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5 factores que pueden alterar las previsiones de la demanda

por Beonprice

5 factores que pueden alterar las previsiones de la demanda

Para los responsables de Revenue Management de hoy, resulta crucial comprender la demanda futura para poder ajustar factores tan representativos como la ocupación, los ingresos o las necesidades operativas asociadas a la demanda en cada momento.

El fin último de todo responsable de Revenue es capturar el mayor número de ingresos para un número finito de unidades alojativas “perecederas”, por lo que es importante disponer de la capacidad para crear previsiones en el momento y anticiparse lo máximo posible a las necesidades de la demanda.


Es posible que cuando pensamos en proyecciones a futuro o en adelantarnos a la demanda para un determinado mercado o para un momento puntual pueda parecer que se toman decisiones basadas simplemente en la experiencia. Actualmente, los RMS ayudan a interpretar los datos históricos, incluir datos de mercado a futuro y proponer la situación ideal de tu alojamiento dentro de un contexto determinado. En situaciones de normalidad absoluta del mercado, y sin factores que inciden significativamente en la demanda, no suele haber grandes variaciones aunque conviene estar constantemente atentos a los posibles cambios.


Siguiendo con el artículo, vamos a centrarnos en la previsión de la demanda y a determinar qué cinco factores no debemos perder de vista para no romper esa armonía que tanto cuesta generar en el alojamiento:


1. Falta de responsabilidad de la reserva.


Un error común en la previsión de la demanda consiste en no contar con una política de restricciones adecuada. La demanda sin restricciones es la demanda real de su producto sin tener en cuenta las limitaciones naturales de una propiedad. En otras palabras, si distribuyes 100 habitaciones cuando tienes 100 habitaciones es diferente que si distribuyes  100 contando con 500. Independientemente de la limitación real (o percibida), con una mayor demanda real se pueden establecer puntos de precio más altos, lo que maximiza el potencial de ingresos para el mismo número de habitaciones.


Los Revenue Managers suelen centrarse en la previsión de la demanda por instinto como, por ejemplo, partiendo del número de habitaciones disponibles.


Esta forma de trabajar puede ser buena para las predicciones operativas pero, si se limita la visibilidad de la oportunidad de la demanda total, se limita la capacidad para maximizar los ingresos.


2. Insuficientes datos para sostener una estrategia de segmentación


Una apuesta ganadora, hoy en día, consiste en la segmentación y personalización del producto apoyado en datos. Una posición interesante podría ser aprovechar la información generada por nuestro sistema RMS para determinar qué mix de viajero es lo suficientemente interesante, sobre el ingreso que genera, para apoyar la personalización de su producto o los canales que son necesarios utilizar para su captación.


Por lo tanto, no disponer de datos no es solamente una debilidad de cara a reconocer nuevas vías de negocio sino que también es un factor que influye en la identificación de cambios y mejoras que podemos implementar.


3. Desequilibrio entre los datos históricos y las condiciones actuales de la demanda.


Si bien son de gran utilidad para establecer una línea de base en el planteamiento de la demanda futura, los datos de la demanda histórica no siempre son el mejor indicador de lo que en realidad será la demanda final. En otras palabras, si piensas en lo que ocurrió el año pasado y, sin dar cuenta de lo que está pasando en el mercado en el momento actual, darás lugar a una previsión de demanda sesgada.


Los algoritmos de Machine Learning que implementan algunas herramientas, como Beonprice, permiten adecuar y equilibrar el peso histórico sobre el resto de  factores, adaptando el histórico al contexto actual. A modo de ejemplo, es importante aplicar un mayor peso al histórico sobre el trabajo a largo plazo mientras que las previsiones a corto plazo se inclinan fuertemente por las condiciones actuales del mercado.


4. Las bajadas en el ritmo de reservas están condicionadas por la antelación.


Existe una gran cantidad de factores que pueden afectar a las previsiones de demanda como son los económicos, sociales, climatológicos, etc. Estos factores pueden ser circunstanciales o bien responder a un cambio de tendencia más profundo. La tecnología ha influido directamente en estos hábitos de consumo de una manera muy importante. Un ejemplo representativo podemos encontrarlo en las reservas que se efectúan mediante dispositivos móviles y que suelen hacerse en fechas próximas al check-in e incluso el mismo día. La planificación al uso está siendo sustituida por la inmediatez que aportan estos dispositivos. Por lo tanto, surge el factor reserva improvisada en perjuicio de una distribución más planificada ante una reserva realizada con más anticipación.


5. Incapacidad para la gestión alternativa de corrientes puntuales de demanda.


Una corriente de demanda se caracteriza por viajeros que se alojan puntualmente en el alojamiento a través de un acontecimientos significativo. Puede que la información que aporta este viajero no represente nada, o que sí lo haga, pero también puede que lleguemos a tener un cliente recurrente por algún acontecimiento que vuelva a repetirse asiduamente en el futuro.


Cada uno de estos segmentos de cliente (también denominados flujos de demanda) tiene su propio comportamiento de reserva y, posiblemente, hasta un producto o una tarifa determinada a su tipología. Todo lo que no sea tener capacidad para adaptarnos a los cambios será una muestra clara de pérdida de competitividad.



El Revenue Management debe ser considerado como una mezcla de arte y ciencia dado que tenemos que ser capaces de interpretar la situación y tomar decisiones rápidas y efectivas. Aprovechar y distribuir una demanda sin restricciones, reduciendo al mínimo el perder la oportunidad de venta, será la llave a la optimización de recursos e ingresos.

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