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Implementación del Modelo de Revenue Management

Implementación del Modelo de Revenue Management

“La anticipación en la toma de decisiones nos permite minimizar el impacto negativo de un período difícil y maximizar las oportunidades del mercado.”

Vamos a analizar el proceso completo de desarrollo e implementación del modelo de RM desde el punto de vista estratégico y operacional.

El departamento de RM es el encargado de realizar las siguientes actividades:

  • Previsión o Forecasting
  • Análisis de la Competencia o Benchmarking
  • Segmentación de la Demanda

La labor de presupuestación es desarrollada generalmente, por el departamento financiero en función de las previsiones que facilite el departamento de RM. Por lo que ambas informaciones son bidireccionales y ambas deben basarse en objetivos generales de la empresa.

El presupuesto debe compararse diariamente con la previsión a largo, medio y corto plazo.

Para gestionar el precio y la capacidad es necesario basarse en la previsión y el presupuesto, y además en cuanto a la fijación de precios se debe tener en cuenta el análisis de competencia, o benchmarking. Las comparaciones deben ser periódicas para todos los segmentos o nichos de mercado.

A partir de esa segmentación de la demanda se debe fijar los precios en el corto plazo, y gestionar la capacidad.

A continuación, analizamos cada uno de los puntos imprescindibles para una correcta implementación del módelo de RM.

estrategias-de-Revenue-Management

En la implementación del Revenue Management como en el desarrollo de cualquier planificación tendremos dos desarrollos:

tactico

estratégico

La previsión de la demanda

La previsión o forecasting pretende predecir el número de clientes que habrá cada día de cada segmento.

De esta manera, se puede dividir la capacidad diaria entre las distintas categorías puestas a la venta.

Los motivos para realizar la previsión son:

  • Presupuestario
  • Operativo
  • Comerciales y de Yield Management

Según Lee (1990) un 10% de aumento en la exactitud de una previsión en las compañías aéreas incrementa el ingreso entre el 5 y el 3% cuando la demanda es alta.

Las previsiones son el input más valioso de los sistemas de YM ya que, sin la exactitud de las mismas, las tarifas y recomendaciones facilitadas por los sistemas resultarían erróneas.

La anticipación en la toma de decisiones nos permite minimizar el impacto negativo de un período difícil y maximizar las oportunidades del mercado.

  • Posición ventajosa sobre nuestros competidores
  • La previsión de la demanda
  • Nos permite reducir al mínimo la incertidumbre en cuanto a los niveles de ocupación/tarifas:
  • En los establecimientos, se realizan las proyecciones semanales, con el objetivo de intentar predecir el futuro del mes en curso, lógicamente cuanto más nos acercamos al final del mes más se ajustan estas previsiones.
  • En los procesos de Revenue Management, realizaremos previsiones a 3 - 6 – 12 meses vista, cada quince días y en algunos establecimientos mensualmente.

Diferencias entre previsión y presupuesto

El objetivo principal de la previsión es determinar la demanda, mientras que el del presupuesto es realizar una previsión de los ingresos, gastos y necesidades futuras de la empresa.

Por otra parte, el presupuesto se elaborará teniendo en cuenta entre otras variables, la previsión de la demanda.

Fases:

  1. Recopilación de datos: históricos y actuales.
  2. Conocer y entender las causas de las denegaciones, cancelaciones, y no shows para desarrollar una estrategia.
  3. Se debe analizar los patrones de comportamiento de la demanda en función de los datos históricos que se manejen. Por ejemplo, la antelación con la que se efectúan las reservas para un día determinado, un mes, etc.
  4. Elaborar la curva de reservas o tendencias pick-up.
  5. Ajustar las previsiones en función de los objetivos de la empresa, el análisis del entorno y las consideraciones de juicio.
  6. Determinación del margen de error de las previsiones.
  7. Corrección de las desviaciones.

Recopilación de datos: históricos y actuales

En el proceso de previsión de clientes se tienen unas reservas ya realizadas (ROH: reserve on hand o OTB: on the books) y unos clientes que se producirán en los días futuros (pickup).

Estos pick-up son los estimados y se optimizan con el modelo de capacidad.

PREVISIÓN= ROH + PICK-UP

Para la elaboración de estas estadísticas es necesario contar con:

  • Datos históricos (datos de dos o más años anteriores)
  • Datos actuales (reservas hasta la fecha, OTB)

Se subdivide por segmentos de mercado al menos dos: ocio y negocio.

Por tanto, con respecto a las reservas se deben considerar los siguientes datos:

  • La ocupación histórica para el mismo día de la previsión
  • La evolución de las reservas históricas para ese día
  • Las reservas actuales para ese día
  • La evolución de las reservas actuales para ese día

Se deberá tener en cuenta la información histórica con relación a la misma temporada, mes y día de la semana del año o años anteriores, alineando los días de la semana.

Con respecto a la demanda pasada se debe analizar como si la capacidad no fuera fija, lo que se denomina “unconstrained demand” o demanda latente o real.

Ejemplo de Pickup:

                 -1

    7

   14

   21

   28

01 Sept.

100

60

40

30

20

08 Sept.

120

70

45

30

15

15 Sept.

110

70

40

30

20

22 Sept.

100

70

35

20

10

29 Sept.

120

80

40

40

10

                   

 

MEDIA

110

70

40

 30

 15

PICKUP

40

70

80

95

                   

Preguntas:

  • Obtener el pickup medio, supongamos que estamos a 7 días antes de la llegada y tenemos 75 reservas On TheBooks, ¿cuál es la previsión para el día de llegada?:

75 OTB + 40 pick up = 115 RN previstas

  • Estamos a 21 días antes de la llegada y tenemos 45 OTB, ¿cuál es la previsión?:

45 OTB + 80 pick up = 125 RN previstas

Se debe tener en cuenta:

  • Denials: reservas rechazadas por el hotel
  • No Shows: reservas que no se presentan en el hotel
  • Declines: reservas rechazadas por el cliente
  • Cancellations: reservas canceladas por el cliente

Otros datos menos importantes, pero que también resultan adecuados para dar mayor precisión a la previsión serían los siguientes:

  • Los understays o clientes se marchan antes de la fecha reservada
  • Los overstays o clientes que prolongan su estancia
  • Los walking o clientes de paso (llegan al hotel sin reserva)

Se deberá tener en cuenta también los datos de la competencia con respecto a la cuota de mercado, los eventos y tendencias, las estrategias y los datos económicos (ingresos, costes, etc.) tanto históricos como actuales.

Continuación...

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