PREVEDERE LE VENDITE PER IL REVENUE MANAGEMENT

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1 Lezione n. 2 - PREVISIONE 1 PREVEDERE LE VENDITE PER IL REVENUE MANAGEMENT AUTORI Paolo Desinano Centro Italiano di Studi Superiori sul Turismo di Assisi Riccardo Di Prima Proxima Service INTRODUZIONE Perché fare previsioni sulle vendite? Perché ogni volta che riceviamo una richiesta di prenotazione dobbiamo decidere a quanto vendere. In un ottica di RM la nostra offerta, che comprende il prezzo, deve essere formulata in modo da incontrare le esigenze del cliente e, allo stesso tempo, generare il massimo ricavo possibile. Si può ottenere tale risultato se conosciamo bene i nostri clienti, cioè la loro disponibilità a spendere e il comportamento d acquisto. Questa conoscenza sui clienti è contenuta nei profili discussi nella precedente fase di segmentazione che costituisce il primo passo del RM. Infatti il comportamento di acquisto è sintetizzato nei caratteri della nostra profilazione. La loro disponibilità a spendere è sintetizzata dalla tariffa associata al profilo. Ad esempio, quando decido di applicare una tariffa, p.e. 120 a notte, significa che sto pensando che esista un certo numero di clienti, classificabili in base ad una certa tipologia (profilo), disposta ad accettare quella tariffa. Posso aprire una tariffa alla cieca, cioè senza un criterio ben definito: la rendo prenotabile e vedo cosa succede. Un comportamento simile ha ben poco di razionale. Significa aprire la tariffa casualmente senza avere idea se esiste qualcuno disposta ad acquistarla. Diversamente posso dire, ad esempio, che tale tariffa è associabile ai clienti profilabili come Business Standard Esteso (BSE, profilo già introdotto in occasione nell esercizio n. 3 della fase di segmentazione e che riportiamo di seguito per comodità di consultazione). Profilo Business standard (esteso) Variabile Intervallo valori Giorno check in Lun Gio Giorno check out Mar Ven Notti 1-2 N. persone 1-2 N. camere 1 Lead time 0-7 giorni Rendere prenotabile questa tariffa in questo modo significa aver fatto, sul comportamento dei clienti, considerazioni dalle quali possiamo concludere che ne esistano alcuni disposti ad accettare la tariffa di 120 a notte. Inoltre ipotizziamo di mettere a disposizione di questo segmento anche il quantitativo di camere per cui riteniamo esista una corrispondente domanda. Questo, da parte dell hotel, è un comportamento razionale.

2 Lezione n. 2 - PREVISIONE 2 Naturalmente nessuno può avere la certezza che tale tariffa sarà la migliore possibile per quel segmento (e nei numeri che abbiamo ipotizzato) ma almeno stiamo procedendo con la maggiore ragionevolezza possibile: abbiamo fatto un ipotesi di vendita e la sottoponiamo a controllo. Se sarà acquistata potremo dire che la nostra ipotesi era corretta (i clienti di quel profilo esistevano veramente nel numero che era stato ipotizzato) altrimenti dovremo riconoscere di aver commesso un errore che proveremo immediatamente a correggere. Ovviamente, in relazione ai diversi periodi per cui andiamo a vendere, noi apriremo più tariffe ciascuna delle quali è associata ad uno specifico profilo e ad una determinata quantità di camere. L utilità del formulare previsioni non sta tanto nell indovinare il futuro (purtroppo nessuno ha poteri divinatori!) ma nell individuare celermente i nostri errori per poterli correggere il più rapidamente possibile. Quindi non dobbiamo coltivare alcuna illusione: nessuno è infallibile (soprattutto nel prevedere il futuro) ma questo non significa che non possiamo creare un sistema che rilevi gli errori (inevitabili!) così da poterli correggere immediatamente. La rilevazione degli errori di previsione è il migliore investimento sul futuro che possiamo fare. La presente lezione intende mostrare un approccio per realizzare una previsione efficace ai fini del RM. Dopo aver descritto lo spazio del problema (con i suoi dati di partenza) e i suoi scopi generali saremo pronti per affrontare gli esercizi. Il percorso didattico della lezione sarà completato con una serie di suggerimenti di risoluzione degli esercizi ed alcune riflessioni conclusive sul tema della lezione. DESCRIZIONE DEL CONTESTO PROBLEMA Per affrontare operativamente il problema dobbiamo specificare il punto di partenza e quello di arrivo, rappresentati rispettivamente dai dati in input e dallo scopo da raggiungere. Dati in input Per ottenere una previsione plausibile ai fini del RM, i dati dai quali partire sono quelli derivanti dalla domanda che in passato è stata rivolta al nostro albergo. I dati delle vendite, che nel corso di anni di esercizio abbiamo realizzato, sono fondamentali per orientarci nel difficile compito delle previsioni: pertanto una regola fondamentale è conservare e non dimenticare i dati che i nostri processi di vendita hanno registrato relativamente agli anni precedenti. Sono questi i cosiddetti dati storici che i nostri sistemi informatici di gestione alberghiera devono consentirci di conservare nel tempo; a questo punto dobbiamo essere in grado di analizzare ed interrogare questo storico con domande e strumenti adeguati. Possiamo fare ricorso a competenze specialistiche ed a strumenti software molto sofisticati (e costosi!) ma possiamo anche accontentarci di analisi meno complesse (ottenendo, in questo caso, risultati meno accurati).

3 Lezione n. 2 - PREVISIONE 3 Oltre ai dati storici di provenienza interna, cioè derivanti dalle attività che abbiamo svolto in hotel, sono fondamentali anche i dati esterni provenienti dal nostro ambiente di business tra cui, ad esempio, quelli storici della domanda turistica complessiva del territorio, quelli relativi all analisi della concorrenza e quelli relativi a fattori che condizionano la domanda come, ad esempio, gli eventi culturali, religiosi, politici, sportivi, etc. Nella presente lezione, per semplicità ma anche per necessità di sintesi, ci concentreremo sulle previsioni basate sui dati di provenienza interna, cioè quelli registrati dai nostri sistemi interni di gestione. Riassumendo: la previsione, come detto anche per la segmentazione, deve essere basata primariamente sui dati delle presenze e delle prenotazioni, abitualmente registrati dai nostri sistemi informatici in hotel. Lo scopo Fondamentalmente la previsione nel RM ha per oggetto il numero di camere che risulteranno vendute, giorno per giorno, per segmenti di mercato (ciascuno dei quali, come sappiamo, è associato ad una tariffa). Praticamente si tratta di definire un calendario, con un orizzonte temporale scelto dal management e comunque pari al periodo per cui si è disposti a vendere (tre mesi, sei mesi, un anno, due anni o altro ancora). La tabella seguente illustra il tipico output che deve risultare dalla fase previsionale del RM. Calendario previsioni a breve termine (i numeri rappresentano camere) Data Segmento business generico Segmento business fiere Segmento leisure week end... Totale / / / Solo una previsione di questo tipo, per quanto fallibile, è effettiva perché si colloca al livello di dettaglio del booking (ogni prenotazione è fatta in riferimento ad una determinata data e ad un determinato numero di camere). Si può pensare che sul lungo termine (per esempio su un arco temporale superiore ai tre mesi) le previsioni possano essere più approssimative e meno dettagliate (per esempio avere una scansione temporale settimanale piuttosto che giornaliera). Esaurito l orizzonte delle previsioni si presenta il problema di scrivere i numeri nelle caselle corrispondenti alla vendita delle camere che approssimino al meglio quanto accadrà nella pratica.come fare questo? Tralasciando i metodi più complessi (che comunque non è detto che siano i più efficaci!) proponiamo in questa sede alcuni semplici consigli che possono rivelarsi utili allo scopo.

4 Lezione n. 2 - PREVISIONE 4 Consiglio n. 1 Analizzare la struttura storica della domanda In primo luogo occorre leggere i dati storici. Quindi partendo dai dati sulle presenze, ad esempio, può essere utile visualizzare cosa è accaduto l anno scorso, oppure due anni fa o negli ultimi cinque anni (questo dipenderà dall intuito, dalla capacità di analisi nonché, ovviamente, dalla disponibilità dei dati). Si tratta di vedere chi sono stati i nostri clienti in passato, almeno nei periodi che risultano di maggior interesse per il nostro business (il mese di dicembre, il periodo di Pasqua, la prima settimana di luglio etc.). In altre parole occorre eseguire un analisi simile a quella effettuata in fase di segmentazione al fine di esaminare i comportamenti dei segmenti dal punto di vista temporale (la prima parte dell esercizio n. 1 è finalizzata esattamente ad allenare l analista su tale questione). Naturalmente l analisi storica è poi finalizzata ad un confronto con la situazione attuale, cioè rilevare similarità/differenze di comportamenti dei segmenti tra passato e presente (la seconda parte dell esercizio n. 1 suggerisce un simile confronto). Consiglio n. 2 Confrontare l andamento corrente del booking con quello storico Ai fini previsionali può risultare utile vedere, per una determinata data, come si sono accumulate le prenotazioni nel tempo e, quindi, confrontare tale andamento storico con quello corrente. L ipotesi che si intende controllare è quella di individuare similarità/differenze dinamiche che possono aiutare a dare un fondamento alle nostre intuizioni. Anche questa analisi va condotta per segmenti (anche se può essere utile avere un idea dell andamento generale delle vendite cioè della domanda aggregata e non solo di quella distinta per segmenti). La figura seguente illustra graficamente quanto appena discusso. Grafico dell andamento delle prenotazioni per il giorno 21/8. Confronto tra la serie storica e quella corrente aggiornata alla data di osservazione del 3/7

5 Lezione n. 2 - PREVISIONE 5 Gli esercizi n. 2, 3 e 4 sono finalizzati all analisi delle curve cumulative delle prenotazioni correnti sia a livello di domanda complessiva aggregata (n. 2) che a livello di segmento (n.3) oltre che al confronto con il dato storico (n. 4) Consiglio n. 3 Formulare previsioni con metodi sistematici I due consigli precedenti sono fondamentalmente indirizzati all analisi della situazione e mirano solo a fornire conoscenza per formulare previsioni. Sulla base di essi si tratta poi di scrivere i numeri nella predetta tabella delle previsioni. Un metodo previsionale, sebbene molto empirico e di relativa attendibilità, è quello del pick up. La sua utilità, oltre alla sua semplicità, sta proprio nel fornire una base per realizzare sistematicamente (metodicamente) previsioni (che comunque vanno sempre sottoposte al giudizio del revenue manager anche se ottenute con metodologie sofisticate). Il metodo del pick up, che può essere applicato in diverse varianti, è basato sull idea che esista una regolarità nell accumulo delle prenotazioni soprattutto nelle settimane immediatamente precedenti la data di check in oggetto della previsione. Cioè basandosi sull andamento di incremento delle prenotazioni sul periodo più recente si cerca di proiettare tale andamento (supponendo che sia abbastanza regolare) sul futuro (almeno quello più prossimo). Come può essere implementato il metodo pick up? Proviamo ad illustrarlo con un esempio. Supponiamo di disporre della tabella illustrata di seguito. Data mag mag giu giu giu giu giu lug lug lug La tabella mostra, alla data corrente 22 giugno (cella in grigio), la progressione di vendita delle camere. Per esempio nella prima riga risulta che il 18 maggio è stato chiuso con 196 camere vendute e che, una settimana prima (cioè l 11 maggio) di quelle 196 ne erano state vendute solo 84. Vale a dire che nell ultima settimana è stata realizzata, per quella data, una vendita pari a 112 camere. Invece due settimane prima (il 4 maggio) erano state vendute 54 camere e che, tra il 4 e l 11 maggio, sono state vendute 30 camere delle 196 che risulteranno poi vendute, appunto, il 18 maggio. E così via.

6 Lezione n. 2 - PREVISIONE 6 Come funziona il pick up? A partire da una tabella come quella illustrata, si ricava una seconda tabella (tabella di pick up) che illustra il cumulo delle prenotazioni, registrato in ciascuna settimana, rispetto al totale. La tabella di pick up, associata alla precedente, è illustrata di seguito. Data mag mag giu giu giu giu Come si formula una previsione? Nell ipotesi che l accumulazione di camere vendute sia regolare si calcola la media dei cumuli. Si consiglia di limitare il calcolo alle ultime quattro settimane (che l esperienza ritiene maggiormente significative, cfr. celle in grigio). Così si ottiene la seguente tabella. Medie ultime quattro settimane tabella di pick up (relativamente alle date future) medie A questo punto possiamo calcolare previsioni come illustrato nella tabella seguente (celle in grigio). Data mag mag giu giu giu giu giu lug lug lug

7 Infatti oggi, 22 giugno, prevediamo che per il 29 giugno avremo venduto: 74 n. camere prenotate al 22/6 per il 29/6 90 incremento medio a 7 giorni 164 previsione n. camere vendute Oggi, 22 giugno, prevediamo che per il 6 luglio avremo venduto: Lezione n. 2 - PREVISIONE 7 44 n. camere prenotate al 22/6 per il 6/7 115 incremento medio a 14 giorni 159 previsione n. camere vendute E così via. L esercizio n. 5 introduce l applicazione del suddetto metodo del pick up. RIASSUMENDO Ottenere un effettiva previsione orientata al RM significa disporre di un calendario (su un determinato periodo) in cui, giorno per giorno, è indicato il numero delle camere che si prevede saranno acquistate dagli specifici segmenti in cui è articolata la domanda. A questo punto siamo in grado di affrontare alcuni esercizi sulla previsione.

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