Previsões do mercado hoteleiro: por que elas são importantes para o seu negócio

As previsões do mercado hoteleiro têm um papel fundamental para a tomada de decisões estratégicas, formando o sucesso a curto e longo prazo de uma propriedade ou portfólio. Ao compreender os componentes principais e as dinâmicas da previsão precisa, profissionais de hotelaria podem implementar estratégias mais eficazes, otimizando a eficiência e maximizando a rentabilidade.

Este artigo faz parte de uma série sobre conjuntos de dados de benchmarking de hotéis e casos de uso. Acesse as outras edições aqui: Os KPIs históricos do setor hoteleiro | O papel dos dados de lucratividade em uma experiência abrangente de benchmarking de hotéis | Como usar ocupações registradas em uma abordagem completa de benchmarking

Os elementos das previsões do mercado hoteleiro

Aspectos qualitativos:

• Métricas de hotelaria: Indicadores de desempenho de faturamento bruto, como ocupação, taxa média diária (ADR) e receita por quarto disponível (RevPAR), servem como um elemento fundamental da previsão.
• Variáveis macroeconômicas: Incluir prognósticos econômicos, como Produto Interno Bruto (PIB), taxas de inflação e de desemprego, pode resultar em uma melhoria considerável nas previsões ao detectar as causas profundas das flutuações do desempenho.
• Modelos de econometria: Existem diversas estruturas de modelos para diferentes tipos de previsões:
  • sazonal (Decomposição de Séries Temporais, Holt-Winters)
  • clássica (ARIMA e Regressão Linear Multivariada)
  • métodos mais avançados (Gradient Boosting e Árvores de decisão)

Aspectos qualitativos:

• Insights do mercado: Isso incorpora dados não numéricos, como tendências do mercado e condições econômicas específicas de analistas do mercado. Isso tem uma grande importância por considerar o comportamento dos clientes e as tendências emergentes.
• Opiniões de especialistas: Aciona insights de gerentes de hotéis e funcionários operacionais para compreender a dinâmica do mercado local. Assim como é importante ouvir analistas de mercado, nada substitui os insights práticos fornecidos por aqueles que estão diretamente envolvidos nas operações diárias. Sua perspectiva em campo pode oferecer informações críticas para completar as análises orientadas por dados.
• Planejamento de cenários: Em inúmeras situações, seja por mudanças na economia ou por eventos raros, há muitos benefícios em se preparar para diferentes condições do mercado. Isso auxilia a compreender riscos e oportunidades em potencial que podem não ser evidentes somente com os dados.

Motivos para buscar previsões na hotelaria

Previsões eficazes no mercado hoteleiro trazem muitos benefícios, não apenas para planejamento estratégico, mas também no nível operacional. Os benefícios são amplos e incluem:

Gestão refinada de receitas: Com previsões, os profissionais de hotelaria podem prever o desempenho futuro de hotéis com base em dados históricos, tendências e condições do mercado. Compreendendo esses padrões, os hotéis podem otimizar preços e maximizar a receita.

Mais eficiência operacional: Quando hotéis preveem a demanda dos consumidores, podem gerenciar melhor as equipes, estoques e recursos. Isso reduz os custos trabalhistas operacionais, uma vez que a gerência recebe informações que podem ser usadas para operações mais dinâmicas.

Melhor planejamento financeiro: Com previsões, hoteleiros podem criar projeções de receitas e se preparar para despesas. Isso ajuda a melhorar os orçamentos e o planejamento financeiro, proporcionando decisões gerenciais e ajustes operacionais com base em mais informações.

Gestão de risco adequada: O setor da hospitalidade está sujeito a muitas incertezas, de flutuações na economia a mudanças no comportamento dos consumidores. A previsão de desempenho ajuda a identificar certos riscos a tempo de desenvolver planos de contingência e proteções contra resultados futuros desfavoráveis.

Variáveis econômicas na previsão de hotelaria

Incorporar variáveis econômicas na previsão do desempenho de hotéis é fundamental para criar uma imagem mais precisa e completa do desempenho futuro. Aqui estão algumas variáveis econômicas importantes a serem consideradas e seu papel nas previsões:

• Produto Interno Bruto: Mudanças no PIB são indicadores fortes da saúde geral da economia. Um PIB em crescimento geralmente reflete no aumento dos gastos dos consumidores em hotéis e viagens.
• Taxas de inflação: A inflação afeta os gastos dos consumidores em hotéis e viagens. Enquanto uma inflação mais alta do que a média possa alavancar o crescimento da Taxa média diária (ADR), ela também pode causar a retração na disposição de gastos dos consumidores;
• Taxas de desemprego: O desemprego mais alto pode provocar a redução de gastos discricionários em viagens, refletindo negativamente na demanda de hotelaria.
• Taxas de câmbio: Mais especificamente para hotéis com hóspedes internacionais, a flutuação nas taxas de câmbio afeta a demanda dos viajantes por determinados mercados ou categorias de hotéis. Isso pode afetar tanto a demanda quanto a receita de hotéis.

Componentes de conjunto de dados de hotelaria – tendências e sazonalidade

Ao analisar conjuntos de dados de séries temporais do setor de hotelaria, compreender os conceitos de sazonalidade e tendências é parte integral para a configuração de previsões precisas. Esses dois elementos fazem parte do conjunto de dados de desempenho, e cada um revela um aspecto distinto da métrica geral sendo prevista.

Tendência:

• A tendência se refere ao movimento a longo prazo ou direção do desempenho com o passar do tempo. Ela indica se, de maneira geral, o desempenho está aumentando, diminuindo ou permanecendo estável em um período estendido.
• As tendências são influenciadas por fatores de longo prazo, como mudanças nas condições econômicas, alterações no comportamento dos consumidores, novidades do setor e mudanças nos padrões demográficos.

Sazonalidade:

• Sazonalidade se refere a padrões observáveis em intervalos regulares. Esses padrões podem ser anuais, trimestrais ou mensais, podendo ser divididos ainda mais. Não é incomum que um conjunto de dados demonstre vários padrões sazonais simultâneos.
• Padrões sazonais podem muitas vezes ser conduzidos por eventos ou ciclos previsíveis, como feriados, eventos, condições climáticas e atrações locais. Por exemplo, resorts de esqui apresentam um desempenho superior no inverno, enquanto destinos familiares apresentam aumento no desempenho nos meses de verão.

Tamanhos de amostras e seus efeitos no desempenho da previsão

O número de propriedades incluídas em uma previsão pode influenciar os resultados. Previsões de desempenho com tamanhos de amostras maiores, como a escala de rede e/ou nível de mercado, registram os padrões tradicionais com mais eficiência, como comportamento sazonal e tendências da economia. Uma agregação maior de propriedades no conjunto de dados reduz o impacto de valores atípicos ou anomalias, uma vez que os pontos de dados irregulares são minimizados na média do conjunto geral. Tamanhos de amostras menores podem aumentar o risco de dependência em anomalias estatísticas, podendo resultar em projeções menos confiáveis.

Além de um melhor desempenho em tamanhos de amostras maiores, a degradação do modelo tende a ser menor conforme o número de propriedades incluídas aumenta. Degradação do modelo (ou desvio) é a mudança na aplicação das condições no mundo real com o passar do tempo. É normal e esperado que previsões forneçam projeções mais precisas a curto do que a longo prazo. O ponto-chave é que previsões devem ter um índice de erro estável que aumenta com o passar do tempo com poucas mudanças abruptas (ou mesmo nenhuma).

Eventos

Eventos em cidades, mercados ou estados específicos podem ter efeitos profundos no desempenho de hotéis, exercendo uma influência em todos os aspectos, de taxas de ocupação a estratégias de precificação. A previsão precisa de eventos é um componente fundamental do processo geral da previsão, e ela pode ser difícil, dados os elementos únicos de cada evento. Os efeitos de eventos no desempenho de hotéis incluem:

Aumento da demanda de hotéis e da ADR: Eventos em larga escala, como convenções, festivais, partidas esportivas e shows musicais, podem elevar a demanda por quartos de hotel significativamente, provocando o aumento de tarifas de todas as categorias de hotéis. Alguns eventos, como a turnê The Eras Tour da Taylor Swift,, resultam em uma demanda monumental de hotelaria, podendo afetar o desempenho de hotéis de uma cidade ou submercado inteiro em um determinado período.

Variações sazonais e a influência no comportamento dos consumidores: Algumas áreas dos EUA organizam eventos anuais que criam aumentos sazonais previsíveis na demanda. Enquanto a ocorrência de um evento em um intervalo regular está incluída na previsibilidade do desempenho histórico, esses eventos podem aumentar o desempenho tanto da demanda quanto das tarifas em comparação com outras áreas.

Impacto nas reservas de propriedades de estadia estendida e grupos: Eventos como conferências ou convenções muitas vezes provocam o aumento de reservas de grupos. Ao mesmo tempo, eventos mais longos aumentam a demanda por propriedades de estadia estendida. Isso reflete em benefícios no desempenho de ofertas especiais ou serviços sem afetar estadias típicas.

Conclusão

A previsão para a hotelaria é uma ferramenta útil para projetar o desempenho em uma escala local e de todo o setor. Utilizar abordagens quantitativas adequadas juntamente com insights valiosos de analistas e profissionais de hotelaria pode ajudar na melhoria de decisões de gestão e operacionais. As principais metodologias do setor incorporam tendências de longo prazo e padrões sazonais observáveis para possibilitar a tomada de decisões bem-sucedidas, enquanto consideram condições e eventos específicos do mercado. A previsão eficiente fornece um valor sem igual para profissionais e analistas do setor.