Factores clave para calcular tu forecast de demanda

por Julia Rey

4 junio, 2021

Factores clave para hacer forecasting

Comprender la demanda futura es especialmente relevante cuando el sector turístico se encuentra en un momento crítico 

 

Artículo original publicado en beonprice.com el 16/10/17

 

La dirección estratégica del negocio hotelero, y los Revenue Managers en particular, necesitan comprender la demanda futura para ajustar sus decisiones, de forma que consigan mejorar factores como la ocupación, los ingresos o las necesidades operativas asociadas a la demanda en cada momento. Esto es especialmente relevante en momentos como el actual, donde la situación del sector turístico ha dado un vuelco trascendental como consecuencia de la pandemia de COVID-19.

El objetivo de cualquier responsable de Revenue Management es captar el mayor número de ingresos para una cantidad finita de unidades alojativas, por lo que es importante disponer de la capacidad para calcular previsiones y anticiparse lo máximo posible a las necesidades de la demanda.

 

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A veces, cuando proyectamos un momento en el futuro e intentamos adelantarnos a la demanda de un determinado mercado, puede parecer que se toman decisiones basadas simplemente en la experiencia o en la intuición. No obstante, los RMS actualmente ayudan a interpretar 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 siempre es conveniente estar atentos a posibles cambios, es precisamente ahora cuando debemos estar más alerta ya que la demanda está sujeta a cambios bruscos dada la situación de crisis sanitaria.

 

Teniendo esto en cuenta, veamos qué cinco factores debemos tener siempre presentes a la hora de actualizar nuestras previsiones de demanda, ya que pueden afectar al comportamiento de ésta:

  1. Condiciones de venta de nuestras tarifas
  2. Estrategias de segmentación
  3. Desviaciones de tendencias entre datos históricos y actuales
  4. Antelación de reservas y booking pace
  5. Agilidad ante variaciones puntuales de demanda

 

 

Condiciones de venta de nuestras tarifas

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. 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.

No debemos centrar nuestra previsión de demanda de forma instintiva partiendo sólo del número de habitaciones disponibles, puesto que no nos daría visibilidad de la demanda total y limitamos la capacidad para maximizar ingresos.

En una época en la que el sector hotelero está en proceso de recuperación tras la crisis provocada por el COVID-19, puede parecer pretencioso aproximarnos a una predicción de demanda desde la perspectiva de demanda global esperando que supere la capacidad del hotel. Sin embargo, ser capaces de captar esa visión amplia de la demanda total del mercado, nos va a dar un conocimiento mayor de del entorno y del comportamiento de nuestros clientes y por tanto seremos capaces de ofrecerles un mejor servicio al precio más adecuado, maximizando nuestros resultados.

 

 

Estrategias 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.

 

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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.

 

Desviaciones de tendencias entre datos históricos y actuales

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.

Esto es especialmente relevante en la época post-COVID, donde los datos históricos han perdido relevancia, y es necesario incorporar nuevas fuentes de información para ser capaces de hacer una predicción de demanda más ajustada a la realidad.

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. Además, el proceso de forecasting tiene que adaptarse a la nueva coyuntura macroeconómica.

 

 

Antelación de reservas y booking pace

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.

De nuevo, la pandemia ha acentuado la modificación de estos comportamientos de los consumidores, y la demanda se ha convertido en algo muy volátil e inestable. La incertidumbre reduce la antelación de reserva y potencia las decisiones de compra de última hora. Debemos tener esto presente en el análisis de tendencias y la observación de nuestro ritmo de reservas.

 

 

Agilidad ante variaciones 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, o 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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