В продължение на години индустрията за хотелиерство и ресторантьорство функционираше под широко приетото убеждение: повече данни водят до по-добри решения за управление на приходите. Предполагаше се, че повече сигнали, повече табла за управление, повече информация за конкурентите и повече актуализации на цените ще доведат до по-голяма точност на ценообразуването и в крайна сметка до по-високи приходи.
В един момент това предположение беше напълно вярно.
Когато системите за управление на приходите (RMS) се появиха за първи път, индустрията преминаваше от статични модели на ценообразуване към динамични, базирани на данни стратегии. Ранната RMS технология значително подобри способността на хотелите да анализират моделите на резервации, пазарните условия и сигналите за търсене в реално време. С развитието на системите доставчиците непрекъснато разширяваха както количеството, така и сложността на данните, захранващи техните алгоритми, вярвайки, че повече информация ще доведе до по-добри резултати при ценообразуването.
И за известно време го направи.
Динамичното ценообразуване трансформира начина, по който хотелите подхождат към прогнозирането на търсенето и ценовата стратегия. Екипите по приходите станаха по-бързи, по-информирани и по-отзивчиви към променящите се пазарни условия.
Но някъде по пътя индустрията премина критичен праг: преследването на повече данни изпревари преследването на по-добри решения.
Днес повечето хотелиери работят в среда, препълнена с информация. Таблата за управление са по-плътни от всякога, прогнозите са все по-подробни, а цените на стаите могат да се променят няколко пъти на ден. И все пак, въпреки този безпрецедентен достъп до данни, много обекти установяват, че повече информация не подобрява рентабилността – а в някои случаи активно я подкопава.
Проблемът вече не е липса на данни. Проблемът е липса на приоритизиране.
Хотелиерският сектор вече е претърпял подобна промяна през последните години. В продължение на десетилетия хотелите се фокусираха силно върху показатели за ефективност, като например заетост и RevPAR. В крайна сметка операторите осъзнаха, че високата заетост не води автоматично до силна рентабилност. Разходите за дистрибуция, натоварването на работната сила и бизнесът с нисък марж биха могли да подкопаят финансовите резултати, въпреки изглеждащите добри данни за приходите.
В резултат на това разговорът се насочи към показатели, фокусирани върху рентабилността, като GOPPAR и нетен RevPAR, които по-добре отразяват качеството на приходите, а не просто техния обем.
Същата логика сега трябва да се приложи и към самите данни.
Управлението на приходите винаги е било свързано с компромиси: кое търсене да се приеме, кое да се отхвърли, на каква цена и в кой момент. С течение на времето ръководителите по приходите научиха, че не всяко търсене носи еднаква стойност.
Следващата еволюция е признаването, че не всички данни носят еднаква стойност.
Въпреки това много хотели продължават да третират всеки пазарен сигнал като еднакво значим. Промените в цените на конкурентите, краткосрочните колебания и сигналите с ниско въздействие често получават същото внимание като структурните промени в търсенето или вътрешните тенденции в темпа на резервации. Резултатът е илюзия за прецизност, която създава по-реактивно ценово поведение, без да подобрява стратегическото вземане на решения.
Ценовите решения стават по-бързи, но не непременно по-умни.
С течение на времето това създава сериозни оперативни предизвикателства. Стратегиите за приходи стават трудни за обяснение вътрешно, по-трудни за последователно изпълнение в различните екипи и почти невъзможни за възпроизвеждане, когато са успешни. Още по-лошо е, че прекалената реакция на сигнали с ниска стойност може директно да навреди на финансовите резултати.
Да разгледаме един често срещан пример: мениджър „Приходи“ в хотел забелязва, че близък конкурент рязко намалява цените и незабавно ги понижава в отговор. На пръв поглед ходът изглежда логичен. Но ако търсенето в самия хотел остане добро, реакцията може просто да „канибализира“ съществуващия бизнес и ненужно да намали рентабилността.
Проблемът не беше в наличието на данни, а в приоритизирането на грешния сигнал.
Решенията относно приходите трябва да се основават на по-широката пазарна динамика и собствените показатели за ефективност на имота, а не да се водят сляпо от ценовото поведение на конкурентите.
Това е точно промяната в мисленето, която Час Скарантино, главен изпълнителен директор на RoomPriceGenie, вярва, че индустрията трябва да го приеме.
„Трябва да спрем да питаме „Какви други данни можем да включим?“ и да започнем да питаме „Каква информация всъщност ни помага да постигнем печеливши резултати?“, каза Скарантино.
Въпреки че концепцията звучи проста, прилагането ѝ изисква дисциплина.
Това означава да се приоритизират сигналите, които постоянно влияят върху печелившото търсене, като същевременно се пренебрегват тези, които създават разсейване. Това означава да се съобрази интерпретацията на данните с реалните бизнес резултати, вместо да се придържаме към остарели показатели или да реагираме на всяко колебание на пазара.
Далновидните лидери в приходите вече започват да възприемат този подход.
Вместо да се стремят към постоянна оптимизация, те стават все по-селективни по отношение на информацията, на която разчитат. Те се питат кои сигнали наистина подобряват рентабилността, кои просто създават шум и как да изградят ценови рамки, които са обясними, мащабируеми и стратегически последователни.
На практика това често означава опростяване, а не разширяване.
Вместо да преследват всяко движение на конкурентите или да реагират на всяка промяна на пазара, успешните екипи по приходите се фокусират върху няколкото индикатора, които наистина имат значение. Те изграждат проактивни ценови стратегии, вместо непрекъснато да реагират на краткосрочната волатилност.
Целта не е да се намали ролята на данните в управлението на приходите. Целта е да се възстанови качеството, яснотата и полезността на данните, на които се дава приоритет.
Защото на днешния пазар конкурентното предимство вече не идва само от достъпа до повече информация. Повечето хотели вече го правят.
Истинското предимство идва от това да знаете кои данни заслужават внимание — и да имате дисциплината да игнорирате останалите.
Откъде трябва да започнат хотелите
Решения за ценообразуване на одита спрямо техните тригери
Хотелите трябва да прегледат последните промени в цените и да установят какво всъщност ги е предизвикало. Дали решенията са били продиктувани от вътрешни модели на търсене, темп на резервации или реални промени на пазара? Или са били предимно реакция на отстъпки на конкурентите?
Ако ценообразуването на конкурентите многократно диктува стратегията, екипите по приходите може да приоритизират грешните входни данни.
За хотелските групи и вериги, провеждането на този анализ на ниво портфолио може да разкрие по-широки реактивни ценови навици, прикрити като поведение на местния пазар.
Ясно дефинирайте основните сигнали
Ръководителите по приходите трябва да идентифицират двата или трите показателя, които най-последователно корелират с печелившите резултати. Темпото на набиране на клиенти спрямо прогнозата, моделите на продължителност на престоя и сегментният микс често са силни отправни точки.
След като бъдат дефинирани, тези сигнали трябва да се превърнат в основен филтър за ценови решения. Ако даден сигнал не оказва съществено влияние върху рентабилността, той не трябва да предизвиква промени в цените.
Последователността става още по-важна за операторите на множество имоти, където стандартизираната интерпретация позволява мащабируемо изпълнение на стратегията.
Включете показатели за рентабилност в стратегията за приходи
Показатели като GOPPAR и нетен RevPAR помагат за идентифициране на търсене, което изглежда силно на пръв поглед, но отслабва рентабилността поради разходи за дистрибуция или оперативно напрежение.
Сравненията на ниво портфолио са особено ценни, тъй като сходните нива на заетост могат да доведат до значително различни резултати за рентабилност в различните имоти.
Извършвайте месечни одити на данни
Екипите по приходите трябва редовно да оценяват кои източници на данни са повлияли на ценовите решения и дали тези решения в крайна сметка са подобрили резултатите.
Оставете коментар