Dlaczego forecast czasem działa, czasami nie działa?

Załóżmy, że chcę sprawdzić ile rezerwacji będę miał na dzień 26 – czyli w Boże Ciało, lub Dzień Mamy. Dzień specjalny.

Przyrost rezerwacji na ten dzień zacząłem rejestrować od momentu, kiedy przyszła pierwsza rezerwacja..

To znaczy, że w mojej tabelce, dzień zero – jest dniem kiedy przyszła pierwsza rezerwacja na 26 Maja. Dnia piątego, rezerwacji było już 7, dnia dziesiątego – 10 itp.

Obecnie jest 10 Maja. Mam 40 rezerwacji na dzień 26 Maja.

Pozostało 16 dni do dnia, który analizuję. Na podstawie tych danych które mam, wyliczyliśmy, algorytmami prognozowania w Excelu, że dnia 55-ego  od pierwszej rezerwacj – czyli 26 Maja, będziemy mieć 71 rezerwacji.

Jest to bardzo ważna informacja dla mnie.

Jest jeszcze 16 dni do 26 Maja, ja wiem ile rezerwacji będę miał, mogę więc pomyśleć jak mieć tych rezerwacji jeszcze więcej, lub jak mieć z nich więcej przychodu.

Zanim jednak podejmę decyzję jak to zrobić, chcę się dowiedzieć, czy 71 rezerwacji na 26 Maja, to dobrze? Czy źle?

Aby się tego dowiedzieć, potrzebuję oprzeć prognozy na jakimś  kontekście:

– można popatrzeć na dane historyczne – porównałem prognozę na 26 Maja, z wynikiem z 26Maja zeszłego roku. Okazuje  się, że w zeszłym roku, 26 Maja miałem 50 rezerwacji. Teoretycznie, oznacza to, że ten rok będzie lepszy, skoro zakładam aż 71 rezerwacji. To jest aż o 42%!

Tylko, że: w zeszłym roku, 26 maj był dniem normalnym. W tym roku jest to Boże Ciało, więc powinienem więc porównać 26Maja2016  z 4 czerwca 2015. Okazuje się, że 4 czerwca zeszłego roku miałem 55 rezerwacji.

To jest wciąż dla mnie dobra wiadomość. Ten rok zapowiada się lepiej. Popyt jest szybszy, większy, więc daje mi to do zrozumienia, że mogę być bardziej wymagający odnośnie ceny (niekoniecznie od razu agresywny cenowo).

Zanim jednak podejmę decyzję odnośnie ceny,

– popatrzę na drugą możliwość osadzenia danych w kontekście: porównam prognozę z budżetem. W budżecie przewidzianych jest na Boże Ciało 60 rezerwacji.

To znaczy, że moja prognoza wygląda bardzo pozytywnie: 29% lepiej w stosunku do roku poprzedniego i 18% lepiej w porównaniu do budżetu.

Zanim jednak podejmę decyzję, koniecznie muszę sprawdzić trzeci kontekst:

– porównać moją ilość rezerwacji w danej cenie, do cen konkurencji.

Mój hotel ma wybrany tzw. Compset – kilka hoteli, które ja uważam, za konkurencję.

Sprawdzam więc w Internecie jakie ceny ma moja konkurencja na 26 Maja.

Z regóły sprawdzam kilka źródeł: Online Travel Agentów, metasearche. Nie zagłębiam się jednak w analyze pomiędzy nimi. Dzięki parytetom cenowym większość źródeł ma te same stawki. Ewentualne odstępstwa są marginesem błędów.

Sytuacja z konkurencją wygląda następująco:

Hotel konkurencyjny A ma najniższą cenę $85, Hotel B $46, Hotel C $29.

Mój hotel ma $45. Celowo jest wypozycjonowany mniej więcej na środku compsetu.

Założyłem sobie, kierowany swoją intuicją, że w okresie wyższego popytu będę aspirował do hotelu A, w okresie niskiego popytu zaczepiał hotel C, a przez cały czas muszę obserwować hotel B – bo jest to dla mnie bezpośrednia konkurencja.

W związku z tym, biorąc pod uwagę, że na 26 Maja prognozuję o 42% lepszy popyt, skorzystam z sytuacji na rynku i podniosę swoją cenę o 20% z $45 do $54.

Czy jest to dobre posunięcie RM?

Ci z Państwa, którzy byli na szkoleniu RM wiedzą, że najbardziej popularną odpowiedzią Revenue Managera jest “ To zależy”. W tym przypadku też mogę tak powiedzieć.

Albowiem pomysł podwyższenia ceny, wynika z pewnej wiedzy, którą zebrałem z różnych źródeł: danych historycznych, które wykorzystałem w prognozie na przyszłość, danych zebranych w Internecie, które dodałem do swojej dedukcji.

Wszystkie czynniki wskazują na to, że powinienem ceny podnieść.

Ale łączy się to z pewnym ryzykiem, które jeśli wezmę pod uwagę teraz, nie będzie dla mnie zaskoczeniem później.

Jakie jest ryzyko, tak wydedukowanej decyzji opartej na wiedzy i analizie?

Sytuacja na rynku może się zmienić. Moja prognoza jest czysto matematyczna i nie musi się sprawdzić. Konkurencja dziś ma takie ceny, jutro może mieć inne ceny. Część rezerwacji pochodzi z Internetu, z opcją płatności w hotelu, więc mogą się anulować lub nie zrealizować. Może zmienić się pogoda. A może wogóle w tym roku popyt będzie dwa razy większy, więc powinienem jeszcze bardziej podwyższyć cenę?

Wszystkie obawy są ważne i słuszne. Zajmijmy się nimi po kolei:

“Forecast nie musi się sprawdzić” – Dlatego nie traktujemy prognozy, jako przepowiedni wydanej raz, która musi się spełnić. Forecast należy aktualizować regularnie, nawet kilka razy dziennie. Idealnie zawsze, kiedy wpadają nowe rezerwacje lub są anulowane.

“Konkurencja może zmienić ceny” – sam fakt zmiany cen u konkurencji nic nam nie mówi. Nie jest to bowiem wierne odzwierciedlenie popytu na rynku, ale mieszanki sytuacji na rynku i polityki sprzedażowo cenowej, którą prowadzi jakaś osoba w hotelu konkurencyjnym. Czy osoba ta wie co robi? Nie wiemy. W jakiej proporcji na ceny konkurencji wpływa rynek? W jakiej polityka osoby? Nie wiemy. Ale faktem jest, że musimy obserwować ceny konkurencji. Możemy to robić ręcznie, co jest mozolne i uciążliwe. W rezultacie niekonsekwentne.

Ja korzystam z narzędzia, które  nie tylko analizuje ceny compsetu, dzięki czemu mogę analizować trendy, zachowania konkurencji:

ale pokazuje mi też jak ceny kształtują się na 26 Maja:

W tym przypadku widać, że na razie konkurencja śpi na 26 Maja, utrzymując swoje ceny. Jedynie mój hotel obniżył wcześniej cenę. Dzięki temu mam większy przyrost rezerwacji niż w zeszłym roku. Dzięki temu mam bazę rezerwacji w hotelu, na której mogę budować następne rezerwacje, więc mogę podjąć większe ryzyko dalszego zarządzania ceną. Na tym przecież polega Revenue Management, prawda?

“Goście mogą anulować rezerwacje” – jeśli mam dostęp do danych swojego hotelu, mogę wyliczyć ile średnio anulacji rezerwacji zostało dokonanych na Boże Ciało w zeszłym roku, tak aby wziąć ten współczynnik w forecastowaniu w tym roku.

Największa tajemnica Revenue Management: forecast i ceny konkurencji, nie są tak naprawdę tajemnicą. Nie posiadają one złotej formuły, która zastosowana w forecaście i w reakcji na konkurencję, nagle potroi przychody naszych obiektów.

Są to dwa największe elementy Revenue Management, które się dynamicznie, na bierząco analizuje, które wspomagają podejmowanie decyzji w środowisku stale zmieniającego się popytu.

Krzysztof Głąbiński

Kategorie: Archiwum

0 Komentarzy

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *