Revenue Management alberghiero ai tempi del Covid-19

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Nel settore alberghiero, il Revenue Management è un approccio sistematico per “vendere la stanza giusta, al cliente giusto, al momento giusto, al giusto prezzo, attraverso il giusto canale di distribuzione, con la migliore efficienza dei costi”.
Nulla sarà come prima nel campo del turismo e dell’ospitalità alberghiera dopo la crisi del COVID-19.
In seguito alcune riflessioni sul Revenue Management, partendo dalle definizioni classiche e concretizzando il tutto nel contesto attuale.

Perché il Revenue Management interessa all’albergatore? 

Da che mondo è mondo gli albergatori cercano di vendersi nel modo più profittevole, valutando la concorrenza, tenendo conto del periodo, considerando i vari tipi di clienti, aggiustando i prezzi e le disponibilità delle stanze.
Nel contesto attuale la rapidità dei cambiamenti aumenta, le opportunità  di vendita sono maggiori, i clienti hanno esigenze sempre più diverse. Se a questo si aggiunge la novità dirompente causata dal COVID-19 e’ chiara la priorità che un albergatore intelligente deve dedicare al Revenue Management.

Anche il Revenue Management nasce da una crisi

All’inizio degli anni ’80, la combinazione di una lieve recessione e di una nuova spinta alla concorrenza generata dalla legge sulla deregolamentazione delle compagnie aeree (1978) mise in crisi le compagnie tradizionali.
Le compagnie aeree a basso costo come People Express stavano crescendo rapidamente e American Airlines rischiava il fallimento.
Anche in quel contesto, la crisi accelerò il processo di innovazione e si trasformò alla fine in un grande successo.

Robert Crandall, allora presidente e CEO di American Airlines, fu pioniere di una pratica basata sull’analisi dei dati (da lui chiamata gestione del rendimento o yield management), che puntava alla massimizzazione delle entrate attraverso il controllo dell’inventario (quanti posti sono venduti nei vari periodi per vari tipi di biglietto, orientati ai viaggiatori business o turisti).
Dopo aver investito milioni nello sviluppo di un software chiamato DINAMO (Dynamic Inventory Optimization and Maintenance Optimizer), American Airlines annunciò nel 1985 le tariffe Ultimate Super Saver a un prezzo inferiore rispetto a PeoplExpress.
Queste tariffe non erano rimborsabili, avevano l’obbligo di acquisto anticipato ed erano disponibili solo se l’azienda riteneva di avere capacità in eccesso per certe date (posti che non sarebbe riuscita a vendere ai clienti business).
Tali vincoli erano fondamentali per evitare la cannibalizzazione (utenti business che acquistano biglietti low-cost).
Questo sistema di Revenue Management indirizzava gli sconti solo a quelle situazioni in cui era previsto un surplus di posti vuoti.

Nel corso dell’anno successivo, le entrate di American Airlines aumentano del 14,5% e i suoi profitti del 47,8%.

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Perchè viene chiamato “Revenue” e non “Profit” Management? 

In fondo l’obiettivo dovrebbe essere il profitto, non il fatturato, che può comportare profitti negativi se i costi sono troppo alti.
Il motivo è storico: nelle compagnie aeree i costi variabili (quelli collegati alla presenza di un viaggiatore in più) sono bassi e trascurabili rispetto ai costi fissi (gli aerei e i dipendenti) e quindi massimizzare il fatturato implica in prima approssimazione massimizzare i profitti.

Nel caso degli alberghi i costi variabili non sono trascurabili, e si dovrebbe parlare più correttamente di Profit Management (gestione del profitto). 

Perché è importante il Revenue Management?

Per i proprietari di hotel, il Revenue Management offre la possibilità di ottenere il massimo dall’inventario di camere, consentendo di massimizzare la quantità di denaro generata dal business. Consente ai decisori di fare scelte informate e basate sui dati, piuttosto che fare affidamento su istinto o congetture (“la speranza non è un piano”, citando il giornalista Anderson Cooper).
Questo è cruciale quando il contesto cambia drasticamente come per il COVID-19, non possiamo fare affidamento su quello che andava bene un anno fa, l’intuizione ci aiuta poco.
Servirà sempre più analizzare tempestivamente i primi segnali della ripartenza (clienti, prezzi, regole, …) per decidere rapidamente la configurazione ottimale dei prezzi e dell’offerta, configurazione che dovrà cambiare rapidamente giorno dopo giorno, settimana dopo settimana.

Chi fu il primo pioniere del Revenue Management alberghiero?

Gli hotel condividono con le compagnie aeree un inventario deperibile (la notte del 15 agosto o si vende entro tale data oppure è persa), la prenotazione anticipata dei clienti, la concorrenza a basso costo e le ampie oscillazioni nella domanda.
Non sorprende che i successi delle compagnie aeree con il Revenue Management siano stati presto imitati dagli albergatori. 
Negli anni ‘90, la catena alberghiera Marriott investì in sistemi Revenue Management automatizzati per ottenere previsioni giornaliere della domanda e formulare raccomandazioni di vendita per le sue 160.000 stanze.
Applicarono la stessa logica di “tariffe recintate” (fenced rate) come le compagnie aeree, per offrire sconti mirati in base alla domanda a segmenti di mercato sensibili ai prezzi (vietandone l’utilizzo ai clienti business con le tasche piene di soldi).

La complessità aggiuntiva in campo alberghiero è creata dalla durata molto variabile del soggiorno (mentre un volo aereo è in genere limitato ad una o al massimo due o tre tratte).
Il sistema di previsione della domanda serve quindi per ottimizzare la disponibilità delle camere per prezzo e durata del soggiorno.

Verso la metà degli anni ’90, il riuscito esperimento di Revenue Management da parte di Marriott da i suoi frutti aumentando tra i 150 milioni e i 200 milioni di dollari le entrate annuali (circa 1.250$ in più a stanza, all’anno).

Quali sono gli elementi fondamentali nel Revenue Management?

🧙‍♂️ PREVISIONE DELLA DOMANDA

Previsioni scientifiche della domanda possono basarsi:

  • sulla domanda storica (esempio: andamento della domanda nell’anno scorso);
  • su dati parziali di prenotazioni già ricevute per una data futura (prenotazioni “on-the-book”);
  • sull’andamento della curva di prenotazione (nota come “pick-up curve“), che indica con quanto anticipo si ricevono prenotazioni per un certo periodo o per una certa data, su eventi specifici ricorrenti (esempio. Pasqua o Natale);
  • su combinazioni ottimali dei precedenti, spesso con l’aggiunta di dati “esterni” (esempio: previsioni meteo o andamento dei concorrenti);
Confronto di pick-up per tipologia di camera su periodi differenti su sistema Ciaomanager

Nella previsione, sistemi avanzati distinguono con chiarezza clienti “leisure”, clienti “business” e prenotazioni di gruppo. Se un albergo lavora molto con gruppi organizzati e il sistema RM considera la prenotazione di un gruppo numeroso come un picco di domanda “normale”, potrebbe suggerire aumenti radicali di prezzo in grado di azzerare la domanda per il futuro.

👨‍🏫 OTTIMIZZAZIONE DINAMICA DEI PREZZI E DELLE DISPONIBILITÀ

Appena è disponibile una previsione della domanda per date future , un albergatore potrebbe fare a mano una serie di esercizi del tipo what-if come: “Di quanto aumenterebbe il profitto se per la data di Ferragosto il costo di una stanza aumentasse di 10 Euro?”.

cubo di rubik
Lavorare con i what if è come risolvere un cubo di Rubik

Questi esercizi what-if dovrebbero essere ripetuti per tutte le date future in un intervallo ragionevole (es. tre mesi), per tutte le tipologie di stanze, per tutte le durate di soggiorno, per tutte le condizioni di prenotazione, ecc.

Gli esercizi devono tenere conto di possibili errori nelle previsioni (per definizione non coincidono sempre con la realtà).
Alcuni albergatori, o Revenue Manager, fanno ancora a mano esercizi di questo tipo. Il compito è però gigantesco ed è chiaro che il software ed i computer di questi anni possono facilmente analizzare milioni di possibilità fornendo all’albergatore suggerimenti per prezzi e disponibilità ottimali per tutto il periodo e tutte le condizioni.

I due punti precedenti in genere permettono un salto notevole nel profitto di un albergo mentre sistemi più sofisticati e completi possono prevedere moduli aggiuntivi, come ad esempio progettazione strategica delle tipologie di stanza, possibile overbooking (desiderato e pianificato), possibilità di upselling, modelli dei costi variabili (anche approssimati), previsioni meteo, analisi puntuale della concorrenza, analisi dell’andamento complessivo del mercato, stima dell’elasticità al prezzo per varie tipologie di clienti, intelligenza artificiale e machine learning (apprendimento automatico dai dati).
Il suggerimento è di iniziare da un nocciolo di parametri più significativo, sintonizzando in modo graduale il sistema.

Come si prevede la domanda in Revenue Management?

Prevedere la domanda futura di stanze è un punto di partenza fondamentale.
Il motivo è facile da capire: il nocciolo di tecniche di Revenue Management si basa su esercizi di what-if come ad esempio “Cosa succede se alzo le tariffe del mese di agosto del 10%?”.
Il fatto che questi esercizi vengano eseguiti a mano o tramite un computer cambia poco ma per capire cosa succede ho bisogno di due elementi:

  • una stima della domanda residua (clienti che chiederanno stanze da qui al mese di agosto);
  • una stima di come i clienti modificano la loro propensione all’acquisto in base ai prezzi (elasticità della domanda al prezzo);

Per semplificare:
SE per agosto (secondo una stima derivata dal passato) devono ancora arrivare 1000 richieste di stanze
E SE i prezzi che propongo per agosto porteranno il 40% dei clienti a rifiutare la proposta
ALLORA posso ricavare una stima dei ricavi addizionali per agosto (600 notti prenotate X prezzo tariffa).

Posso ripetere l’analisi what-if per altri possibili aumenti o diminuzioni di prezzo.

Stimare l’elasticità della domanda al prezzo dopo COVID-19 dovrà necessariamente considerare cambiamenti drastici nella composizione della clientela, che sarà maggiormente composta da:

  • turisti locali (staycation, termine per indicare chi fa vacanza vicino a casa, o almeno nel proprio Paese);
  • minor numero di gruppi organizzati (stare distanti e non in gruppo sarà una priorità);

In questo campo conta sia il breve periodo (cosa capiterà nelle prossime settimane) che il lungo periodo (come reagiranno i clienti quando i nuovi modi di vivere imposti dal post COVID-19 faranno ormai parte di un nuova  quotidianità).

Nel mondo reale queste stime non sono mai banali, anzitutto perché spesso si osservano solo le prenotazioni confermate e non sempre le prenotazioni rifiutate.
Pensiamo ad esempio richieste fatte su OTA che vengono successivamente annullate.

Le stime sono quindi stime censurate(termine tecnico per indicare che parte dell’informazione è nascosta o non disponibile). 
Spesso le prenotazioni vengono cancellate, con  tassi di cancellazione medi di circa il 30-50% delle prenotazioni ed è quindi bene stimare non solo la domanda ma anche l’andamento delle cancellazioni nel tempo. 

Le previsioni della domanda possono essere basate su:

  • l’andamento dell’anno precedente;
  • l’andamento delle prenotazioni già ricevute quest’anno per i mesi successivi (si veda curva di pick-up);
  • combinazione delle precedenti;

Infatti, la stagione corrente può essere diversa da quella dall’anno precedente per motivi diversi come l’andamento complessivo dell’economia, cambiamento nei voli aerei per raggiungere una destinazione, campagne pubblicitarie, ecc.

Esempio di Revenue Management intelligente che mostra la variazione suggerita per data e per tipo di alloggio (servizio Sinapsi Revenue)

In momenti di crisi e cambiamenti drastici come per il Coronavirus, l’andamento dell’anno precedente perde di significato.
L’andamento delle prenotazioni e cancellazioni post-COVID-19 si misurerà nelle prossime settimane e mesi.

Sistemi software in cloud che usano online machine learning per imparare rapidamente il nuovo andamento delle prenotazioni diventano indispensabili per reagire rapidamente al nuovo contesto. 

Gli esempi visti sin ora ci fanno capire l’elevata complessità del Revenue Management e la difficoltà dello stimare a mano tutti i nuovi fattori per la determinazione dei prezzi ottimali.

Come fare per prepararsi al futuro?

turista a Venezia

Gli albergatori nella crisi del COVID-19 devono pensare di essere naufraghi su un’isola sconosciuta, dove dovranno imparare a sopravvivere in modo innovativo come novelli Robinson Crusoe.
Come per altre crisi, vincerà chi sarà disposto a ripensare e riorganizzare in modo radicale e innovativo il proprio business.

I software di Revenue Ranagement attuali hanno raggiunto un livello di prestazione impensabile anche solo dieci anni fa, a costi limitati e sostenibili anche da strutture medio-piccole, che devono mettersi in grado di competere ad armi pari con le grandi catene e le gigantesche OTA (Online Travel Agencies).
Un software adeguato, guidato da un fornitore intelligente e aperto all’innovazione  può aumentare i ricavi delle camere del 5% con punte fino al 20%-30% e si ripaga spesso nel giro di qualche mese.

Investire nella tecnologia e nel software di Revenue Management può dare un’accelerazione alla ripresa. La crisi COVID-19 potrebbe segnare (finalmente?) la fine del foglio di calcolo Excel come metodo di Revenue Management.
Ora è il momento di convincere il management e la proprietà che un sistema di Revenue Management  basato su cloud, online machine learning, misura dei dati rilevanti, sperimentazione e ottimizzazione continua può aiutare la proprietà a ripartire e a competere con successo nel super complesso mercato post-crisi.

Immaginate di essere abituati a guidare una barca a remi in acque tranquille.
Ora vi trovate su un windsurf con il vento che soffia a 40 nodi e una burrasca in arrivo.
Non è facile stare in equilibrio, ma quando ci riuscirete potreste accorgervi che la velocità e l’emozione possono essere maggiori.

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Guida utile per una migliore definizione del piano strategico

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