© 2009-2023 г. Hotel Advisors info@hoteladvisors.ru + 7 812 603 77 73
Освоение прогнозной аналитики в отельной индустрии. Часть 1
С учетом масштаба отельной индустрии, тренд последних двух десятков лет представляет собой перераспределение прибыли между каналами дистрибуции, уход от прямых бронирований. Инновационный технологичные компании и ОТА, такие как Expedia или Priceline активно доминируют в продажах и растут значительно быстрее, чем большинство крупных отельных сетей. Масштаб дистрибуции услуг стал гораздо сложнее и отели медленно отвечают на изменения рынка. Многие сетевые отели и независимые гостиницы до сих пор живут в мире локальной дистрибуции и используют множество традиционных несопоставимых операционных систем.
В теории работа таких систем направлена на обработку бронирований, управление отелем в целом, ценообразование и взаимодействие с гостями. На практике все системы не синхронизированы и в большинстве случаев наиболее важные решения в отеле принимаются на основе ручного анализа или с использованием специальных таблиц, но не современных автоматизированных систем.
Не удивительно, что прибыльность бизнеса уменьшается, ведь стоимость привлечения гостей стремительно растет до показателей 15% - 25% от общего дохода, более чем в 4 раза по сравнению с гражданской авиацией и арендой автомобилей. Стратегия формирования цены для продажи номерного фонда, основной источник дохода для большинства отелей, и самый простой способ достижения устойчивого финансового результата не выдерживает темпа появления преимуществ, предоставляемых ОТА и других посредников, таких как Google, TripAdvisor.
Новые компании на рынке работают для того, чтобы изменить сложившуюся ситуацию, целью своей деятельности ставят внедрение современного подхода использования Big Data в отельную индустрию, что поможет увеличить прибыльность бизнеса для каждого отельера.
Размещение, особые сложности отрасли.
Номерной фонд отеля, в отличие от розничных продаж, продукт «скоропортящийся», гость может забронировать размещение за дни, недели и месяца до даты заезда. Технологии, используемые в продаже номеров, не полностью соответствуют реальности. Отельеры традиционно используют кривые бронирования и историю бронирований для прогнозирования спроса, но такой способ нельзя назвать очень достоверным. Очень мало других факторов добавляются к воронке продаж, не в пример таким площадкам как Amazon, где все такие данные анализируются и добавляются к воронкам продаж.
Существуют соответствующие источники данных, которые могут лучше спрогнозировать спрос на размещение и конверсию бронирований. Вместо того чтобы использовать только данные из отеля (из PMS отеля), и строить прогноз лишь на этом, необходимо принимать во внимание динамику цен конкурентов, доступность авиа и жд билетов, прогноз погоды, репутацию гостиницы. Такой подход даст более полную картину спроса на размещение на любом рынке, городе и для всякого отеля на даты в будущем.
Например, если загруженность аэропорта в 5 раз превышает такой показатель на аналогичную дату прошлого года, воронка становится очевидной. Или, с учетом поисковых данных с вебсайтов, например 50 и более человек ищут размещение на дату, схожую с другой датой, прогноз спроса станет более точным. Если же 15 и более гостей бронируют размещение по цене несколько превышающую обычную, то можно спрогнозировать малую ценовую чувствительность, следовательно, тарифы необходимо повысить.
Математические расчеты и методы, приведенные выше, не революционны. Они аналогичны алгоритмам, используемым в онлайн продажах, без учета особенностей, которые имеет размещение гостей с уникальным окном бронирования, незаездов и отмен. Эти данные относятся к разряду новых. Десятилетиями отели прогнозировали будущую загрузку, основываясь только на данных истории бронирований и на сегментации клиентских групп. Техники управления доходом, используемые сейчас, также задействуются, но, помимо этого принимаются во внимание поисковые запросы на сайтах и в целом спрос на рынке.
Источник: www.cbronline.com/ Перевод HotelAdvisors, Hospitality Management & Consulting