Finestra di prenotazione per la prenotazione alberghiera: come i dati sull'anticipo possono aiutarti a ottimizzare i tuoi prezzi

Chiavi di lettura

• Una finestra dedicata alle prenotazioni alberghiere mostra con quanto anticipo gli ospiti prenotano, aiutando i team a valutare la domanda prima che le date di arrivo si avvicinino troppo.
• L'anticipo di prenotazione, il ritmo e la curva si combinano per mostrare quando arriva la domanda e se questa conferma le previsioni.
• Le tendenze delle prenotazioni variano a seconda del segmento, del canale, della stagione e del tipo di proprietà, il che rende le medie da sole una base inaffidabile per le decisioni sui prezzi.

Quando è stata l’ultima volta che i biglietti per una data molto richiesta sono andati esauriti prima del previsto, a tariffe inferiori a quelle che il mercato avrebbe potuto sostenere? Per la maggior parte degli hotel, questo risultato dipende dai tempi.

Capire il periodo di prenotazione del tuo hotel, ovvero con quanto anticipo gli ospiti prenotano le camere, offre ai team addetti ai ricavi un quadro più chiaro di quando la domanda entra nel sistema e se sta crescendo al ritmo giusto. Eppure molte strutture continuano a fissare i prezzi basandosi solo su dati puntuali relativi all’occupazione, tralasciando ciò che i dati sui tempi di prenotazione degli hotel possono rivelare.

In questo articolo, su', parleremo delle curve di prenotazione alberghiera, dell’analisi dell’anticipo di prenotazione, del valore dell’ultima camera (LRV), dei modelli di segmentazione e dei canali, e di come un sistema di gestione dei ricavi trasformi questi segnali in decisioni di pricing più intelligenti.

Cos’è il periodo di prenotazione per la prenotazione di un hotel?

Il periodo di prenotazione di un hotel è l'intervallo di tempo che va dal momento in cui un ospite effettua la prenotazione a quello in cui effettua il check-in presso la tua proprietà. È uno dei dati più utili che un team addetto ai ricavi possa monitorare, perché non solo mostra quante camere sono state vendute, ma anche quando la richiesta è stata inserita nel sistema.

Ad esempio, se un ospite prenota il 1° maggio per un soggiorno il 20 maggio, il periodo di prenotazione è di 19 giorni. Di per sé, quel numero non dice granché. Ma se si analizzano centinaia di prenotazioni, segmenti e canali, si iniziano a intravedere degli schemi su come si sviluppa la domanda prima di ogni data di soggiorno.

Questo andamento è importante per la determinazione dei prezzi. Se le camere si esauriscono troppo presto a tariffe che avresti potuto aumentare più avanti nel ciclo di prenotazione, oppure si vendono troppo lentamente man mano che si avvicina la data di arrivo, spesso la risposta sta proprio nella finestra di prenotazione.

Come misurare il tuo periodo di prenotazione: origini dei dati e metriche

Per calcolare il periodo di prenotazione del tuo hotel basta fare un semplice calcolo: sottrai la data di prenotazione dalla data di arrivo. Da quel momento in poi, i dati diventano utili solo se suddivisi in tre dimensioni.

1. Anticipo medio per segmento e canale

• Analizzando il tempo medio di prenotazione per segmento, si capisce con quanto anticipo gli ospiti del settore leisure, business, gruppi e all’ingrosso tendono a prenotare le camere.
• Le analisi per canale mostrano se le prenotazioni effettuate tramite agenzie di viaggi online (OTA), direttamente, tramite Sistemi di distribuzione globale (GDS) o tramite motori di metasearch arrivano prima o dopo le altre.
• I dati relativi alle tipologie di camera e ai piani tariffari aggiungono un ulteriore livello di dettaglio, mostrando quali camere si vendono con maggiore anticipo e quali invece si vendono più vicino all'arrivo.
• Senza queste suddivisioni, una media a livello dell'intera proprietà può far sembrare la domanda più uniforme di quanto non sia in realtà, portando a decisioni sui prezzi basate su informazioni incomplete.

2. Distribuzione delle prenotazioni lungo la curva di prenotazione

• Raggruppare le prenotazioni in fasce temporali prima dell'arrivo, ad esempio da zero a tre giorni, da quattro a 14 giorni, da 15 a 30 giorni e oltre 60 giorni, permette di capire dove si concentra la domanda lungo la curva.
• Analizzare l'andamento in base alla data del soggiorno anziché alla data di prenotazione ti offre un quadro più preciso di come si sta sviluppando la domanda per gli arrivi futuri.
• Confrontare l'andamento attuale con le previsioni, il budget e i risultati dell'anno precedente all'interno di ciascuna fascia temporale ti aiuta a individuare eventuali problemi di andamento prima che il margine di manovra sui prezzi si riduca.

3. Origini dei dati per l'analisi del periodo di prenotazione: PMS, RMS e BI

• Un sistema di gestione delle proprietà (PMS) registra i dati fondamentali: data di prenotazione, data di arrivo, segmento, canale, tipologia di camera e piano tariffario.
• Un sistema di gestione dei ricavi (RMS) analizza quei dati alla luce delle previsioni e dei segnali di domanda, trasformando i modelli di ritiro in consigli concreti sui prezzi.
• Uno strumento di business intelligence (BI) riunisce i dati del PMS e dell'RMS in dashboard che aiutano i team a confrontare l'andamento delle finestre di prenotazione in base a date, canali e proprietà.
• Quando questi tre sistemi condividono i dati, i team addetti ai ricavi possono passare da un sistema di report frammentato a una visione d’insieme di come i modelli di prenotazione influenzano i prezzi e l’occupazione.

Capire la curva di prenotazione alberghiera

La curva di prenotazione alberghiera mostra come aumentano nel tempo le prenotazioni per una data di soggiorno futura. Leggerlo con attenzione ti permette di passare da una politica dei prezzi reattiva a decisioni mirate in materia di ricavi.

Caratteristiche di una curva di prenotazione sana

Una curva di prenotazione positiva non significa sempre che ci sia un rapido ritiro delle prenotazioni. Significa che l'arrivo della domanda avviene a un ritmo che si allinea alle tue previsioni, al mix di segmenti e alla tua strategia tariffaria.

Tra i segnali di una curva sana ci sono un ritiro costante in linea con le previsioni, un arrivo dei segmenti che rispecchia i modelli storici e una crescita dei tassi che non dipende da sconti anticipati.

Secondo HotelHub, l'anticipo medio per le prenotazioni degli hotel è aumentato di quasi il 10% nel 2024, chiudendo l'anno a 16,13 giorni rispetto ai 14,68 giorni del 2023, offrendo ai team che si occupano dei ricavi un margine di tempo più ampio per definire le tariffe e gestire l'inventario prima che la domanda si concretizzi.

I primi segnali di un problema di ritmo

Si verifica un problema di andamento quando il ritiro si discosta da quanto suggerito dalle previsioni, dai dati storici o dalle attuali condizioni di mercato. Un lento aumento del ritiro ben prima dell’arrivo potrebbe indicare tariffe troppo alte per il mercato o una domanda più debole del previsto. Un ritiro troppo rapido e precoce può indicare tariffe troppo basse o restrizioni troppo permissive.

Altri segnali di allarme includono un aumento insolitamente precoce della quota di mercato dell'Agenzia di viaggi online, un picco di cancellazioni vicine all'arrivo o segmenti con tariffe basse che riempiono le date di punta prima che si manifesti una domanda di fascia più alta. Vale la pena analizzare tutti questi andamenti prima che la finestra per il prezzo si restringa.

Cos’è il valore di rifrazione della luce (LRV) e perché è importante?

L'LRV è la tariffa che un hotel assegna all'ultima camera disponibile in una data specifica. Rappresenta la tariffa minima che una proprietà è disposta ad accettare prima di chiudere del tutto la disponibilità, fungendo da punto di riferimento per le decisioni sui prezzi quando l'inventario è quasi esaurito.

L'LRV è importante perché vendere quell'ultima camera a un prezzo inferiore al suo vero valore ha un costo maggiore rispetto a lasciarla vuota. Quando la domanda è forte e le opzioni sono limitate, gli ospiti sono disposti a pagare un sovrapprezzo. Un hotel che dispone di una business intelligence accurata è in grado di individuare quei momenti e mantenere le tariffe con sicurezza, invece di applicare sconti per abitudine.

Immagina un weekend tutto esaurito in cui è rimasta solo una camera. Fissare l’LRV a 350 dollari invece che a 180 riflette il vero valore di mercato della scarsità. Senza un valore di mercato di riferimento (LRV) ben definito, quell’opportunità svanisce nel momento stesso in cui la camera viene venduta a un prezzo basso.

Andamento delle prenotazioni per segmento, canale e stagione

I modelli relativi ai periodi di prenotazione variano notevolmente a seconda dei segmenti, dei canali e delle stagioni, e non esiste una media unica in grado di fornire un quadro completo della situazione. Gli hotel che associano queste differenze per categoria sono in una posizione migliore per prevedere quando ci sarà un ritiro e fissare le tariffe con precisione.

Differenze nell’anticipo per viaggi di svago, d’affari, di gruppo e “bleisure”

Il segmento degli ospiti è uno dei fattori più significativi per prevedere a che distanza verrà effettuata una prenotazione.

Differenze tra le finestre di prenotazione diretta, delle agenzie di viaggi online e all’ingrosso

La scelta del canale riflette sia il comportamento dei viaggiatori sia le strutture di incentivazione integrate in ciascun canale di distribuzione.

Variazioni stagionali nell'anticipo per la prenotazione

I tempi della domanda si accorciano e si allungano a seconda del Calendario, e la strategia della tariffa deve adeguarsi di conseguenza.

Tipo di proprietà: un confronto tra città, località turistiche e boutique

Il tipo di proprietà influenza il comportamento dei viaggiatori nella pianificazione del viaggio tanto quanto la stagione o il segmento. Le strutture ricettive di tipo resort hanno in genere l’anticipo più lungo, spesso dai 45 ai 90 giorni prima dell’arrivo, perché gli ospiti devono organizzare con largo anticipo voli, assistenza ai bambini e itinerari di gruppo.

Gli hotel in città, che dipendono in gran parte dalla domanda aziendale e dai viaggi di piacere dell’ultimo minuto, tendono a registrare un ritiro delle prenotazioni concentrato in un periodo compreso tra 7 e 21 giorni prima dell’arrivo. Le proprietà boutique si collocano a metà strada tra le due categorie, attirando spesso soggiorni di svago programmati con un anticipo che va dai 21 ai 30 giorni, anche se questo varia a seconda della località e della reputazione.

Perché le medie da sole possono trarti in inganno

Un unico intervallo medio di prenotazione nasconde la variazione che determina le vere decisioni sui prezzi. Una proprietà con un anticipo medio di 22 giorni potrebbe nascondere una prenotazione del segmento aziendale con 8 giorni di anticipo e una del segmento turistico con 45 giorni di anticipo.

Basarsi sulle medie spesso porta a valutazioni errate. Gli strumenti di business intelligence per il settore alberghiero che analizzano i dati sull'anticipo per canale, tipologia di ospite e data di soggiorno ti offrono una visione più chiara di quando arriverà effettivamente la domanda e dove si sta creando pressione sulle tariffe.

In che modo i dati relativi al periodo di prenotazione influenzano la tariffazione dinamica

I dati relativi al periodo di prenotazione trasformano i segnali di ritiro in decisioni sui prezzi, fornendo ai team addetti ai ricavi le informazioni necessarie per agire prima che la domanda raggiunga il picco o subisca una battuta d’arresto.

Adeguamenti delle tariffe in base all'andamento effettivo rispetto alle previsioni

Quando il ritiro effettivo non corrisponde alle previsioni, i dati relativi alla finestra di prenotazione indicano ai team addetti ai ricavi quanto tempo rimane per reagire e con quanta urgenza bisogna agire.

• Il fatto che l'andamento sia in anticipo rispetto alle previsioni indica una forte domanda, il che avvalora gli aumenti delle tariffe prima che si chiuda la finestra temporale.
• Se il ritmo di vendita resta indietro rispetto alle previsioni in un momento critico dell'anticipo, significa che bisogna rivalutare il posizionamento, sia attraverso adeguamenti delle tariffe che modificando il mix dei canali di distribuzione.
• Per ridurre il divario tra l'andamento attuale e le previsioni, servono azioni diverse a 60 giorni di distanza rispetto a quelle a 10 giorni di distanza, il che rende l'anticipo fondamentale per ogni decisione sulle tariffe.

Logica di restrizione: MinLOS, CTA e limiti di velocità

Le restrizioni funzionano meglio quando sono pensate in base a come e quando i diversi segmenti prenotano, anziché essere applicate in modo uniforme su tutto il Calendario.

• Le restrizioni relative alla durata minima del soggiorno (MinLOS) proteggono i periodi di maggiore richiesta, impedendo che i soggiorni brevi occupino camere che altrimenti sarebbero state occupate da ospiti con soggiorni più lunghi.
• Le restrizioni vicine all'arrivo (CTA) reindirizzano la domanda lontano dalle date in cui ulteriori arrivi potrebbero mettere a dura prova le operazioni o sostituire prenotazioni di maggior valore già confermate.
• Le condizioni tariffarie, come l’acquisto anticipato o le tariffe non rimborsabili, consentono di attirare la domanda turistica che prenota in anticipo senza incidere sulle tariffe riservate agli ospiti aziendali che prenotano più vicino all'arrivo.

Utilizzo di un RMS per gestire i dati relativi al periodo di prenotazione

Un sistema RMS trasforma i dati relativi alle finestre di prenotazione da un semplice report passivo a uno strumento attivo per il processo decisionale, adeguando automaticamente le tariffe e le restrizioni man mano che i modelli di prenotazione si discostano dalle previsioni.

Senza un sistema RMS, i team che si occupano dei ricavi devono affidarsi a controlli manuali e report in ritardo, il che significa che i problemi di tempistica vengono spesso individuati solo dopo che la finestra di determinazione dei prezzi si è già ridotta.

Un RMS connesso rileva la velocità di ritiro in tempo reale, segnala tempestivamente eventuali scostamenti rispetto alle previsioni e applica la logica di tariffazione su date e segmenti senza requisiti di interventi manuali.

Questo riduce il rischio di vendere a prezzi troppo bassi nei periodi di forte domanda o di mantenere le tariffe troppo a lungo nelle date in cui la domanda sta calando. Il risultato è un andamento più costante dei ricavi per camera disponibile (RevPAR) nel corso dell'anno, basato sui dati piuttosto che sull'istinto.

Per gli hotel che hanno compiuto questa transizione, l'impatto sia sull'efficienza che sui ricavi è tangibile.

Kronen Hotels, un gruppo alberghiero norvegese che gestisce cinque proprietà, è passato dal monitoraggio manuale dei ricavi a un sistema di determinazione automatica dei prezzi grazie alla tecnologia di gestione incassi di Mews , registrando un aumento del 35% del RevPAR.

Chris Pedersen, amministratore delegato di Kronen Hotels, ha dichiarato: "Eravamo vincolati a un sistema costoso e rigido che non potevamo'adattare alle nostre esigenze. Il cambiamento era necessario. L'obiettivo era ridurre i costi e creare processi più fluidi. Ed è proprio'quello che abbiamo fatto con Mews."

Errori comuni che gli hotel commettono nell'analisi del periodo di prenotazione della prenotazione

Gli errori più comuni relativi alla finestra di prenotazione derivano spesso dal modo in cui vengono interpretati i dati, piuttosto che dal fatto che questi vengano raccolti o meno. Ciascuno degli errori elencati di seguito compromette in modo diverso l'accuratezza delle previsioni, rendendo più difficile stabilire i prezzi con sicurezza.

• Le finestre medie di prenotazione aggregate nascondono il comportamento dei segmenti, mascherando una prenotazione del segmento aziendale a 8 giorni dietro una del segmento turistico a 45 giorni e rendendo la strategia tariffaria disallineata rispetto a entrambi.
• Basare i prezzi su una media complessiva significa che la strategia non è ottimizzata né per il turista che effettua una prenotazione in anticipo né per l'ospite d'affari che effettua una prenotazione all'ultimo minuto.
• I dati lordi sulle prenotazioni, senza gli adeguamenti per le cancellazioni, danno un’immagine distorta del ritmo reale, soprattutto quando i tassi di cancellazione nelle date più richieste sono aumentati su base annua.
• I confronti su base annua perdono di precisione quando la composizione della domanda o il comportamento di prenotazione cambiano, rendendo i dati di riferimento diretti inaffidabili se presi fuori contesto.
• Basarsi sull’andamento del mese scorso'per prendere le decisioni sulle tariffe di questa settimana'significa che il margine di manovra sulle tariffe si è già ridotto prima ancora che venga intrapresa qualsiasi azione.
• Tenere traccia delle prenotazioni confermate per date future rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente permette ai team addetti ai ricavi di agire finché c’è ancora margine per negoziare le tariffe.

Gli hotel che evitano questi errori non sono per forza quelli che hanno più dati; sono quelli che sanno a quali dati dare credito e quando agire di conseguenza.

Migliora le decisioni sui prezzi con Mews

I dati relativi alle finestre di prenotazione hanno valore solo nella misura in cui il sistema creato per gestirli è efficace. Quando i segnali di ritiro, la logica delle tariffe e i report sulle prestazioni sono gestiti da strumenti diversi, il ritardo tra l’analisi dei dati e l’azione ha un costo per i ricavi.

Mews RMS è integrato nativamente nel gestionale per l'ospitalità Mews , riunendo in un unico ambiente di lavoro la gestione dei prezzi, le operazioni e l'analisi delle prestazioni.

Tra le funzionalità principali che supportano l'analisi delle finestre di prenotazione ci sono:

• Previsioni prospettiche della domanda fino a 24 mesi in avanti
• Tariffazione dinamica tempo reale che si adatta automaticamente man mano che l’andamento si discosta dalle previsioni
• Gestione delle restrizioni per i controlli MinLOS e CTA
• Pannelli di Controllo dedicati ai ritiri, alla tariffa media giornaliera (ADR) e all’occupazione che evidenziano tempestivamente i cambiamenti nella domanda

Prenota una dimostrazione per scoprire come Mews ti aiuta a stabilire i prezzi con sicurezza in ogni fase della prenotazione.