Descubre por qué un calendario de eventos es de poca utilidad al establecer tarifas óptimas para las habitaciones de tu hotel y por qué los datos dinámicos en tiempo real son una mejor manera de pronosticar la demanda.
Prever la demanda es probablemente la tarea más tediosa y desafiante para un hotelero. Evaluar cómo fluctúa y reducirlo a cómo afectará su propiedad, es a lo que me gusta referirme como demanda calificada, una ciencia en sí misma.
Algunos sistemas de gestión de ingresos afirman que toman en cuenta eventualidades como la información de vuelos, o incluso el clima.
Lo expondré directamente; ninguno de los anteriores como fuentes de datos aisladas sirven de ayuda en un entorno de fijación precisa de precios. Los datos de estas fuentes son demasiado ruidosas y, en muchos casos, engañosas.
Para ejemplificar, centrémonos en los calendarios de eventos. Un calendario de eventos es otra fuente de ejemplo que es demasiado ruidosa en términos de datos y es de poca utilidad al establecer tarifas óptimas para las habitaciones de tu hotel, principalmente por las siguientes razones:
- Siempre habrá eventos que no están en el calendario de eventos, pero que podrían tener un efecto fundamental en la demanda de tu propiedad, como bodas locales, un grupo más pequeño de viajeros corporativos, etc., que arruinarán el precio (se vende demasiado barato !) ya que esta demanda no aparecerá en el calendario de eventos y será una sorpresa.
- Si tienes un evento en el calendario de eventos; deberás realizar una evaluación manual del evento; respondiendo las siguientes preguntas: – Cuántos asistirán a este evento (probablemente será una estimación)- De su estimación aproximada del número total de asistentes a este evento; ¿Cuántos pasan la noche en contraste con los que asisten al evento y luego se van a casa (no necesitan hospedarse en un hotel porque viven en el área)? – Incluso si tuvieras que responder los puntos A y B anteriores; en base a esta estimación, ¿necesitas evaluar cuántos de los que necesitan una habitación de hotel considerarán reservar tu hotel?
Ejemplo de caso del cliente
Tengo un ejemplo práctico; de un verdadero cliente nuestro.
Ed Sheeran (el famoso artista / cantante) anunció que venía a la ciudad, donde se encontraba el hotel de un cliente de Atomize, como parte de su gira europea. Tan pronto como se anunció la gira, los fanáticos de Ed Sheeran fueron los primeros en reaccionar al anuncio y casi de inmediato comenzaron a buscar habitaciones de hotel en la ciudad.
El cliente Atomize tenía nuestro Javascript personalizado en su lugar, y registró una mayor actividad de búsqueda, al igual que un sismógrafo antes de un terremoto. El aumento en la información de búsqueda se introdujo automáticamente en el motor de optimización Atomize. Después; Los precios de nuestros clientes aumentaron instantáneamente como consecuencia de la actividad de búsqueda y sin que nuestro cliente supiera qué provocó los aumentos repentinos de precios.
En consecuencia, sus precios eran ahora los más altos en su mercado local. Sin embargo, sus competidores no habían cambiado sus precios ya que no tenían información avanzada sobre el próximo concierto de Ed Sheeran y no tenían oportunidad de tomar ninguna acción porque este evento aún no estaba en sus calendarios de eventos. En consecuencia, esos competidores vendieron sus habitaciones, demasiado baratos, en menos de 4 horas después del comunicado de prensa. El único hotel que quedaba con suministro en toda la ciudad era el hotel de nuestro cliente, porque en el frenesí inicial de la reserva nadie había reservado su hotel debido a los altos precios que rápidamente estableció el motor de optimización Atomize.
Lo que sucede después es mágico: nuestro cliente del hotel (o el algoritmo Atomize) lentamente comenzó a bajar los precios de sus habitaciones hasta el punto en que comenzaron a aparecer las reservaciones. Las reservaciones comenzaron a suceder cuando los precios eran 250 % más alto que antes de que se publicara el comunicado de prensa: para la fecha del concierto, el hotel había aumentado el RevPAR cerca del 300%.
Por consiguiente; ¡Adivina menos cuando tomes decisiones de precios y confía más en los datos que importan!
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