Basi di revenue management alberghiero per aumentare i profitti

Tre modi di gestire i prezzi

Partiamo da una distinzione fondamentale che riguarda ogni hotel, dal piccolo albergo di provincia al grande resort: come si decide il prezzo delle camere?

Esistono sostanzialmente tre approcci.

Il pricing statico è il metodo più tradizionale, figlio di un’epoca in cui aggiornare i prezzi significava telefonare a un paio di agenzie e modificare qualche listino cartaceo. Funziona così: all’inizio della stagione si definisce una tariffa per l’alta, una per la media e una per la bassa stagione. Poi ci si dimentica del listino fino all’anno successivo. È comodo, certo. Ma in un mercato dove i competitor modificano i prezzi quotidianamente e dove gli ospiti confrontano le tariffe in tempo reale su decine di piattaforme, rimanere fermi significa perdere soldi. Troppo cari quando la domanda è bassa, troppo economici quando la domanda è alta.

Il pricing dinamico rappresenta un passo avanti significativo. In questo caso è l’albergatore, o qualcuno dello staff, a movimentare manualmente i prezzi basandosi su quello che sta succedendo: le prenotazioni che arrivano, l’occupazione prevista, i prezzi dei competitor. È l’approccio che adottano la maggior parte degli hotel italiani che vogliono fare revenue management sul serio. Il problema? Richiede tempo, competenze e soprattutto continuità. Nessun revenue manager, per quanto bravo, può monitorare il mercato 24 ore su 24.

Poi c’è il pricing automatico, dove un software analizza i dati e movimenta le tariffe in autonomia secondo regole prestabilite. È l’evoluzione naturale del pricing dinamico, ma attenzione: funziona bene solo se chi lo configura sa cosa sta facendo.

Il problema ed i vantaggi dell’automazione

Un sistema di pricing automatico è efficace solo nella misura in cui riflette una strategia chiara. Delegare le decisioni tariffarie a un software che opera come una “scatola nera”, senza mai spiegare il perché delle sue scelte, è un errore che si vede commettere troppo spesso.

Qui bisogna fare attenzione perché sul mercato esistono soluzioni che promettono di ottimizzare automaticamente le tariffe tramite algoritmi proprietari e intelligenza artificiale. Generano numeri apparentemente dal nulla, lasciando l’albergatore nella posizione di dover accettare ciecamente i risultati o rifiutarli completamente. Questo approccio crea inevitabilmente una dinamica problematica: inizialmente si seguono i suggerimenti con fiducia, poi dopo qualche weekend andato male o qualche alta stagione venduta a prezzi troppo bassi, la fiducia si incrina. E il software finisce per essere ignorato proprio nei momenti in cui servirebbe di più.

La verità è che non esistono scorciatoie. Prima di automatizzare qualsiasi processo di pricing, bisogna capire la logica che c’è dietro.

Semplificando al massimo il concetto, il meccanismo è questo: per decidere se alzare o abbassare i prezzi di una certa data futura, sia i revenue manager che i software interpretano un report che si chiama pickup.

Il pickup mostra le nuove prenotazioni e le cancellazioni ricevute in un determinato periodo, tipicamente le ultime 24 o 48 ore. Permette di vedere non solo quante prenotazioni sono arrivate, ma soprattutto per quali date future.

Facciamo un esempio concreto.
È martedì mattina e il revenue manager apre il pickup delle ultime 24 ore. Nota che per un weekend tra 30 giorni sono arrivate 6 prenotazioni nuove, tutte da clienti individuali, 4 delle quali con tariffa non rimborsabile. L’occupazione per quel weekend è passata dal 42% al 55%. Questo è un segnale chiaro: la domanda per quella data sta crescendo più rapidamente del previsto. È il momento di alzare la tariffa di uno o due gradini.

Al contrario, se per quella stessa data il pickup fosse piatto da giorni, con poche prenotazioni e qualche cancellazione, il segnale sarebbe opposto: forse il prezzo è troppo alto rispetto a quello che il mercato è disposto a pagare in quel momento.

Questo processo decisionale, apparentemente semplice, nasconde però delle sfumature importanti. Non tutte le prenotazioni hanno lo stesso “peso”. Una prenotazione non rimborsabile vale più di una flessibile in termini di affidabilità. Una prenotazione diretta costa meno di una intermediata. Una prenotazione business ha caratteristiche diverse da una leisure. Un buon revenue manager considera tutti questi fattori; un buon software di revenue management dovrebbe fare lo stesso, ma in modo trasparente.

Perché devo sapere che cosa è il pickup?

A questo punto qualcuno potrebbe chiedersi: se tanto poi si usa un software, perché è necessario capire come funziona il pickup?

La risposta è che solo comprendendo la logica sottostante si possono valutare criticamente le proposte di un software. Si può capire se le regole impostate funzionano o vanno cambiate. Si può distinguere tra un sistema che supporta davvero e uno che sta solo vendendo fumo.

Il revenue management non è un’arte esoterica riservata agli specialisti. I concetti alla base delle decisioni tariffarie efficaci possono essere compresi da chiunque sia disposto a investire un po’ di tempo nell’apprendimento. E questa comprensione è la migliore difesa contro chi propone soluzioni “magiche” che pensano a tutto.

È importante mantenere sempre un approccio critico. Nel revenue management non esistono verità assolute e ogni hotel, ogni mercato, ogni situazione presenta variabili uniche. Meglio diffidare di chi si presenta come detentore dell’unica verità possibile.

Come scegliere un software di revenue management

Un buon sistema RMS dovrebbe fare due cose fondamentali: permettere di analizzare l’andamento dell’hotel e poi modificare i prezzi applicando strategie e visioni di pricing proprie.

Il punto chiave è proprio questo: strategie proprie, non quelle di un algoritmo incomprensibile.

Quando si valuta un software, vale la pena chiedersi sempre: è possibile capire perché sta suggerendo questo prezzo? Si possono modificare le regole se non convincono? C’è visibilità sui dati che sta usando per le sue decisioni?

Se la risposta a queste domande è no, probabilmente si sta guardando una di quelle “scatole nere” di cui si parlava prima.

Per chi volesse approfondire questi temi in modo più strutturato, ho scritto “Revenue Management per Hotel – Dalla strategia distributiva all’automazione tariffaria“, un libro che cerca di tradurre i principi teorici del revenue management in applicazioni concrete per gli hotel italiani.

Nel libro si parte dalle basi, ossia come scegliere su quali canali vendere e a quali condizioni, come costruire una forbice di tariffe che abbia senso economico per il nostro hotel, come leggere i report che mostrano l’andamento delle prenotazioni. Si scopre perché non tutte le prenotazioni hanno lo stesso valore (peso) e come distinguere quelle che contano davvero in fase di analisi. C’è un capitolo dedicato a prevedere la domanda futura e uno che spiega quali numeri guardare per capire se l’hotel sta andando bene o sta solo riempiendo camere. L’obiettivo è sempre lo stesso: dare gli strumenti per usare un software di pricing senza doversi fidare ciecamente di quello che propone.

Tra le soluzioni disponibili sul mercato italiano la nostra azienda sviluppa Slope, un software cloud che rappresenta un esempio di software gestionale tutto in uno che integra anche Peak, RMS progettato specificamente per automatizzare i processi di revenue management senza nascondere le logiche decisionali. L’integrazione tra gestionale e RMS non è un dettaglio tecnico: un sistema di revenue management può funzionare solo nella misura in cui riceve dati completi e corretti dal gestionale alberghiero. Se questa integrazione è parziale o mal configurata, l’automazione perde efficacia o, peggio, produce risultati distorti.

L’obiettivo finale resta sempre lo stesso: mettere l’albergatore nelle condizioni di fare scelte consapevoli e strategiche, sapendo quando aumentare i prezzi e di quanto, quali dati monitorare e come delegare le operazioni ripetitive ai sistemi automatizzati senza mai perdere il controllo delle decisioni fondamentali.

Fonti per le immagini:

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