Video-Lección de Revenue Management: Cuándo empezar a vender a un precio superior
Es importante para un hotelero saber en qué momento puede empezar a subir precios cuando ha llevado a cabo una estrategia de descuentos y la mejor manera de hacerlo es en base a la interpretación de datos históricos para detectar patrones.
En esta lección veremos cómo hacerlo en base a un caso práctico
- Habitaciones totales: 85
- Precio que hemos definido que el cliente puede llegar a pagar: 250 €
- Precio que definimos para aquellos clientes que se quieran beneficiar de un descuento a cambio de someterse a una restricción (ej. Compra anticipada / tarifa no reembolsable): 150 €
Llevamos a cabo una estrategia en la que premiamos la anticipación de la demanda y vamos a ver cuando debemos parar de vender a 150 € (precio por compra anticipada)
Paso 1:
Lo primero que buscamos es la denominada “regla de la probabilidad” mediante la cual dividiendo la tarifa con descuento entre la tarifa sin descuento nos da un dato que nos indica el punto en el que vender a una tarifa u otra no va a depender de la demanda.
150 €
——— = 60%
250€
Prueba Lógica: Si hacemos el ejercicio de reducir el valor del numerador (150€) veremos que al reducir esta tarifa generaremos más demanda de early booking a un precio más económico y entonces la posibilidad de vender a un precio superior lógicamente se reduce.
100 €
——— = 40%
250€
Siempre que la probabilidad de vender a 250€ sea igual o mayor que la posibilidad de vender a 150€ venderemos a 250€. ¿Lógico no?
Paso 2:
Analizamos nuestros históricos para ver cuantas veces hemos vendido habitaciones a 250 €
Paso 3:
Ahora podemos analizar la probabilidad de vender al menos x habitaciones a 250 € y compararlo con nuestro dato del 60%
¿Cómo?
Para calcular esta probabilidad dividimos el numero de dias que hemos vendido X o más habitaciones entre el total de “observaciones”.
Podemos empezarlo en cualquer punto; vendiendo 24 o mas habitaciones, vendiendo 25 o mas habitaciones etc. Pero mediante nuestra grafica elegiremos el punto mas razonable.
Puedes descargar este excel formulado haciendo clic en el siguiente botón
Conclusiones:
La probabilidad de vender 33 o mas habitaciones a 250 € es del 68%. Para conseguir el revenue esperado para la ultima habitacion deberiamos vender al 68% de 250 € (es decir 170 €). Esto es más de 150 € (la tarifa minima sobre la que estamos trabajando)
Por lo tanto esto nos dice que podemos vender 33 habitaciones a 150 € premiando la anticipacion y el resto hasta 85 (total de habitaciones el hotel) a un precio superior (en este caso a 250 € aunque podríamos vender a partir de 170 €)
Tener en cuenta
Llevar a cabo una limpieza previa de eventos y circunstancias “fuera de lo normal” que se hayan dado en el pasado
Incluir un input de lo que preveamos que va a ocurrir para la fecha concreta de estudio (nuevos eventos en la plaza? Nuevos competidores o competidores que desaparecen? Solicitudes grupos que no habíamos recibido en el pasado?. Aquí también se debe tener en cuenta los no shows analizados en el ejercicio, el % de cumplimiento de grupos…)
Es recomendable hacer el estudio “sin limpieza” y “con limpieza” para valorar ambos escenarios y en base al nuevo escenario (con limpieza) llevar a cabo un escenario pesimista, moderado y optimista
Empezamos a analizar nuestra curva de demanda en base al ejercicio de previsión realizado anteriormente.
Si inicialmente, con respecto a nuestro estudio comenzamos a X días vista con más reservas en mano que en periodos anteriores y hemos hecho limpieza previa entenderemos que:
Es posible que en este periodo la demanda esté reservando con anterioridad? (Las circunstancias pueden ser multiples, reactivacion del mercado, desaparecen competidores, alguna oferta de eary booking que hayamos lanzado…)
Es posible que hayamos captado demanda que en el pasado no tuviéramos (nuevo grupo / evento interesado en nuestro hotel por ejemplo)
Si esto se repite mucho y no hay nada anormal es posible que estemos haciendo mal nuestras previsiones. Por ejemplo por una erronea recopilación de datos
Si quieres ver la explicación en video aquí la tienes. Espero que esta herramienta te sea útil
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Buenos Días Jaime, Me encanta leer tus blogs.. aun mas analizar la información que nos das.
Me encantaría aplicar esto a mi hotel, sin embargo no tengo un reporte de mi PMS el cual me genere la cantidad de reservas que me ingresan con una tarifa especifica. Tenemos opera ,, sabes que informe puedo tener ? Mil gracias
Hola Sandra!
Gracias por tu comentario, no sabría decirte, cada PMS es un mundo pero este dato es fácil de encontrar
Hola Jaime!
Vienes pronto a Bogota? Hace un tiempo tome un seminario de Revenue contigo y me gustaria tener la oportunidad de revisar este tipo de analisis junto con tus sugerencias de analisis diario de prevision y desviaciones en excel ya que no cuento con una herramienta de revenue..
Sigo atenta.
Hola Sandra,
No tengo planificado un viaje en corto plazo pero si buscas una consultoría podemos trabajarla desde aquí!
Estimada Sandra,
En Opera tienes el report que se llama Matrix. Es un report que puedes costumizar. Teneis que hacerlo por rate code y room type.
Saludos de Portugal,
Pedro
Gracias por tu gran aportación Pedro
Buenos Días Pedro Muchas gracias por tu ayuda.
Sabes si este informe se puede tener por dia a dia de un mes?
Solo me aparece por un rango de tiempo es decir información por un mes, por 6 meses pero no dia a dia
Que pena molestarte.. por otra parte conoces algun informe que me permita conocercon que periodo de antelación se hicieron las reservas ?
Lamento tantas preguntas..solo quiero utilizar mejor opera sabes, para no hacer informes manuales y analizar mejor los datos ya que por lo general no hay informes historicos manuales.
De antemano mil gracias!