Quanto siete bravi a vendere il vostro hotel?

Vi piacerebbe sapere quanto siete bravi a vendere il vostro hotel? Ecco un metodo innovativo per valutare l’andamento a prescindere dagli aspetti esterni

RevPAR, OCC, ADR tutta roba del passato..o quasi!

Ci sono molti metodi per valutare le performance del vostro hotel. Il più famoso, il REVPAR, considera in modo congiunto sia l’occupazione sia la tariffa media. Ma quello lo conoscete già bene..

Infatti sapete bene che il RevPAR è influenzato da tantissimi fattori esterni oltre che dalla bravura dell’addetto alle vendite.

L’hotel sta andando bene, ti sei mai chiesto perché?

Sai che valutando il RevPAR non potrai mai sapere se il Revenue Manager sta influenzando con il suo operato il tuo fatturato o se è un caso e il fatturato è influenzato da fattori esterni che si sarebbero verificati anche senza il nuovo consulente?

Ecco perchè ho cominciato a ricercare un sistema per filtrare i dati esterni e valutare il vero operato del Revenue Manager.

Ho voluto ricercare un vero indice di efficienza! Vogliamo sapere se sto facendo bene a prescindere da tutto! Infatti ci potrebbe essere il caso in cui sto facendo il massimo, anche se i ricavi sono diminuiti! Se non avessi fatto il massimo, i ricavi sarebbero potuti essere ancora peggiori!!

Abbiamo bisogno di nuovi sistemi per valutare l’operato

Il nuovo sistema si chiama iRev International index, ancora in fase sperimentale e aperto al contributo di chiunque voglia migliorarlo.

Non perdere questa opportunità di crescere professionalmente e fare rete con esperti del tuo campo!

L’importanza della curva di prenotazioni

Una delle colonne portanti di questo indice è l’analisi della curva delle prenotazioni ossia un grafico in cui si registrano le variazioni del numero di prenotazioni in rapporto al tempo per una data di riferimento.

Gli altri pilastri li vedremo più avanti.

La curva delle prenotazioni ci può rivelare una serie di dati molto interessanti come vediamo in questo esempio.

Calcolo qualità booking curve – Esempio pratico

Prendiamo una data a caso il 04/03/2015 per un hotel di 120 camere e andiamo a vedere l’evoluzione delle prenotazioni per quella data.

Al fine dell’esperimento ci interessano questi dati:

Data arrivo a tua scelta	Data partenza	Data inserimento prenotazione	Numero notti	Anticipo	Numero prenotazioni inserite con questi intervalli
04/03/2015	05/03/2015	04/03/2015	1	0	3
04/03/2015	05/03/2015	24/02/2015	1	8	5
04/03/2015	05/03/2015	04/03/2015	1	0	10
04/03/2015	05/03/2015	21/02/2015	1	11	2
04/03/2015	05/03/2015	28/02/2015	1	4	2
04/03/2015	05/03/2015	03/03/2015	1	1	3
04/03/2015	05/03/2015	25/02/2015	1	7	2
04/03/2015	06/03/2015	04/03/2015	2	0	2
04/03/2015	06/03/2015	21/02/2015	2	11	3
04/03/2015	07/03/2015	20/02/2015	3	12	4
04/03/2015	07/03/2015	04/03/2015	3	0	3
04/03/2015	07/03/2015	18/02/2015	3	14	2
04/03/2015	07/03/2015	19/02/2015	3	13	3
04/03/2015	07/03/2015	03/03/2015	3	1	2
04/03/2015	10/03/2015	20/02/2015	6	12	1

Se trasformiamo con la banale tabella pivot possiamo ottenere questa tabella:

Anticipo	Numero prenotazioni	Curva di prenotazioni	Curva ottimale ipotetica
0	18	47	120
1	5	29	111
2	0	24	103
3	0	24	94
4	2	24	86
5	0	22	77
6	0	22	69
7	2	22	60
8	5	20	51
9	0	15	43
10	0	15	34
11	5	15	26
12	5	10	17
13	3	5	9
14	2	2	0

Ho aggiunto la colonna curva di prenotazioni (booking curve) e curva ipotetica ottimale e se disponiamo su un grafico otteniamo la seguente distribuzione:

Come vedete dal grafico ho aggiunto la retta di regressione, sia per l’andamento della booking curve, sia per la retta ottimale (ovviamente in questo caso ricopre perfettamente la retta viola).

Grazie all’equazione delle due rette di regressione posso calcolare la lunghezza delle due rette compresa tra il punto 15 e il punto 1, ovvero dal 15° giorno prima dell’arrivo (in questo caso era il giorno in cui ho ricevuto la prima prenotazione) e il giorno di arrivo stesso. Grazie a questo piccolo calcolo potremo valutare la lunghezza e potremo confrontarla con quella della retta ipotetica ottimale.

Curva reale
P1;	x=	1
P1;	y=	35
P2;	x=	15
P2;	y=	5
d1=	33,47
Curva ipotetica
P1;	x=	1
P1;	y=	120
P2;	x=	15
P2;	y=	0
d2=	120,81
Possiamo ipotizzare un’efficienza delle vendite del:
iRev Index=	27,7
NB. Questo valore va da 1 a 100 con 100 come il massimo dell’efficienza

Dal confronto si calcola l’indice di efficienza della curva di prenotazioni o pick-up.

27,7 è un buon risultato?

In questo esempio risulta essere 27,7 su una scala di 100! Il dato potrebbe essere valutato negativamente poiché in pagella corrisponderebbe ad un bel 3! Ma attenzione, bisogna sempre rapportare il dato di quest’anno con quello dell’anno passato e ragionare in ottica di migliorare il passato! Quindi il risultato in questo caso è basso ma se l’anno precedente fosse stato ancora più basso, si potrebbe essere soddisfatti anche di un 3 in pagella!!

Valutazione della curva di prenotazioni – il primo pilastro di iRev Index

Questo è uno dei tre pilastri che andranno a comporre l’indice iRev International che vedremo nel dettaglio in altri post che seguiranno

Provate anche con i vostri dati a misurare l’efficienza della tua curva di prenotazioni!