En el Revenue Management los informes de previsiones juegan un papel fundamental. Pero sus datos no pueden quedarse ahí una vez que han sido obtenidos. En este artículo me voy a centrar en como analizar la demanda y gestionar las tarifas de la manera más adecuada para cada nivel de la misma. Para ello se puede utilizar una tabla de control de demanda.
Esta herramienta ayudará a averiguar cuando es el momento en el que debemos abrir o cerrar parte de las tarifas ofertadas por el establecimiento. Es una herramienta muy utilizada por empresas que aplican técnicas de Revenue Management, ya que es bastante útil, además de fácil de usar y de comprender.
Al final de este artículo he adjuntado un archivo de Excel con un ejemplo de una tabla de predicción de demanda que he realizado. Si tú establecimiento tiene un RMS, probablemente, este archivo te sirva de poco. Pero si eres un establecimiento independiente, una pyme o alguien interesado por el Revenue Management, puede que sea de tu ayuda.
Extracto del archivo de Excel adjunto
Para crear una tabla de control de demanda, se deberán seguir los siguientes pasos:
1) Creación u obtención de la previsión de demanda de fechas futuras
En este caso, lo primero que he hecho ha sido crear una columna para el día de la semana del que se trate, la fecha, las reservas que tenga confirmadas, los días que faltan para la llegada y una última para el pickup. Cada columna se rellenará en base a los datos de la predicción con los que cuente el establecimiento hasta ese momento.
2) Identificación de los puntos gatillo
Cada punto gatillo se asociará a una zona caliente, templada o fría de la demanda en relación a la previsión existente (ocupación). En el ejercicio adjunto, los puntos gatillos son:
- Zona caliente: 100% de ocupación
- Zona templada: 80% de ocupación
- Zona fría: 0% de ocupación
La zona roja (caliente) se alcanzará cuando se llegue o se supere el 100% de ocupación. En este caso se cerrarían las ofertas y se pondría disponible la rack rate. La zona naranja (templada) estará situada entre el 80% y 100% de ocupación. La zona fría (azul) comprenderá al rango desde el 0% hasta el 80% de ocupación. Si la demanda está en esta última franja, se abrirán las tarifas más adecuadas para tratar de aumentar la misma.
3) Determinar las tarifas mínimas asociadas a cada rango de la previsión
Para simplificar un poco, supongamos que el establecimiento tiene sólo tres tarifas disponibles. Esta tabla también se puede realizar con más cantidad de tarifas, e incluso si son bastantes, se podrían agrupar por grupos de tarifas para simplificar la operación. Como dije anteriormente, supongamos que en este caso el establecimiento tiene tres tarifas: 150€ (roja), 120€ (naranja) y 85€ (fría).
Extracto del archivo de Excel adjunto
Teniendo en cuenta esos límites, como observarás en la tabla de Excel adjunta, en la columna denominada (Tarifa), automáticamente se indicará cual será la tarifa a fijar, en base a la ocupación prevista para ese día en cuestión.
Conclusiones
Como comenté al principio, esta herramienta puede ser de bastante utilidad, sobre todo en establecimientos donde no cuenten con un RMS. Además puede ser utilizada a modo de guía para controlar varios niveles de la demanda y maximizar así el RevPAR. El archivo de Excel que adjunto puede parecer muy simple, pero se le pueden ir añadiendo más fórmulas, datos y columnas. ¿Te animas?
Archivo de Excel
