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Previsione alberghiera: perché è importante per la tua attività

La previsione alberghiera svolge un ruolo cruciale nel processo decisionale strategico, determinando il successo di una struttura ricettiva o di un portafoglio, sia nel breve che nel lungo termine. Attraverso la comprensione delle principali componenti e dinamiche di un processo previsionale accurato, gli operatori alberghieri possono mettere in atto strategie più incisive, in grado di ottimizzare l’efficienza e massimizzare i profitti.

Questo articolo è parte di una serie dedicata ai set di dati e ai casi d’uso del benchmarking alberghiero. Consulta gli altri articoli qui: KPI storici del settore dell’ospitalitàIl ruolo dei dati sulla redditività in un’esperienza di benchmarking alberghiero completa | Utilizzare l’OTB in un approccio di benchmarking completo

Gli elementi della previsione alberghiera


Aspetti quantitativi:

  • Metriche alberghiere: i principali indicatori di performance alberghiera, tra cui occupazione, tariffa media giornaliera (ADR) e ricavi per camera disponibile (RevPAR), costituiscono le fondamenta del processo di previsione.
  • Variabili macroeconomiche: inclusi indicatori economici, quali prodotto interno lordo (PIL), tassi di inflazione e tassi di disoccupazione, sono in grado di migliorare l’analisi predittiva perché catturano i fattori che determinano variazioni nelle performance.
  • Modelli econometrici: sono disponibili molteplici modelli per vari tipi di previsione:
    • stagionale (decomposizione STL, Holt-Winters)
    • classico (ARIMA e regressione lineare multivariata)
    • metodi più avanzati (gradient boosting e alberi di decisione)

Aspetti qualitativi:

  • Informazioni sul mercato: comprendono dati non numerici, tra cui tendenze di mercato e specifiche condizioni economiche fornite dagli analisti di mercato. Questi dati sono essenziali per tenere conto dei comportamenti dei consumatori e delle tendenze emergenti.
  • Opinioni di esperti: sono informazioni fornite dal management alberghiero e dal personale operativo utili a comprendere le dinamiche dei mercati locali. Ferma restando l’importanza delle analisi di mercato, non si può prescindere dagli insight di chi gestisce quotidianamente in prima persona le attività ricettive. La prospettiva “sul campo” offre infatti una visione critica in grado di integrare il processo di analisi incentrato sui dati.
  • Analisi di scenario: creare ipotesi su varie condizioni di mercato è utile per affrontare numerose situazioni, dai cambiamenti economici ai cosiddetti “cigni neri”. Consente di comprendere potenziali rischi e opportunità che potrebbero non emergere dai soli dati.

Previsione alberghiera: perché utilizzarla 

Un’efficace previsione alberghiera offre molteplici vantaggi, non solo dal punto di vista della pianificazione strategica, ma anche a livello operativo. I benefici sono molti e includono:

Revenue management ottimizzato: le previsioni consentono agli operatori alberghieri di anticipare le performance future degli hotel sulla base di dati storici, tendenze e condizioni di mercato. Comprendere a fondo questi modelli consente agli hotel di ottimizzare i prezzi e massimizzare i ricavi.

Maggiore efficienza operativa: anticipando la domanda dei consumatori, gli hotel possono gestire meglio il fabbisogno di personale, l'inventario e le risorse. In questo modo si riducono i costi del personale operativo e il management dispone di informazioni utili per migliorare le operazioni.

Migliore pianificazione finanziaria: il forecasting consente agli operatori alberghieri di formulare stime dei ricavi e di anticipare le uscite. Contribuisce a migliorare l’attività di budgeting e pianificazione finanziaria consentendo decisioni più consapevoli da parte del management e adeguamenti dei processi operativi.

Efficace gestione del rischio: il settore dell’ospitalità è soggetto a numerose incertezze, dalle fluttuazioni economiche ai cambiamenti nel comportamento dei consumatori. Prevedendo le performance future è possibile identificare rischi specifici in tempo utile per sviluppare piani di emergenza e mettersi al riparo da crisi future.

Variabili economiche nella previsione alberghiera

L’integrazione di variabili economiche nella previsione delle performance alberghiere è un fattore cruciale per ottenere un quadro più completo e accurato dei risultati futuri. Di seguito sono elencate le principali variabili economiche di cui tenere conto e il relativo ruolo nella previsione alberghiera:

  • Prodotto interno lordo (PIL): le variazioni del PIL sono un importane termometro della salute generale di un’economia. Un PIL in crescita implica tipicamente un aumento della spesa per viaggi e soggiorni alberghieri.
  • Tassi di inflazione: l’inflazione incide sulla spesa turistica e alberghiera dei consumatori. Se, da un lato, un'inflazione superiore alla media può far aumentare di più l'ADR, dall'altro può anche frenare la propensione alla spesa dei consumatori.
  • Tassi di disoccupazione: l’aumento della disoccupazione può portare a una riduzione della spesa discrezionale per i viaggi, che può avere una correlazione negativa con la domanda alberghiera
  • Tassi di cambio: in particolare per gli hotel che attraggono turisti dall’estero, le fluttuazioni dei tassi di cambio influiscono sulla preferenza dei viaggiatori per certi mercati o categorie di hotel, con conseguenze sia a livello di domanda sia di ricavi del settore alberghiero. 

Componenti dei set di dati alberghieri: tendenza e stagionalità

Quando si analizzano serie temporali di dati nel settore alberghiero, comprendere i concetti di stagionalità e tendenza è fondamentale per elaborare previsioni accurate. Questi due fattori, entrambi considerati nel set di dati per la misurazione delle prestazioni, gettano luce su un aspetto distinto della metrica oggetto di previsione.

Tendenza:

  • si riferisce al movimento di lungo periodo o alla direzione in cui muove la performance nel tempo. Indica se la performance complessiva aumenta, diminuisce o rimane stabile in un periodo di tempo prolungato.
  • Le tendenze sono influenzate da fattori di lungo termine, quali mutate condizioni economiche, cambiamenti nelle abitudini dei consumatori, sviluppi e progressi di settore e trasformazioni demografiche.

Stagionalità:

  • si riferisce a componenti osservabili a intervalli regolari, in genere annuali, trimestrali o mensili, ma che possono essere ulteriormente segmentati. Non è insolito che un set di dati presenti più di un componente stagionale alla volta.
  • Le componenti stagionali sono spesso determinate da avvenimenti o cicli prevedibili, tra cui festività, eventi, condizioni climatiche e offerta locale. Ad esempio, le località sciistiche registrano solitamente risultati eccellenti nella stagione invernale, mentre le destinazioni per famiglie mostrano performance migliori nei mesi estivi.

Dimensione del campione e suoi effetti sui risultati della previsione

The number of properties included in a forecast can influence results. Performing forecasts with larger sample sizes, such as at Il numero di strutture incluso in una previsione ne può influenzare i risultati. Previsioni eseguite con un campione di grandi dimensioni, ad esempio a livello di categoria di catena alberghiera e/o di mercato, consente di rilevare in maniera più efficace schemi classici quali comportamenti stagionali e tendenze economiche. Un maggior numero di strutture aggregate in un set di dati limita inoltre l’impatto dei valori aberranti o delle anomalie perché riduce l’influenza dei punti dati estremi rispetto al set complessivo. Campioni di dimensioni più ridotte sono maggiormente esposti al rischio di distorsioni dovute ad anomalie statistiche e possono pertanto generare previsioni meno attendibili.

Oltre alle migliori performance predittive garantite dai campioni più grandi, la degradazione del modello tende a ridursi con l'aumento del numero di strutture incluse. La degradazione del modello predittivo, o deriva, riguarda l’applicazione a scenari reali di condizioni che cambiano nel tempo. È normale e prevedibile che le previsioni forniscano proiezioni più accurate a breve termine piuttosto che a lungo termine. L’importante è che tengano conto di un errore costante che aumenta nel tempo anche con variazioni nulle o non significative.

Eventi

Gli eventi in città, mercati o stati specifici possono avere importanti ripercussioni sulle performance alberghiere, influenzandone ogni aspetto, dai tassi di occupazione alle strategie di pricing. Se, da un lato, la previsione delle performance legate agli eventi costituisce un elemento essenziale dell’intero processo previsionale, dall’altro, può essere difficile data l'unicità di ogni evento. Gli effetti degli eventi sulle performance alberghiere includono:

Aumento della domanda di hotel e dell’ADR: eventi su larga scala, quali convention, festival, manifestazioni sportive e concerti, possono aumentare significativamente la domanda di camere d’albergo facendo lievitare le tariffe di tutte le fasce di hotel. Alcuni eventi, quali il “The Eras Tour” di Taylor Swift, hanno fatto letteralmente schizzare la domanda alberghiera incidendo di fatto sulle performance degli hotel di un’intera città o sottomercato in un determinato periodo. 

Variazioni stagionali e impatto sul comportamento dei consumatori: Alcune aree degli Stati Uniti ospitano eventi annuali che creano picchi di domanda stagionali prevedibili. Sebbene le performance storiche tengano conto di eventi che si ripetono periodicamente, eventi di questo tipo possono dare un forte impulso ai risultati di un’area, sia in termini di domanda che di tariffe, rispetto ad altre aree.

Impatto sulle strutture per soggiorni prolungati e sulle prenotazioni di gruppo: eventi quali conferenze o convention determinano spesso un aumento delle prenotazioni di gruppo, mentre eventi di durata maggiore incrementano la domanda di strutture per soggiorni prolungati. Ciò si riflette positivamente sulle performance grazie a offerte o servizi speciali non previsti per i normali soggiorni. 

Conclusione

La previsione alberghiera è uno strumento utile per anticipare le performance sia a livello locale che di intero settore.  L’utilizzo di approcci quantitativi mirati, combinato a preziose informazioni fornite da analisti e operatori del settore, può aiutare a migliorare le decisioni operative e del management. Le metodologie previsionali leader del settore incorporano tendenze a lungo termine e componenti stagionali osservabili per un processo decisionale efficace e tengono inoltre conto delle condizioni economiche e degli eventi specifici del mercato. Una previsione efficace offre grandi vantaggi in egual misura ai professionisti del settore e agli analisti.