Re: Aiuto Tesi di laurea sullo yield managment

[Riccardo Cocco]

@elelomb:

Complimenti anche a te per il tema della tua tesi!

In questo caso, concordo in piccola parte con quanto scritto da Stefano, ovvero che non credo sia sufficiente uno spazio in questo blog, se pur molto ampio, per trattare un tema così importante: il pricing.

Innanzitutto occorre definire la modalità che si intende utilizzare per la definizione del pricing:

1) pricing basato sulla “demand forecast”;

2) pricing basato sull’ “occupancy forecast”.

Ebbene, quanto hai espresso nel tuo post a mio avviso si delinea nella seconda situazione, ovvero il mutare del pricing viene definito in base all’occupancy forecast. All’aumentare del venduto (e quindi all’aumentare dell’occupazione) aumento di conseguenza la tariffa. In un certo senso, e specialmente quando non si hanno a disposizione dati storici e di market intelligence specifici, è l’unica strada da percorrere.

Dall’altra parte hai un pricing basato sulla demand forecast, vale a dire devi essere in grado di prevedere la domanda che si può generare per una certa data, in funzione di questa quindi puoi definire il prezzo. In questo caso parliamo di un’attività che prevede una serie di informazioni storiche e di trend molto puntuale.

Facciamo un esempio:

Come faccio a definire il prezzo del giorno 12 Aprile 2012?

Scenario 1 – Occupancy Forecast:

Per prima cosa devo definire qual è il prezzo minimo(*) oltre il quale non posso scendere. Devo quindi verificare come si sta posizionando il mio comp-set con un piccolo benchmark. Devo verificare se la giornata specifica è un giorno infrasettimanale o di fine settimana.

Basandomi su queste informazioni potrò definire un prezzo di partenza e man mano che registro pick-up (quindi ricevo prenotazioni e la mia occupazione sale) vado ad aumentare il prezzo.

Scenario 2 – Demand Forecast:

In questo caso devo unire alle precedenti informazioni anche il dato storico che mi permette di comprendere (anche nel caso di 0 camere vendute) il potenziale della giornata in questione. Attraverso una valutazione accurata del dato storico (dato di chiusura degli anni precedenti; sviluppo del pick-up; booking window; ecc.), pur non avendo ancora nessuna prenotazione confermata potrò definire il mio prezzo di vendita che non per forza deve partire dal basso, ma potrebbe anche posizionarsi con la tariffa massima di vendita se la mia previsione sulla giornata si delinea come una giornata di “unconstrained demand” (**).

(*)Prezzo minimo di vendita: la “filosofia” del RM attesta il prezzo minimo di vendita al “punto morto” ovvero alla somma di tutti i costi (fissi e/o variabili) che io avrei pur non vendendo la camera. Presupponendo che i miei costi siano di Euro 25,00 a camera vendendo a Euro 25,01 sto guadagnando. La pratica insegna invece che far questo tipo di attività in un contesto di concorrenza crea delle turbative al ribasso del prezzo di vendita. Vale a dire il famoso “rate dumping”. Nel breve periodo questa attività è sicuramente vantaggiosa in quanto permette di “rubare” la clientela alla concorrenza (non di creare domanda), nel lungo periodo al contrario può generare dei rischi nei confronti dei clienti frequenti.

(**) Unconstrained demand: si parla di “unconstrained demand” quando la domanda è superiore all’offerta, vale a dire che nell’ipotesi di una struttura da 100 camere, per un determinato giorno si prevede una domanda a partire da 101 camere in su. In questo caso si applicano le tecniche di filtraggio della domanda (Yield Management).

spero di essere stato sufficientemente esaustivo, resto comunque a disposizione per ogni eventuale dubbio o approfondimento.

Buon lavoro e buon Revenue Management a tutti!

Riccardo Cocco