Estadisticas: no dejamos nunca nada al azar…

Desde el momento en el que se empiza un asesoramiento, una de las fases más delicadas es la localización de datos históricos, una fase muy importante para definir la estrategia comercial y la política tarifaria.

A lo largo de los años nuestros estudios nos han enseñado que un resultado excelente, en términos de facturación de una estructura, depende al 50% de una excelente tarifación de partida: si no es la correcta habrá que corregirla de diferentes maneras a lo largo del proyecto, con sus consecuentes cambios del resultado final.

Entonces ¿Cómo se puede determinar una correcta tarifación de partida?

No solamente es importante entender como una estructura trabajó durante los años anteriores, estudiar las políticas comerciales, los canales de venta utilizados y los que no fueron totalmente aprovechados; también es necesario localizar los datos históricos (por lo menos del último año) de la estructura. Los (datos) históricos son las estadisticas de ocupación y venta de habitaciones.

Analizando y confrontando estos datos podemos obtener informaciones sobre el tipo de clientes de la estructura e individuar eventuales errores cometidos, al fin de solucionarlos para mejorar las prestaciones de la estructura misma.

La correcta localización de los datos – o sea la localización de datos verídicos – es fundamental tanto para determinar la tarifación de partida más adecuada, como en fase de analisis diaria del alcanze de los objetivos establecidos por el Forecast Manager (consultor de pronósticos).

Los datos analizados tienen que ser siempre los mismos:

• Producción diaria BB
• Ocupación total diaria.
• Si es posible también la ocupación de cada tipología de habitación.
• ADR diario (ganancia media diaria por habitación. En Inglés Average Daily Rate)
• RevPar diario (ingreso por habitación disponible)

Sucesivamente, se confrontarán los datos de año en año, teniendo en cuenta los mismos dias de la semana. Por ejemplo se comparará el Domingo 24 de Enero 2016 con el Domingo 25 de Enero 2015 (en ambos casos se trata del 4° Domingo del año analizado) y no el día 24 de Enero 2016  con el 24 de Enero 2015.

Es importante entender cuales son los sucesos que influyen en la ocupación de un hotel y en que medida lo hacen. Lo mismo vale si en una determinada fecha “x” se han producido reservas de grupos y por que razón, si los mismos eventos o reservas (en el caso de los grupos) se podrían repetir al año siguiente.  Por lo tanto, es necesario entender como funcionó hasta hoy la estructura, si con eventuales contratos con tarífas FIT (fijas), T.O. (operadores turísticos), A.D.V. (agencias de viajes) o Allotment (cupo o número de habitaciones reservadas por un T.O.), y cuanto de todo eso queda todavía activo.

Entender la naturaleza de los acontecimientos se vuelve algo muy importante: podrían ser fiestas nacionales – en cuyo caso hay que comparar los eventos entre sí (por ejemplo el 31 de Diciembre 2016 con el 31 de Diciembre 2015)- o pequeños eventos ocasionales (por ejemplo el concierto de Madonna en Roma) o acontecimientos importantes que empujen a la gente a viajar.

Estas son algunas de las informaciones útiles y necesarias que el Forecast Manager necesita a fin de crear una tarifación de partida adecuada y poder analizar las tendencias de la estructura, intentando descifrar lo que busca el mercado en un determinado momento, anticipando en algunos aspectos la presión del mercado en fechas importantes, para poder vender al precio más indicado, detectando el punto real de encuentro entre demanda y oferta.

Durante la fase de analisis diaria, es igualmente importante entender lo que pasa con una fecha en particular. Por ejemplo, en el caso de una fecha que no está caracterizada por un particular evento (por ejemplo el 29 de Abríl 2015), si la estrutura “x” cerró con 20 días de antelación y consiguientes RO (rechazos por ocupación: el cliente no se puede aceptar por falta de habitaciones vacías), con una ganancia media por habitación (ADR) y un RevPar diario dentro de la media tarifaria de venta de la estructura misma:

1. Habrá que entender las causas que caracterizaron la demanda y entender si la misma fecha del año 2016 podría tener la misma importancia.
2. Habrá que preguntarse: “considerando el cierre de ventas anticipado y los muchos rechazos por ocupación (RO), un ADR y un RevPar en la media ¿podría haberme arriesgado más, incrementando el facturado diario de las habitaciones?”

En estos casos es fundamental intentar examinar cualquier acontecimiento, señalando al Forecast Manager todos los detalles, como los R.O. (rechazos por ocupación) y los rechasos por tarífa, es decir, cuando una posible reserva no ha llegado a materializarse por un rechazo por tarífa (que probablemente era demasiado alta para el mercado en ese preciso momento).

Cada dato útil encontrado en la fase de análisis  tiene que ser incluido en las estadisticas, de modo que siempre se pueda analizar cada acontecimiento por sí solo.

Datos que representan un excelente punto de partida para la fase de start-up (puesta en marcha) y también para la evaluación diaria.

Esta última fase es aún más delicada ya que hay  diferentes dinámicas que evaluar diariamente: el contexto temporal, la componente metereológica, las tendencias del mercado, la tasa de cancelación, no-show (persona que no ocupa una plaza reservada previamente) y mucho más.

En fin, nosotros Forecast Manager no nos aburrimos nunca. Pero recordad: nunca dejar nada al azar, cada dato es importante.

Entonces ¿qué estáis esperando?Empezad a apuntar…

Massimo Diodato