Nel mondo in rapida evoluzione di oggi, è fondamentale comprendere come il cambiamento possa influenzare la sopravvivenza e il successo della tua azienda. Un libro che offre spunti illuminanti su questo argomento è "Il nostro futuro – Come affrontare il mondo dei prossimi vent’anni" di Alec Ross.

Ross esplora come i dati stiano diventando la materia prima dell'era dell'informazione, e perché sia cruciale saperli analizzare e interpretare correttamente per sviluppare strategie di ripartenza efficaci.

Dati e Previsioni: Il Cuore del Revenue Management

In particolare, Ross mette in evidenza come la gestione dei dati possa fare la differenza nel settore alberghiero. Parlando di Revenue Management, è essenziale capire che le previsioni basate sui dati sono fondamentali per ottimizzare le risorse e massimizzare i ricavi. Un sistema di revenue management (RMS) efficace dipende dalla frequenza e accuratezza dell’aggiornamento delle booking classes.

Migliorare le previsioni della domanda permette di aumentare i ricavi, mantenere tariffe competitive e utilizzare al meglio la capacità disponibile, specialmente nelle notti di alta occupazione.

L'Arte della Previsione: Qualitativa vs. Quantitativa

Prevedere correttamente la domanda è una necessità per qualsiasi organizzazione. Esistono due approcci principali alla previsione: qualitativo e quantitativo.

1. Previsioni Qualitative: Queste tipologie di previsioni, vengono utilizzate quando mancano dei dati storici. In questi casi le previsioni si basano su giudizi soggettivi. Tecniche comuni includono il factor listing method, l’expert opinion e la Delphi technique.

2. Previsioni Quantitative: Queste previsioni invece si fondano su dati storicie cercano di identificare e isolare i fattori che influenzano la variabile di interesse. I metodi quantitativi si dividono in due categorie principali:

   • Metodi basati sulle serie storiche: Questi metodi prevedono l'andamento futuro di una variabile analizzando i dati passati.
   • Metodi aleatori: Determinano fattori correlati alla variabile per fare previsioni accurate.

Modelli Statistici e Cicli di Domanda

Nel settore alberghiero, la domanda di camere segue due cicli fondamentali: il giorno della settimana e la stagione. Tuttavia, ci sono anche trend e cicli economici più ampi da considerare. Utilizzare modelli statistici per disaggregare le serie storiche nelle loro componenti (trend, cicli, stagionalità e componenti casuali) aiuta a creare previsioni più precise.

La Sfida del Revenue Management

Le previsioni non sono una scienza esatta ma probabilistica. Questo significa che le decisioni basate su previsioni devono tenere conto di un certo grado di incertezza. Pertanto, un approccio basato solo sui dati dell'anno precedente non sarà mai sufficientemente accurato. È essenziale applicare tecniche di inferenza statistica per stabilire intervalli di confidenza e prendere decisioni informate.

L'Equilibrio Tra Dati e Intuizione

Michael Slaby, capo ufficio Tecnologie della campagna di Obama, sottolinea l'importanza di un equilibrio tra esperienza qualitativa e quantitativa. Questo equilibrio è paragonabile a un mixer audio, dove è necessario regolare continuamente i livelli per ottenere il miglior risultato.

Solo combinando l'analisi dei dati con l'intuizione umana possiamo prendere decisioni strategiche veramente efficaci.

Conclusione

Il revenue management efficace dunque richiede un'attenta analisi dei dati e una comprensione profonda delle dinamiche del mercato. Prendere decisioni basate su previsioni accurate può portare a significativi aumenti di ricavi e un utilizzo ottimale delle risorse. Ricorda sempre che il successo non dipende solo dai numeri, ma anche dalla capacità di interpretare e adattarsi ai cambiamenti del mercato con una visione olistica.

Credits to Laura Lo Mascolo