Revenue Management Prof.ssa Valentina Della Corte.

Presentazione sul tema: "Revenue Management Prof.ssa Valentina Della Corte."— Transcript della presentazione:

1 Revenue Management Prof.ssa Valentina Della Corte

2 La previsione Capitolo 4

3 La fase di previsione Quando studiamo i segmenti, abbiamo bisogno di capire:  Chi spende?  Come spende?  Quando spende?

4 Prevedere per pianificare  Il vantaggio di avere un’idea sul futuro mette in condizione di pianificare e quindi di agire, di muoversi verso una direzione. Previsione corretta Previsione errata Agiamo nella giusta direzione -Cambiamo il nostro piano -Non agiamo Se si agisce senza un piano non si è in grado di riconoscere i propri errori e nemmeno di riconoscere i successi

5 Gli effetti della previsione 1/2  La vera libertà è di cambiare le proprie strutture e strategie in modo che il futuro sia diverso da quello a cui si andrebbe incontro se non si fossero apportati alcuni cambiamenti

6 Gli effetti della previsione 2/2  Si può pensare ad un “orizzonte”, costruito consapevolmente dal management, che costituisca una “cornice” entro cui lavorare. Questo orizzonte non predice “cosa accadrà esattamente” in una determinata data futura ma fornisce un “quadro di impegno” per il management il quale, agendo, faccia si che “accada” il desiderabile e sia evitato l’indesiderabile.

7 Fasi della previsione La previsione Cosa prevedere Da dove partire Come prevedere

8 1. Cosa prevedere  Nella prospettiva del RM alberghiero, le previsioni riguardano le camere e devono essere distinte per data e per segmenti di mercato.  Inoltre, non bisogna dimenticare i ricavi potenzialmente generabili dalla presenza dell’ospite in albergo (bar, ristorante, garage, ecc.) Quante camere venderemo in futuro? La previsione della domanda totale non basta per massimizzare i rendimenti Quante al giorno? La previsione per periodi non è sufficiente (date di check-in e check-out diverse) Per quali segmenti? Bisogna capire se è possibile accettare determinate prenotazioni e a che prezzo

9 2. Da dove partire 1/2  È realistico ottenere previsioni di questo tipo?  Cosa bisogna considerare? Prenotazioni andate a buon fine No-show Partenze anticipate (under-stay) Usi giornalieri (day use) Partenze posticipate (over-stay)

10 2. Da dove partire 2/2  Bisogna individuare il proprio posizionamento rispetto al dato territoriale globale (territorio cittadino, comunale, regionale, ecc.).

11 3. Come prevedere  Quali strumenti possono supportare tale attività? Strumenti semplici Sistemi complessi

12 Strumenti semplici Grafico delle camere vendute nella prima settimana di ottobre dell’anno precedente 3/10 6/10 80 0 Camere vendute 1/10 2/10 4/10 5/10 7/10 Leisure Business Il grafico può dare un’idea per ipotizzare le vendite, per segmento, per il mese di ottobre dell’anno in corso

13 Strumenti semplici  Anche un semplice foglio elettronico può generare, con le opportune indicazioni, un’ampia varietà di grafici relativamente a prenotazioni, cancellazioni, no show, REVPAR, ecc. in base agni intervalli temporali che riteniamo più significativi

14 L’importanza della riproduzione grafica  Per lavorare efficacemente, il revenue manager deve avere la possibilità di generare, con facilità, un’ampia varietà di grafici relativi alle grandezze che ritiene più utili osservare.

15 Gli aspetti critici: gli eventi  Alcuni eventi significativi possono modificare i trend tradizionali.  Un adeguato sistema di revenue management deve consentire la gestione di un calendario di eventi che si ritiene possa incidere in maniera rilevante sui clienti e, quindi, sui ricavi. Eventi fieristici Eventi culturali Eventi sportivi Convegni Nuovi dati utili: % di walk in, lista di segmenti associati all’evento, ecc.

16 Gli aspetti critici: l’orizzonte di previsione  Quanto in avanti devono spingersi le previsioni? Previsioni di breve periodo Previsioni di lungo periodo - più dettagliate e sicure. -più incerte e rischiose Un sistema di RM deve dedicarsi non solo a guidare la massimizzazione dei ricavi sul breve termine ma cercare, per quanto possibile, di supportare le vendite anche su periodi più lunghi fornendo le previsioni correlate.

17 L’output della previsione  La previsione ideale si traduce in un calendario che riporti, per ciascun giorno, quante camere vendere per ciascun segmento di clienti.

18 Una previsione utile  Calendario a breve termine  Calendario a lungo termine Il calendario a breve termine dovrà essere aggiornato tutti i giorni in base all’andamento delle previsioni. Il calendario a lungo termine (es. da 90 giorni in avanti) registrerà le previsioni, settimana per settimana e segmento per segmento. Aggiornamento giornaliero Aggiornamento settimanale

19 Calendario previsioni a breve termine (numeri=camere) DataSegmento business generico Segmento business fiere Segmento leisure week-end …Totale ……………… 15/11251510…… 16/11151213…… 17/1121148…… ………………

20 Il pick up classico L’idea di base del pick up è che esista, sul breve termine, una regolarità di incremento del livello delle prenotazioni.  Il metodo suggerisce la quantità di camere vendute per una determinata data futura sulla base degli incrementi di prenotazioni registrati nelle settimane immediatamente precedenti.

21 Il pick up classico: le fasi Fase 3 Fase 2 Fase 1 Calcolo degli incrementi (per periodi) a partire dai dati relativi all’andame nto delle prenotazioni Calcolo della media degli incrementi (per attenuare eventuali effetti distorsivi) Calcolo delle proiezioni sulle vendite future sommando le medie degli incrementi alle prenotazioni in essere Più che di proiezioni, è opportuno parlare di suggerimenti che consentono di valutare i trend in corso e, introducendo eventuali correzioni, effettuare le previsioni.

22 Il pick up classico: primi passi Numero giorni precedenti Data07142128354249… 18-mag19684542512742… 25-mag21689592811531… 01-giu15280462110431… 08-giu1426641209532… 15-giu1595439178421… 22-giu1716640199421… 29-giu74492011531… 06-lug442412542… 13-lug1910531… 20-lug8431… …………… Calendario vendite/prenotazioni camere