Aspectos a analizar para realizar las Previsiones de Demanda Hotelera

15 de septiembre de 2020 0

Todo lo que debes tener en cuenta para estudiar el comportamiento de tu demanda.

RevenueKnowmads

¿Tu hotel tiene algún sistema de análisis de datos y ayuda en la toma de decisiones? ¿Eres consciente del estado y evolución de tus ventas? ¿Conoces el comportamiento de tus competidores? Si la respuesta a alguna de estas preguntas es no, posiblemente estés desaprovechando oportunidades de maximizar tu rentabilidad.

Para poder planificar una buena estrategia en nuestro establecimiento, debemos recabar y analizar todos aquellos factores que puedan tener un impacto en el proceso de decisión de compra de nuestros posibles clientes, así como en el precio que están dispuestos a pagar.

Con el fin de llevar un buen control y poder adaptarnos a los posibles cambios, semanalmente deberemos realizar una previsión de demanda futura, para los próximos cuatro meses. Estudiaremos los movimientos desde la última previsión de todos los KPI’s seleccionados, y realizaremos una nueva en función de los mismos.

En este artículo analizamos los principales aspectos a tener en cuenta a la hora de realizar las previsiones de demanda.

¿Quieres ser
RevenueKnowmad?
We are RevenueKnowmads

KPI’s de Estudio

  • Hot Dates (Fechas señaladas del año)

Tener un calendario de eventos donde se prevea una alta demanda, nos permitirá fijar unos precios iniciales más elevados y un control más exhaustivo de la entrada de reservas para la misma. En este aspecto, sería interesante realizar un estudio del pick-up (evolución de las reservas) de años anteriores en dichos eventos, para conocer nuestro booking window y reflejarlo en la herramienta, pudiendo anticiparnos a posibles cambios de tendencia y precios. En cada previsión analizaremos los eventos de todo el año, aunque falten más de cuatro meses.

  • Compset

Conocer tanto los precios actuales de la competencia, como sus fluctuaciones en el tiempo, nos proporcionará una información muy valiosa en cuanto a la tendencia del mercado y nos permitirá compararnos con ellos.  Deberíamos seleccionar un mínimo de tres hoteles de referencia de los cuales en cada previsión, analizaremos sus tarifas y variaciones en las mismas, reflejando así el comportamiento general en la plaza.     

  • OTB (On The Books) o reservas cristalizadas

Saber qué porcentaje de nuestra ocupación esperada hemos vendido, así como su precio medio, nos permitirá conocer tanto si el flujo de reservas va acorde con años anteriores, como lo cerca que estamos de alcanzar el objetivo presupuestado. En este apartado reflejaremos, para cada mes, el número de roomnights reservado y el porcentaje de ocupación que éstas suponen, el ingreso total de las mismas y el precio medio alcanzado hasta el momento, así como la variación de estos factores respecto a la previsión anterior.

  • Presupuesto

Antes del comienzo de la temporada es necesario que la propiedad, dirección y departamentos de revenue y comercial, establezcan unas metas mensuales a lograr para todo el año. Esta previsión debe reflejar la ocupación, precio medio e ingresos esperados, basados en históricos de años anteriores, previsiones de demanda para el año a presupuestar y necesidades de la empresa. En este aspecto, además del objetivo a conseguir, también es interesante mostrar cuánto nos queda para lograrlo, por lo que calcularemos la diferencia entre lo presupuestado y lo reservado.

  • Año anterior

Las curvas de demanda y patrones de compra para cada periodo suelen ser cíclicos. Con el fin de conocer si el ritmo en la evolución de las reservas actuales para un periodo es el adecuado, también deberemos tener presente el histórico de las ventas en el mismo día en un año de referencia, normalmente el anterior al actual que estamos pronosticando. Es importante en este punto que, si no se trata de eventos o fiestas determinadas, hagamos coincidir los días no por número de mes, sino por días de la semana, puesto que el comportamiento en la demanda no es el mismo de lunes a jueves que en fin de semana.

Realizando nuestras previsiones

Una vez establecida nuestra tabla de toma de datos, únicamente deberemos actualizar periódicamente el precio medio conseguido por día y número de habitaciones reservadas, datos que nos proporcionará nuestro PMS, así como nuestros precios de venta y los de la competencia.

En base a la evolución de nuestras ventas desde la última previsión, nuestro inventario disponible y los resultados de las mismas fechas en años anteriores, estimaremos el número de habitaciones y precio que venderemos, buscando siempre alcanzar los objetivos presupuestados.

Puedes aprender más acerca de cómo adelantarnos a la demanda hotelera en esta lección gratuita en Hotel Marketing School.

Artículo escrito por:
Califica esta entrada:

¡Recibe nuevos artículos en tu email!

Si te ha gustado este artículo puedes suscribirte y recibir en tu correo todas las novedades de mi blog



Acepto la Política de Privacidad
¡Suscríbeme!

¡Recibe en tu Whatsapp nuestros últimos artículos!

Añade a tus contactos el número +34609536809 y envía un whatsapp con tu nombre y la palabra ALTA RKM WEB.

También te puede interesar

RKM INSIGHTS Ep.14: Incubadora Revenue, Conexión por Mapping y Software de Gestión Hotelera

RKM INSIGHTS Ep.14: Incubadora Revenue, Conexión por Mapping y Software de Gestión Hotelera

Iniciativas que unen y aportan valor, coopetencia, mapeo de datos y herramienta de gestión hotelera es todo lo qué te espera en este nuevo episodio de RevenueKnowmads Insights. Puedes ver el vídeo aquí: ENTREVISTA Marian Ruiz fue...

25 de septiembre de 2020 0
RKM INSIGHTS Ep.1: Lanzamiento

RKM INSIGHTS Ep.1: Lanzamiento

Este 20 de mayo de 2020 estará grabado en la memoria de los miembros de la comunidad RevenueKnowmads y de Jaime Chicheri como el día en el que vio la luz su vídeo podcast RevenueKnowmads Insights. Después de semanas de trabajo,...

22 de mayo de 2020 0
RKM INSIGHTS Ep.13: Emprendimiento Femenino en Turismo, Previsión de Demanda y Customer Experience

RKM INSIGHTS Ep.13: Emprendimiento Femenino en Turismo, Previsión de Demanda y Customer Experience

En este nuevo episodio hablamos del proyecto WomENt, aprendemos los aspectos fundamentales para una buena previsión de la demanda hotelera y ¡descubrimos una nueva herramienta tecnológica! Puedes ver el vídeo aquí: ENTREVISTA

18 de septiembre de 2020 0

Comentarios