a ritmo de reservas (booking pace), temporada, día de la semana, tendencias año tras año, duración de la estancia y tipo de establecimiento.
- Comprender la relación entre los hoteles competidores, los segmentos del mercado y los patrones de reserva, teniendo en cuenta al mismo tiempo la incertidumbre o la volatilidad en el mercado.
- Integrar los datos de precios y de inteligencia del mercado directamente en las previsiones de demanda y en las decisiones estratégicas para optimizar los ingresos.
El equipo de científicos de IDeaS trabaja cada día para que las previsiones de demanda sean lo más acertadas posible de manera que el hotelero pueda tomar decisiones de precios y de control de inventario con toda la confianza necesaria.
Responsable de ventas de IDeaS Revenue Solutions en España y Portugal, con más de 15 años de experiencia en la implantación de Revenue Management en hoteles.
IDeaS Revenue Solutions, líder del mercado en soluciones tecnológicas de Revenue Management, pone a disposición del sector hotelero software para optimizar los ingresos, impecable servicio al cliente y un equipo de expertos en Revenue Management con un único objetivo: trabajar junto al cliente para crear una fuerte cultura de Revenue Management en el hotel y conseguir sacar el máximo rendimiento en procesos, equipos y tecnología.
