Revenue Management e strategie di pricing

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Ringraziamenti

Con questa tesi vorrei ringraziare innanzitutto il Dott. Angelo La Riccia, Direttore commerciale Una Hotels & Resorts per avermi fatto appassionare al Revenue Management grazie al suo corso universitario e per avermi dato la possibilità di iniziare lo stage in un ufficio della catena all’interno del quale avrò modo di applicare le pratiche di revenue.

Un altro ringraziamento importante va alla mia Relatrice la Prof.ssa Laura Gavinelli, docente alla Bicocca di Milano che mi ha seguita con grande disponibilità nella stesura della tesi e ha saputo consigliarmi durante questi lunghi mesi.

Questi due anni di Università in Toscana lontani da casa mi hanno dato la possibilità di crescere, di affrontare le mie paure e di diventare indipendente, ringrazio le mie colleghe della magistrale senza le quali questo percorso sarebbe stato senz’altro diverso. Grazie per aver condiviso con me quel che è stato un nuovo capitolo della mia vita tra incertezze, risate e sogni.

Un grazie speciale va a Daniel per avermi incoraggiata nei momenti di difficoltà e per aver condiviso con me i momenti più belli di questi due anni appena trascorsi.

Il ringraziamento più grande va alla mia famiglia ed in particolar modo a mio padre e mia madre che mi hanno sostenuta durante tutto il percorso universitario, senza i quali non avrei avuto la possibilità di studiare e al mio fratellino Christian a cui per molto tempo ho dovuto rinunciare.

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Indice

Lista degli acronimi ... 5

Introduzione ... 6

Capitolo primo – Principi di Revenue Management

1.2 Cos’è il Revenue Management ... 10

1.2.1 Definizione ... 12

1.2.2 Ambiti di applicazione ... 14

1.3 Il ruolo dell’informazione nei sistemi di RM ... 19

1.4Le 4 Fasi del RM ... 22

1.4.1 Attività di forecasting ... 24

1.4.2 Definizione del format operativo ... 28

1.4.3 Flow Management ... 29

1.4.4 Attività di feedback ... 30

1.5 Pick-up classico e pick-up avanzato ... 33

Capitolo secondo - Obiettivi di una strategia di RM

2.1.1 Bottom Rate ... 37

2.1.2 Analisi di benchmarking ... 38

2.1.3 Segmentazione della domanda ... 40

2.1.4 Macro segmentazioni in albergo ... 43

2.1.5 Posizionamento ... 46

2.1.6 SWOT analisys ... 48

2.2 Strategie di pricing ... 50

2.2.1 Concetto di Fairness ... 51

3

2.2.3 Prezzi orientati al posizionamento ... 55

2.2.4 Prezzi orientati ai costi ... 56

2.2.5 Prezzi orientate al mercato ... 59

2.3 Pricing and revenue optimization ... 61

2.4 Modelli di forecasting a confronto ... 63

2.5 Advanced booking methods ... 67

2.5.1 Modello additive ... 71

2.5.2 Modello moltiplicativo ... 72

Capitolo terzo - Revenue Management nella prassi

alberghiera: caso Una Hotels

3.2 I valori di UNA ... 78

3.3 Business Model ... 79

3.4 Posizionamento sul mercato ... 82

3.5 Principali competitor ... 85

3.5.1 Segmentazione della clientela ... 91

3.6 Canali di prenotazione ... 97

3.7 Varie tipologie di offerte ... 101

3.8 Politiche di pricing adottate ... 105

3.9 Sistemi operativi ... 114

3.10 Obiettivi di marketing futuri della catena ... 117

Capitolo quarto - Critiche al Revenue Management

4.2 La fidelizzazione della clientela ... 123

4.3 Come conciliare una strategia di revenue con una di fidelizzazione della clientela ... 127

4.4 Overbooking nel settore alberghiero ... 132

4.4.1 Il nesting ... 135

4

4.5 Le percezioni e il comportamento della clientela ... 137

4.5.1 La formazione delle percezioni d’equità ... 138

4.5.2 Pratiche di RM ritenute accettabili e non dalla clientela ... 142

4.6 Confronto tra il RM in Hotels e nelle compagnie aeree ... 143

4.6.1 Eccessiva frammentarietà dell’offerta alberghiera ... 145

Conclusioni ...

Bibliografia ...

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Lista degli acronimi

ADR – Average Daily Rate BAR – Best Available Rate

CAB – Aviazione Civile Americana

CCRM – Customer Centric Revenue Management COSTPAR – Cost Per available room

CRM – Customer Relationship Management CRO – Central Reservation Office

CRS – Central Reservation System DBA – Day Before Arrival

DUS – Doppia Uso Singola

GDS – Global Distribution System IDS – Internet Distribution System IMS – Indice Medio di Soggiorno LOS – Length of Stay

LRA – Last Room Availability MLOS - Minimum length of stay OCC – Tasso Di Occupazione OTA – Online Travel Agent

PMS – Property Management System PPC – Pay Per Click

PSRM – Price Sensitive Revenue Management REVPAR – Revenue Per Available Room ROH – Room On Hand

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INTRODUZIONE

Il Revenue Management è divenuto un tema centrale nel settore turistico- alberghiero, settore che durante questi anni è stato travolto da profondi mutamenti che hanno richiesto una sostanziale modifica del proprio modo di operare al fine di poter far fronte ai cambiamenti del mercato, nonché della domanda, ovvero, delle esigenze sempre più disparate dei consumatori, da qui la necessità di una politica di pricing differenziata, essendo il pricing un fattore distintivo per il posizionamento di una struttura e per la differenziazione dei prodotti. A tal fine le strutture ricettive per poter stare al passo con i tempi hanno iniziato ad adottare il Revenue Management che altro non è che un’insieme di leve volte ad ottimizzare i guadagni di un’impresa, inserendosi in un contesto di strategie di marketing.

Lo scopo di questo elaborato è quello di capire come poter applicare tale sistema all’interno delle strategie di marketing alberghiero focalizzandosi in particolare sugli strumenti e le metodologie da utilizzare per la creazione di una tariffa revenue oriented, attraverso l’analisi di un caso studio e le problematiche ad essa connesse. La domanda di fondo a cui si vuole

rispondere è: “Come si può conciliare una simile strategia con quella di fidelizzazione della clientela?”

Nel primo capitolo vengono introdotti i principi di RM dalla nascita all’evoluzione, agli ambiti di applicazione, nonchè le 4 fasi che lo contraddistinguono (forecasting, format operativo, flow management e feedback) che costituiscono le principali attività di questo complesso processo e infine il pick-up classico ed avanzato.

Nel secondo capitolo il tema centrale sono gli obiettivi che si intendono perseguire con una simile strategia, cercando di capire come si crea una tariffa revenue oriented, attraverso specifici strumenti quali la bottom rate, analisi di benchmarking, analisi sul posizionamento e sulla swot. Ponendo inoltre l’attenzione sulle strategie di pricing, in cui il prezzo rappresenta una

variabile che non può essere trascurata all’interno della gestione del RM. Confrontando i vari modelli di forecasting che la letteratura suggerisce

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Particolare attenzione è stata poi riservata agli Advanced Booking Methods applicati per creare delle previsioni sull’occupazione.

Nel terzo capitolo lo scopo è quello di apportare un esempio pratico attraverso il caso studio della Una Hotels, catena alberghiera italiana, con particolare riferimento agli strumenti operativi da questa utilizzati partendo dalla nascita della catena, quindi da un suo identikit, al suo posizionamento sul mercato, alla sua segmentazione della clientela e nonché le sue diverse offerte, concludendo con i suoi obiettivi futuri.

Nell’ultimo capitolo l’obiettivo è quello di mostrare le criticità

connesse alla disciplina attraverso le critiche mosse dai consumatori quali destinatari finali dei servizi alberghieri. Cercando qui di rispondere

alla domanda di fondo sulla conciliazione con una strategia di fidelizzazione della clientela, ponendo inoltre a confronto il revenue management all’interno delle strutture alberghiere e nelle compagnie aeree con le conseguenti difficoltà di applicazione per le prime a causa dell’elevata frammentarietà del settore.

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1 Principi di Revenue Management

All’interno di questo primo capitolo andremo ad analizzare l’evoluzione del Revenue Management partendo dalle sue origini e approfondendo i vari ambiti di applicazione in cui in questi anni si è sviluppato. Particolare attenzione verrà data, inoltre, al ruolo che l’informazione riveste all’interno del RM, necessaria per le fasi che lo caratterizzano, ovvero il forecasting, il format operativo, il flow management e il feedback. Concludendo si mostrerà l’importanza del pick-up classico e di quello avanzato all’interno del settore alberghiero.

1.1 Storia della disciplina e sua evoluzione

La ricerca accademica sul RM risale ai pionieri Rothstein (1971, 1974) e Littlewood (1972), che per primi hanno analizzato il fattore dell’overbooking nel settore aereo ed alberghiero.

La vera nascita del revenue management è però individuabile nel 1978 con il Trattato di Deregolamentazione del Trasporto Aereo statunitense, che ha dato inizio alla liberalizzazione dei prezzi del settore, segnando l’inizio di una nuova epoca per l’utilizzo a livello aziendale del revenue management.

La deregolamentazione avviata dal Civil Aviation Board (CAB), l’organo preposto alla sorveglianza del trasporto aereo civile degli Stati Uniti d’America ha rivoluzionato l’intero settore. Le compagnie aeree furono così libere di cambiare le tratte su cui operavano e di variare le tariffe senza avere l’accettazione della CAB.

Questo portò ad un rapido sviluppo dei sistemi di computerizzazione, ovvero, allo sviluppo dei sistemi informatici di prenotazione (Central Reservation System – CRS) e dei sistemi di distribuzione globale (Global Distribution System – GDS).1

Nacquero nuovi operatori, i quali grazie all’applicazione di un modello di business basato su costi inferiori, servizi ridotti, nonché un maggior numero di aeromobili a disposizione, furono in grado di offrire voli a costi nettamente

1 _{A. Ravenna e E. Pandolfi, RM: gestione strategica del prezzo per l’ottimizzazione dei ricavi}

9

inferiori rispetto a quelli degli operatori già presenti sul mercato. I nuovi competitor riuscirono a soddisfare le esigenze della domanda leisure più sensibile al prezzo grazie ai voli low-cost e charter, diventando più competitivi rispetto all’uso del treno e dell’auto per gli spostamenti. Per i clienti business invece il comfort e la pluralità dei servizi offerti restò una priorità, tanto è vero che le compagnie low-cost non influenzarono questo segmento di clientela.

Diviene dunque evidente come in questo settore l’elasticità della domanda al prezzo sia determinante soprattutto nel segmento basso del mercato un fattore questo che rende possibili ampi margini di crescita.

Ne costituisce un esempio la compagnia aerea People Express, nata nel 1981 la quale ha raggiunto nel 1984 la soglia del miliardo di dollari di fatturato offrendo tariffe inferiori di più del 50% rispetto le compagnie tradizionali e registrando così un nuovo traguardo in termini di profitti: 60 milioni di dollari, un record assoluto per la compagnia.2

Mentre le compagnie come People Express operavano con margini di profitto positivi, per le compagnie tradizionali vi era l’esigenza di adottare delle strategie al fine di non incorrere in pesanti perdite. È qui che avviene l’intervento dell’allora vice Presidente Marketing dell’America Airlines Robert Crandall al fine di risolvere questo problema.

Crandall capì che la sua compagnia produceva posti a costi marginali, quasi pari allo zero, in quanto la maggior parte dei costi per un volo sono fissi (retribuzioni del personale, carburante, ammortamenti). In questo modo America Airlines riuscì a competere con i vettori a basso costo offrendo al loro livello posti non occupati dai viaggiatori in business. Per adottare questa strategia la compagnia dovette affrontare due problemi:

1 Decidere quanti posti assegnare alla classe economica al fine di evitare una cannibalizzazione da parte dei viaggiatori disposti a pagare un prezzo più elevato;

2 _{D. Zatta, RM: Come ottimizzare l’uso delle risorse aziendali per massimizzare i profitti, Italia,}

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2 L’utilizzo di tariffe “Super- Saver” caratterizzate da restrizioni come l’acquisto 30 giorni prima della partenza, una permanenza minima di 7 giorni e la non risarcibilità.3

Strategia che si dimostrò più complicata del previsto dove la classe economica risultava sottoutilizzata per alcune tratte e sovrautilizzata per altre rendendo così necessario un nuovo approccio. Al tempo si resero conto che non era, quindi, sufficiente allinearsi sui prezzi bassi delle nuove compagnie, bisognava quindi differenziare le proprie tariffe.

Con il revenue management si volevano mantenere i clienti della fascia alta di mercato e allo stesso tempo fare concorrenza alle compagnie low cost per la fascia bassa.

Questo nuovo approccio portò allo sviluppo del sistema Dinamo che sta per Dynamic Inventory Allocation and Maintenance Optimizer system che risolse i problemi dell’America Airlines legati all’attribuzione delle capacità alle diverse classi offerte per tratta e volo. Questo sistema reso operativo nel 1985 rappresenta uno dei primi sistemi operativi di revenue management in campo aziendale.4 Le conseguenze furono drammatiche e il colpo inferto da AA comportò il fallimento di People Express che fu acquistata nel 1986 da Continental Airlines. L’unico errore commesso dalla compagnia secondo quanto dichiarato dall’allora amministratore delegato è stato quello di trascurare il revenue management: “ritenendolo in grado di produrre in maniera determinante i ricavi di una compagnia aerea più del servizio, degli aeromobili e delle rotte”.5

1.2 Cos’è il Revenue Management?

Il revenue management che tradotto significa “gestione dei ricavi” è un processo di business (cioè un’insieme di attività coordinate) finalizzato alla massimizzazione dei ricavi.6

3 _{K.T. Talluri e G. J. Van Ryzin, The theory and practice of revenue management, Springer Science}

and Business Media Inc., New York, 2004, pp. 7-8

4

Ivi, p. 9

5 _{B.C. Smith, J. F. Leimkuhler, R. M. Darrow, Yield management at American Airlines, Cambridge,}

Massachussets Institute of technology, 1992, pp. 22

6

11

Questa disciplina insegna come modificare il prezzo in base all’andamento della domanda in modo da incrementare i ricavi e il tasso di vendite in ogni periodo dell’anno. Nella pratica si tratta di applicare i prezzi più alti quando la domanda è elevata e prezzi scontati quando questa risulta essere più bassa e al contrario di quanti molti pensano, il RM non consiste

nell’applicazione di prezzi più bassi, in quanto tutti sono in grado di guadagnare con i prezzi al ribasso.

È l’arte e la scienza di predire in tempo reale la domanda del consumatore e ottimizzare il prezzo in relazione alla disponibilità dei prodotti.7

I fattori chiave di un sistema di revenue management sono 8:

1 Il prezzo anziché il costo per bilanciare domanda e offerta: uno dei maggiori problemi di ogni azienda è trovare il punto di equilibrio tra la quantità domandata e quella offerta. Il revenue management cerca di risolvere questo problema utilizzando la leva del prezzo, ovvero realizzando particolari offerte nei periodi caratterizzati da una scarsa domanda;

2 I prezzi vanno fissati in base al mercato e non in base ai costi: è il consumatore a decidere quanto è disposto a pagare per un determinato prodotto e questo valore dipende dalla disponibilità di beni sostitutivi, dalle risorse disponibili e dall’urgenza del bisogno. L’azienda deve quindi riuscire a posizionarsi all’interno del mercato, dotandosi di strumenti che l’aiutino a raccogliere informazioni sulla propensione alla spesa dei consumatori. Questo non vuol dire che le informazioni sui costi non devono più essere considerate, ma anzi devono essere integrate nel sistema decisionale;

3 Scegliere un segmento e non vendere su un mercato di massa: si deve capire che non tutti i clienti sono uguali e per poter offrire al consumatore ciò che vuole e al prezzo desiderato, bisogna rivolgere l’offerta a cluster specifici della domanda;

7 _{R.G. Cross, Revenue Management: Hard Core Tactics for Market Domination, Broadway Books,}

1997, pp. 4

8

12

4 Il prodotto deve essere “conservato” per quel consumatore che ha più valore per l’azienda: nei momenti di elevata domanda, quindi di scarsità di prodotto, non si può utilizzare l’approccio “first come, first served”. Conoscere la domanda attesa diventa quindi un requisito fondamentale per decidere se accettare o meno una prenotazione. Non si deve considerare solo la propensione alla spesa del cliente che manifesta la sua richiesta in un secondo momento, ma anche la tipologia di clientela e il rapporto che lega la struttura al cliente in un’ottica di fidelizzazione;

5 Decidere basandosi sulle conoscenze e non su semplici supposizioni: le serie storiche devono essere convertite in conoscenze, così facendo si possono prevedere i comportamenti dei clienti e il processo decisionale è supportato da dati statistici. In questo modo si potrà raggiungere l’obiettivo di conseguire maggiori ricavi. Nel modello di forecast si deve considerare un margine di errore che comprenda le variabili aleatorie che modificano il comportamento dei consumatori;

6 Conoscere la catena del valore di ogni prodotto: il valore di ogni unità venduta varia in base al momento in cui viene immessa nel mercato e a quello in cui avviene l’acquisto e per questo è fondamentale conoscerlo;

7 Rivalutare in maniera continua le strategie di vendita:il personale che si occupa di definire la strategia di vendita deve poter modificare continuamente le scelte prese nella fase iniziale per non disattendere le aspettative della clientela.

1.2.1 Definizione

Il RM è uno strumento impiegato per allocare unità indifferenziate di risorse in presenza di una capacità limitata rispetto alla domanda, al fine di massimizzare la redditività. Può infatti esser definito un metodo o, una guida

13

per vendere l’opportuna quantità di prodotto/servizio disponibile al momento e al prezzo ottimale.

Questa è la definizione maggiormente utilizzata in materia sebbene ve ne siano delle altre date da vari autori nel corso degli anni (vedi Fig. 1).

Nell’industria dell’hospitality ma anche in tutte quelle dei servizi, spesso i termini di revenue management e yield management vengono sovrapposti, confusi o addirittura creduti simili, come se fossero l’espressione di uno stesso concetto. Per revenue management come appena detto intendiamo un approccio specifico alla gestione dei ricavi, che basandosi su una raccolta sistematica e continua di dati numerici una volta elaborati generano degli indicatori di performance.

Questi indicatori sono alcuni degli elementi fondanti che insieme alla conoscenza della clientela e del tipo di prodotto offerto, alla variazione dei prezzi e della disponibilità, alle pratiche di up- selling permettono di applicare lo yield management.

Pertanto è bene sottolineare che si può fare del buon revenue senza necessariamente ricorrere allo yield, inteso come una disciplina che si basa su una serie di metodologie e pratiche tecniche per mezzo delle quali sarà possibile fare delle previsioni sui segmenti di domanda futura per esser consapevoli su quanta e quale accettare o rifiutare.9

Fig. 1 Definizioni RM:

S. E. Kimes, 1989

Il Revenue Management può essere definito come un metodo per guidare un’azienda nella vendita della giusta unità di inventario al giusto cliente al momento giusto applicando dei sistemi di gestione delle informazioni e di pianificazione delle strategie tariffarie al fine di

massimizzare i profitti.

G. R. Cross, 1997

“Provide the right service to the right customer at the right time for the right price”.

9 _{A. Ravenna e E. Pandolfi, RM: gestione strategica del prezzo per l’ottimizzazione dei ricavi}

14

F. Grasso, 2006

“Per Revenue Management alberghiero si intende l’uso incrociato di tecniche di pricing, canali distributivi, strategia delle vendite e promozionali che si basano sulla conoscenza dei

dati storici, modelli matematici, e statistici relativi all’azienda alberghiera.

Modica, Landis e Pavan, 2011

Il revenue management cerca di conquistare la clientela con una bassa propensione alla spesa con particolari promozioni e, allo stesso tempo, mantenere alte le tariffe per quei

segmenti che presentano una domanda inelastica rispetto al prezzo del prodotto offerto.

Da quanto emerge nella Figura 1 dalle definizioni essenzialmente ricaviamo che il RM sia una tecnica che anticipando le azioni dei consumatori fa massimizzare i profitti. Infatti il motto è “vendere il giusto prodotto, al giusto consumatore, nel momento giusto e al giusto prezzo”. In realtà la definizione del motto originale all’inizio (fine anni 80) era “Selling the right seats to the right customers at the right prices” quindi senza l’aggiunta “at the right time”, tuttavia si sente già parlare di una nuova aggiunta: “through the right distributions channells” attraverso i giusti canali di distribuzione.10

In effetti la definizione di questo argomento è in continua evoluzione.

1.2.2 Ambiti di applicazione

Diversi sono gli ambiti di applicazione del RM system dalle compagnie aeree (Smith, Leimkuhler,&Darrow 1992), che per prime l’hanno applicato, si è passato pian piano ad una molteplicità di altri settori, ovvero:

hotel (Hanks,Noland, & Cross, 1992), navi da crociera, navi traghetto, tour operator, ristorazione (Kimes, Chase, Choi, Ngonzi, & Lee, 1998), noleggio macchine (Carroll & Grimes, 1995; Geraghty & Johnson, 1997), spazi pubblicitari, teatri, cinema multisala.11

10 _{Article by Lufthansa} 11

P.D. Locane, Revenue management:Yield Management: dalle compagnie aeree agli hotel

15

Le principali caratteristiche12 che contraddistinguono i contesti applicativi sono le seguenti:

1. Capacità di offerta relativamente fissa:

Siccome l’obiettivo generale del revenue management è l’allocazione efficiente della capacità, è agevole comprendere come non sarebbe giustificata una sua utilizzazione all’interno di una struttura in cui è possibile adeguarsi agevolmente al mutare dell’andamento del mercato ricorrendo, per esempio, al magazzino. Le realtà produttive possibili di applicazione devono pertanto essere caratterizzate da una struttura produttiva tendenzialmente rigida, quindi non modificabile nel breve se non a costi talmente elevati da comprometterne definitivamente la convenienza economica. Ad esempio un albergo non può aumentare il numero di camere disponibili della struttura nel breve periodo senza sostenere costi elevati e per aumentare i profitti potrà solo intervenire sulle tariffe di vendita.

2. Il prodotto/servizio è altamente deperibile:

La mancata vendita di un prodotto genera una perdita che non potrà, in nessun modo, essere recuperata. Si è detto che la produzione non può essere immagazzinata e pertanto il non poterla collocare sul mercato in tempo utile equivale alla sua distruzione. Spesso il momento della possibile vendita è puntualmente definito in anticipo in questo caso il valore del servizio vendibile, decresce all’avvicinarsi del giorno utile. La situazione delineata ci suggerisce che coperti i costi variabili, la quota parte di ricavo genera un miglioramento del risultato economico.

3. Il prodotto/servizio può esser venduto in anticipo rispetto all’utilizzo dello stesso:

12 _{S. Kimes “Yield management: a tool for capacity-contrained service firms” in Journal of}

16

Le possibilità/opportunità di vendita anticipata rappresentano un fattore di sicurezza per le imprese che riescono ad attuarle. Date le caratteristiche del sistema produttivo più volte ricordate, il vendere anche solo una parte della capacità disponibile, in anticipo, consente una gestione più efficiente, fornendo al contempo elementi di certezza in un sistema in cui domina l’aleatorietà. Questo sistema di vendita è tuttavia anche fonte di complicazioni, può portare al manifestarsi di fenomeni, quali i no-show e di cancellazioni che hanno condotto il management verso l’introduzione di politiche di over-booking.13

4. Domanda variabile e stocastica:

Il RM trova una conferma di efficacia di fronte ad una domanda variabile nel tempo che deve essere gestita attraverso politiche di prezzo associate ad adeguate azioni di marketing. Al contempo, l’andamento delle richieste della clientela deve essere regolato da leggi probabilistiche. Si gestiscono variabili dinamiche ed incerte: c’è incertezza nel numero delle prenotazioni provenienti da ciascun segmento, c’è dinamicità insita nel fatto che le prenotazioni variano nel tempo, spesso anche in maniera repentina, sia in aumento che in diminuzione. In funzione di questi mutamenti nello “scenario” delle prenotazioni sono quotidianamente riviste le allocazioni dei prodotti/servizi ancora disponibili.

5. Domanda sensibile al prezzo, segmentabile:

Il processo di segmentazione di mercato, deve poter essere realizzato in maniera netta e precisa, al fine di dare giustificazione alle strategie di pricing adottabili su ciascun segmento. I consumatori devono poter essere influenzati dalle manovre che, di volta in volta, vengono messe in atto per fronteggiare l’andamento delle richieste di servizio da loro espletate. Il prezzo è una delle

13 _{Il termine overbooking definisce situazioni in cui si vengono a creare prenotazioni al di sopra delle}

capacità effettivamente disponibili. Ciò si verifica ad esempio quando le compagnie aeree prevedono che al momento dell’imbarco si presenteranno circa il 10% in meno di passeggeri e quindi su un aeromobile con una capacità di 100 posti il vettore prenoterà e venderà fino a 110 biglietti senza assegnare il numero di posti. Solo al momento dell’accettazione al chek- in viene poi assegnata la carta d’imbarco che rappresenta il momento dell’effettiva assegnazione delle capacità disponibili.

17

variabili fondamentali nel revenue, per poter individuare il migliore cliente è necessario, quindi, segmentare il mercato.

6.

:

Una volta verificata la disponibilità di un’unità supplementare, la sua vendita deve potersi realizzare a prezzi molto bassi, quasi esclusivamente di natura variabile. Per contro l’indisponibilità dell’unità di servizio ne rende impossibile la vendita a causa della rigidità della struttura. Gli elevati costi fissi di produzione rendono impossibile, in questo caso, il soddisfacimento di una richiesta supplementare.

7. Infrastrutture per la disponibilità di dati sistemi informativi:

Per poter completare una pianificazione di revenue management sono necessari dati attendibili e sistemi di supporto affidabili. In linea di principio tali requisiti si intendono soddisfatti anche nell’industria delle trasformazioni.

8. Cultura aziendale e supporto del management:

Un’azienda con una cultura aziendale aperta all’innovazione e alle nuove tecnologie dove il revenue management viene implementato dal personale è un prerequisito spesso trascurato, ma di fondamentale importanza sia nel settore dei servizi che in quello delle trasformazioni. Lo stesso discorso vale per il supporto del management.

Le industrie che utilizzano il RM generalmente segnalano un aumento delle entrate dal 2% al 5%.14

Kimes e Chase nel 1998 hanno fornito un modello interpretativo per definire la funzione del revenue management nei diversi settori basandosi su due parametri: la durata e il prezzo.

Se si tiene conto dell’incertezza dell’arrivo dei clienti e della possibilità che gli ospiti decidano di prolungare il servizio, la durata può essere

14 _{R.D. Hanks, Discounting in the hotel industry: a new approach, Cornell Hotel and Restaurant}

18

prevedibile o non prevedibile. Per quanto riguarda il prezzo si può dividere in fisso, in questo caso non vuol dire non variabile sennò mancherebbe uno dei capi saldi del revenue management piuttosto si intende con un timing di variabilità più lungo, e variabile,nel caso in cui sia possibile modificarne i valori nel tempo frequentemente.15

L’applicazione del revenue management cambia infatti a seconda che la durata sia prevedibile o meno e che i prezzi applicati sono fissi o variabili. Questi elementi ci permettono di distinguere le industrie che applicano il revenue management in quattro diverse tipologie (vedi Fig. 2):

 Industrie che applicano prezzi fissi e in cui la durata di utilizzo del servizio è imprevedibile come ristoranti, campi da golf, internet service provider;

 Industrie che applicano servizi variabili e che hanno tempi imprevedibili di utilizzo del servizio da parte della clientela, come gli ospedali e le case di cura;

 Industrie che applicano prezzi fissi con durata del servizio prevedibile, come cinema, stadi, centri per convention, sale meeting e riunioni;

 Industrie che applicano prezzi variabili e che hanno un’elevata capacità di prevedere la durata di fruizione del servizio da parte dei clienti, come compagnie aeree, autonoleggi, compagnie crocieristiche, e hotel.

Non è un caso che le industrie che fino ad oggi hanno utilizzato il revenue management appartengono all’ultima tipologia.

Il poter prevedere la durata del servizio e poter applicare prezzi differenziati sono le condizioni che meglio consentono di massimizzare i propri profitti mediante l’applicazione del RM.

Grazie allo sviluppo delle nuove tecnologie i costi di implementazione di queste pratiche sono divenute economicamente accettabili anche da settori industriali appartenenti ad una delle tre tipologie, ed è quindi recente

15

19

l’ingresso di strategie tipiche di revenue management in aziende ospedaliere, internet service, campi da golf e ristorazione.

L’appartenenza di un settore industriale o commerciale ad un quadrante o ad un altro (Fig. 2 ) non implica che tutte le aziende appartenenti al quel settore vi siano dentro16.

Fig. 2 I settori di applicazione del Revenue Management17:

FISSI PREZZO VARIABILI

PREVEDIBILE

DURATA

NON

PREVEDIBILE

1.3

Il ruolo dell’informazione nei sistemi di Revenue

Management:

I sistemi di RM per condurre l’azienda verso l’ottimizzazione e la massimizzazione della propria redditività devono essere integrati al sistema di management aziendale, ossia all’insieme di strumenti manageriali obbligatori e non obbligatori presenti all’interno del sistema azienda.

Gli strumenti manageriali rappresentano un supporto per il governo aziendale e per i processi di decision- making attraverso i quali il sistema

16 _{A. Ravenna e E. Pandolfi, RM: gestione strategica del prezzo per l’ottimizzazione dei ricavi}

nell’impresa alberghiera, Italia, Hoepli, 2010, pp. 238

17 Ivi, pp. 239 Cinema Stadi e Arene Centri congressuali Hotel Compagnie aeree Noleggi auto Navi da crociera Ristoranti Campi da golf Internet- service providers Case di cura Ospedali

20

aziendale medesimo si manifesta: il management è chiamato a tutti i livelli a prendere costantemente decisioni.18

Il processo decisionale deve trovare fondamento nell’informazione, intesa come l’insieme di dati, delle esperienze e della conoscenza disponibili ed accessibili in un determinato istante19: “l’insieme di uno o più dati organizzati in un unico “messaggio” elementare che abbiano un significato proprio e siano interpretati in un determinato processo decisionale, in modo da ridurre l’incertezza, determinando quindi un aumento della “conoscenza” a livello complessivo aziendale”20

.

Le informazioni ottenute non devono necessariamente essere utilizzate o consumate nell’immediato altrimenti perdono la propria utilità, è un bene archiviabile, sia in formato cartaceo che digitale, sebbene possono essere soggette ad obsolescenza a causa dei continui cambiamenti del mercato. Pertanto si necessita di un continuo monitoraggio e revisione delle stesse.

L’informazione qualunque sia la natura del dato e la provenienza dello stesso, all’interno della combinazione aziendale deve seguire le seguenti fasi21:

 La raccolta;

 La selezione;

 La classificazione;

 L’elaborazione.

Sulla fase della raccolta Bertini prende in considerazione due fattispecie: la raccolta originaria quando ha ad oggetto dati che l’azienda non ha mai trattato e la raccolta derivata quando ha ad oggetto dati trattati in precedenza.

Grazie allo sviluppo delle nuove tecnologie e dei sistemi informativi le informazioni sono maggiormente disponibili e accessibili, fase delicata è

18

A.Capocchi, La redditività aziendale: le logiche di Revenue Management, Angeli, 2009, pp. 247

19 _{Sulla definizione dell’informazione si hanno diversi contributi dottrinali appartenenti anche a}

diverse prospettive di indagine scientifica. Tra essi Davies definisce l’informazione come “un dato o

un’insieme di dati, sottoposto ad un processo che lo ha reso significativo per il destinatario e realmente imortante per il suo processo decisionale presente o futuro.” Si veda: G.B. Davies, M.I.S.,

Conceptual foundations structure and development, New York, McGraw Hill, 1974, pp. 32

20 _{L. Marchi, I sistemi informativi aziendali, Milano, Giuffrè, 1993, pp. 6} 21

21

quella della selezione in quanto da essa può dipendere la validità del processo decisionale.

La selezione: “ha lo scopo di distinguere, per le informazioni raccolte e quindi utili il contenuto informativo che esse sono in grado di offrire ai manager secondo la loro diversa natura”22

.

La classificazione consiste nel raggruppamento delle informazioni in classi omogenee in relazione alla natura, all’oggetto, alla funzione aziendale interessata e alla finalità, utilità.

È l’ultima fase del trattamento dell’informazione in senso stretto in quanto con la fase di elaborazione inizia la fruizione dell’informazione medesima.

Con l’elaborazione le informazioni “si trasformano in ”elementi di

gestione”, inseriti in un apposito sistema operante in un contesto organico e funzionale che definisce una nuova realtà operativa e informativa dell’azienda”23

.

Trasformando così i dati grezzi in dati elaborati, la cui elaborazione permette la pronta utilizzazione delle informazioni all’interno del processo decisionale.

L’utilità dell’informazione è difficilmente misurabile: in alcuni casi, non sempre è possibile misurare l’utilità dell’informazione comparando il processo decisionale posto in essere, con il processo decisionale che si sarebbe adottato in assenza di quell’informazione; in altri casi si può misurare l’utilità dell’informazione con riguardo al prezzo che la stessa può avere nel mercato. Gran parte del sistema informativo ha natura o radice contabile.

Sono dati contabili quelli provenienti dalla tenuta della contabilità generale e dal bilancio, dalla tenuta della contabilità analitica e dal sistema di controllo della gestione.

Ai dati di natura contabile si aggiungono, oggi sempre con maggiore importanza all’interno dei sistemi di revenue management, i dati di natura extra- contabile. Sono dati extra- contabili tutti quei dati che l’azienda può acquisire e/o produrre senza la tenuta di un sistema contabile: ad esempio i dati anagrafici della propria clientela, i dati di mercato, i dati relativi all’andamento di settore.

22 _{U. Bertini, Il sistema d’azienda, Torino, Giappichelli, 1990, pp. 138} 23

22

Appare così evidente l’importanza di dati extra- contabili nei sistemi di RM, con particolare riferimento alle previsioni, alle stime e alle misurazioni aventi ad oggetto:

 Il comportamento della funzione di domanda e le dinamiche di mercato;

 Il comportamento dei potenziali clienti;

 Il comportamento dei competitor.

Tutte le informazioni che entrano a far parte della combinazione aziendale contribuiscono alla formazione di nuova conoscenza. La conoscenza rappresenta la base per qualunque scelta su cui fondare le operazioni di gestione e per qualunque sistema di RM.24

Come autorevolmente affermato “i sistemi di revenue management

rappresentano un processo intensivo da un punto di vista informativo/co. Un enorme quantità di dati devono essere raccolti e conservati nei database aziendali. I dati, successivamente, devono essere estratti ed elaborati dal sistema di pianificazione e controllo per fare migliaia di previsioni quotidiane”25.

1.4 Le 4 Fasi del Revenue Management:

Di seguito vengono elencati i quattro momenti che si susseguono nell’elaborazione del sistema di RM26

:

 Raccolta dei dati: Memorizzazione dei dati storici più rilevanti;

 Stima e previsione (forecasting):

Valutazione dei parametri del modello della domanda; previsione della domanda sulla base di questi parametri; previsione di altri

24

A. Capocchi, La redditività aziendale: le logiche di Revenue Management, Angeli, 2009, pp. 256- 257

25 _{Su questo aspetto Tallury e Van Ryzin osservano che “RM is computationally intensive process.}

Huge amounts of data have to be collected and stored in databases. It must then be extracted and processed by the forecasting system to make thousands of forecasts on a daily basis.” Si veda K.Talluri, G. J. Van Ryzin, Revenue managent, Ny, Springter Science and Business Media Inc., 2004, pp. 594

26

23

rilevanti incognite, quali no show e tasso di cancellazioni, basata sulle precedenti informazioni;

 Ottimizzazione: Ricerca delle condizioni ottimali da applicare;

 Controllo Analisi della redditività: si constata se le strategie adottate sono state efficaci o se si è verificato qualche errore.

Il processo di RM solitamente si effettua ripetutamente ad intervalli di tempo predefiniti. La frequenza con cui ogni step viene eseguito dipende da molti fattori, come il volume di dati posseduti, la velocità con cui le condizioni economiche cambiano, il tipo di modello di previsione ed ottimizzazione utilizzato e la relativa importanza delle decisioni finali. Ad esempio la maggior parte dei sistemi di RM utilizzati dalle compagnie aeree ed alberghiere scagliona le date in modo da intensificare i controlli man mano che ci si avvicina al giorno in cui il servizio verrà effettuato: tutto questo perché un sostanziale numero di prenotazioni arriva in prossimità della data considerata.27

Fig. 3 Le 4Fasi del processo di RM28:

27 _{P.D. Locane, Revenue management:Yield Management: dalle compagnie aeree agli hotel e altre}

industrie di servizi, M. Valerio, 2009, pp.139

28 Ivi, pp. 140 DO CHECK PLAN Raccolta dati Analisi del: - mercato - storico / trend - calendario Previsione ex ante Def. Obiettivi FORECAST Scomporre i fattori Simulazioni Decisioni strutturali Seg. Dei clienti Seg. Tariffe Def. Restrizioni Def. Politiche Def. Interfacce FORMAT Prenotazioni Flussi informativi Previsioni ex post - Reforecast Ottimizzazione: -Pricing -Fencing:Settaggi Allocazioni/ Nesting -Overbooking FLOW MANAGEMENT Sistemi di monitoraggio Feedforward Feedback ex post Valutazione performance: YM team FEEDBACK ACT

24

Nella Figura 3 è schematizzato il processo di revenue management, ogni attività rappresenta l’input di quella successiva. Si può notare come sia difficile definire dei confini netti tra la fase di pianificazione (Plan: previsioni ex ante), la fase di gestione del sistema, la quale comporta la presa di decisioni strutturali da un lato e dall’altro azioni correttive tempestive, (Do: previsioni ex post, ottimizzazione e riottimizzazione) che dovranno essere ricontrollate continuamente (Check).

1.4.1 Attività di forecasting

Le previsioni di un’attività di forecasting sono il risultato di un’attenta analisi del mercato, che considera vari fattori, alcuni oggettivi e razionali altri meno evidenti e più soggettivi, ma non per questo meno rilevanti.29

La raccolta dei dati

È una fase importantissima del processo di revenue management perché attraverso la loro costante analisi si possono individuare gli elementi chiave che saranno utilizzati per pianificare le strategie aziendali dei prossimi esercizi. I dati storici sulle vendite da rilevare si basano sul calendario, ossia l’andamento delle camere disponibili e vendute giorno per giorno suddiviso per segmento, sul lead time, ossia la tempistica con cui vengono effettuate le prenotazioni, sui regrets e i denials, ovvero quella parte della domanda potenziale che non si è riuscita a conquistare, i primi sono i rifiuti dell’hotel per mancata disponibilità, i secondi sono i rifiuti dei clienti per la tariffa, la situazione meteorologica che influenza il comportamento dei turisti soprattutto leisure, il calendario degli eventi, che si dividono in festività comandate, durante le quali le persone sono più invogliate a viaggiare ma non interessano una specifica località, e gli eventi di una destinazione che attirano turisti.30

29

F. Grasso, Il Revenue Management alberghiero. Come aumentare il profitto di un albergo, Milano, Hoepli, 2006

30 _{A. Ravenna, E. V. Pandolfi, RM: gestione strategica del prezzo per l’ottimizzazione dei ricavi}

25

I dati sulle serie storiche rappresentano il punto di partenza di un qualsiasi modello di forecasting e dalla loro esaustività dipende la bontà dei pronostici. Queste informazioni devono essere confrontati con gli altri elementi disponibili, che possono essere endogeni, come nuove convenzioni strette con le aziende del territorio che provocano un aumento dell’occupazione proveniente dal segmento business, o esogeni, come eventi di grandi dimensioni che apportano un aumento degli arrivi nella destinazione, in questo modo si potrà programmare la strategia aziendale futura.31

Tra questi dati rientra il dato storico dinamico che rappresenta la produzione totale maturata ogni giorno per tutto l’anno ed è un dato fondamentale per un’esatta attività di pricing. Per spiegare il concetto di dato storico dinamico si prenda l’esempio di due fotografie dello stesso periodo di due esercizi diversi che rivelano i ricavi totali o l’occupazione ad un anno di distanza. Questo dato deve essere successivamente interpretato considerando l’andamento futuro del mercato alberghiero, tenendo cioè conto sia della situazione del mercato in generale sia di quella della struttura, i canali di distribuzione da dove sono state effettuate le prenotazioni, i cluster di clienti che hanno acquistato i soggiorni e infine i lead time di queste prenotazioni. Un altro fattore da valutare, perché “sporca” le serie storiche, è il dato storico non storicizzabile, ovvero che non si rappresenta ripetutamente nel tempo, come i gruppi ad hoc o gli eventi spot della destinazione.32

In realtà nessun sistema di revenue management, anche quelli più avanzati, può stimare con assoluta esattezza gli andamenti futuri dato che tutti i modelli matematici danno per scontato che il comportamento d’acquisto dei turisti sia costante e stabile nel tempo. Tutti i revenue manager sanno che questo è impossibile, ma allo stesso tempo sono consapevoli che senza un buon modello di previsioni, si rischia di intraprendere percorsi sbagliati e produrre scarsi risultati.33

31 _{P.D. Locane, Revenue management:Yield Management: dalle compagnie aeree agli hotel e altre}

industrie di servizi, M. Valerio, 2009, pp. 146

32

F. Grasso, Il Revenue Management alberghiero. Come aumentare il profitto di un albergo, Milano, Hoepli, 2006, capitolo 2

33 _{S.E. Kimes, K. V. Rohlfs, Best-available-rate Pricing at hotels: A study of customers perceptions}

26

Anche nel caso in cui le previsioni non siano completamente esatte, infatti, è sempre meglio che le decisioni prese da un’azienda si fondano su dei pronostici statistici che su delle sensazioni. Quindi per quanto un modello matematico-statistico sia costruito bene la strategia di un’azienda non può basarsi solamente su dei pronostici, ma è fondamentale che i risultati siano continuamente interpretati dagli addetti del revenue management system.34

Stima e Previsione:

Un sistema di RM richiede previsioni della domanda, della sensibilità al prezzo, delle probabilità delle cancellazioni, ed il successo dipende in modo rilevante dalla qualità di questi dati; si può quindi dedurre che il forecasting sia un’attività fondamentale che richiede molto tempo in termini di sviluppo ed implementazione. Nell’ambito alberghiero un dato fondamentale è la data in cui avviene la prenotazione rispetto al giorno in cui verrà usufruito il servizio. Esistono diversi metodi per fare previsioni, i quali vengono considerati efficienti da parte delle strutture alberghiere che applicano tecniche di RM; la scelta del modello non è l’unico ostacolo da affrontare, poiché i manager devono anche riflettere su cosa prevedere, sul livello di aggregazione, sul tipo di dati, sul numero di periodi da includere, su quali date operare, gli outliers e la misura della precisione.35

 What?

I sistemi più sofisticati si basano su previsioni riguardanti gli arrivi degli ospiti, che vengono ritenuti più appropriati poiché le tariffe ed i controlli delle disponibilità vengono applicati in base a questi dati; una volta calcolati gli arrivi, una previsione sul numero di notti di permanenza è facile da ottenere in base alle informazioni sulle durate dei soggiorni.

 Level of aggregation:

34

P.D. Locane, Revenue management:Yield Management: dalle compagnie aeree agli hotel e altre

industrie di servizi, M. Valerio, 2009, pp. 147

35 _{L.R. Weatherford, S.E. Kimes, A comparison of forecasting methods for hotel revenue}

27

Molti modelli restituiscono previsioni dettagliate sugli arrivi: le informazioni sono disponibili suddivise per categorie di tariffe, durata del soggiorno, e talvolta per tipologia di stanza. Alcune ricerche affermano che disaggregate forecast hanno risultati più affidabili di altri modelli che si basano su un principio di aggregazione.

 Constrained or uncostrained by hotel’s capacity?

È necessario calcolare sia constrained forecast sia unconstrained; la capacità massima della struttura limita il numero di stanze da vendere e la durata del soggiorno.

 Periods to be considered:

La maggior parte degli alberghi presenta solitamente un alto grado di stagionalità per quel che riguarda gli arrivi, per cui considerare periodi limitati rischia di limitare le previsioni perché questo fenomeno non verrebbe evidenziato.

 Outliers?

Vengono considerati outliers giorni di vacanza particolari, festività, eventi speciali, quali manifestazioni, festival e fiere, in cui è probabile che ci sia un aumento particolare della domanda per la struttura. Se questi venissero inclusi durante l’elaborazione del forecast, è probabile che il risultato presenti degli errori; lo stesso accadrebbe se venissero utilizzati giorni “normali” per effettuare previsioni per giornate speciali; per questo è opportuno utilizzare alcuni metodi per individuare gli outliers ed utilizzare correttamente i dati a disposizione.

 Forecast accuracy:

L’impatto della misurazione della precisione del modello di forecast sulle decisioni prese e sui risultati finanziari deve essere sempre considerato. Solitamente gli hotel aggiornano la previsione giornalmente per le settimane successive, mentre per le settimane più lontane (2-8) ci si basa con dati settimanali. Gli strumenti per calcolare l’esattezza del modello sono il MAD ed il MAPE, ovvero il mean absolute deviation ed il mean absolute percentage error: calcolano la media degli scostamenti del dato ottenuto dal modello di forecast utilizzato dal dato effettivo.

28

Il forecast si compone di diverse fasi: inizialmente si tengono presenti i dati relativi agli ultimi anni e si elabora una stagionalità su base settimanale. Successivamente si eliminano gli outliers dalla serie utilizzando due diverse procedure (le medie mobili oppure le medie mobili bucate) e si destagionalizza per ottenere una serie storica “pulita”; in seguito si applicano i diversi modelli di previsione, che verranno illustrati nel paragrafo successivo. Come ultimo step è necessario stagionalizzare nuovamente i risultati utilizzando i coefficienti di destagionalizzazione precedentemente calcolati e considerare separatamente i diversi eventi.

1.4.2 Definizione del format operativo

In questa fase si impostano i fattori strutturali collegati alle classi tariffarie, all’inventario di camere da vendere, ai canali di distribuzione, ai possibili segmenti del mercato a cui si vuole rivolgere la propria offerta, ai meccanismi di differenziazione rispetto ai competitor e infine alla definizione degli strumenti lavorativi in un’ottica di lungo periodo. Questo processo solitamente prevede uno o pochi più interventi in un anno, in base ai cambiamenti ambientali che caratterizzano il mercato dove opera la struttura, ed è connesso alle previsioni dell’attività di forecasting. In questo step si definiscono quindi le basi per le strategie di vendita dei periodi futuri e si imposta un sistema di controllo della domanda che verrà utilizzato ripetutamente in maniera continua nella fase successiva del flow management.36

Un modo per sfruttare l’elasticità al prezzo di ogni segmento di clientela è definire diversi prodotti tariffari caratterizzati da tre elementi principali: la tariffa, le restrizioni applicate e l’accessibilità. I differenti livelli tariffari possono essere gestiti con la regola del nesting, ossia quell’attività che permette di allocare la giusta quantità di inventario ad ogni segmento delle clientela in maniera flessibile considerando l’andamento delle richieste con

36 _{P.D. Locane, Revenue management:Yield Management: dalle compagnie aeree agli hotel e altre}

29

l’obiettivo di massimizzare i profitti, e differenziarsi nel fencing, ovvero in base alle regole che permettono la segmentazione della clientela.37

Per evitare che determinati segmenti accedano a prodotti tariffari non riservati a loro è solito utilizzare delle barriere al booking. Questi strumenti, che rientrano nelle strategie di fencing, il quale verrà approfondito nell’ultimo capitolo, sono le restrizioni, ad esempio fare in modo che il cliente business non prenoti le tariffe scontate del segmento leisure, e tutte le strategie di discounting che generalmente sono collegate al lead time di prenotazione e alle politiche di cancellazione e modificazione delle prenotazioni. Gli strumenti di controllo sulla capacità operativa possono, invece, basarsi sulla durata del soggiorno, prevedendo delle impostazioni di controllo sulla lunghezza del soggiorno come ad esempio il minimum o maximum length of stay (MLOS), e sull’allocazione dell’inventario disponibile a quei clienti che sono ritenuti più redditizi per l’albergo, come per esempio rifiutare un cliente leisure per riservare le ultime camere alla clientela corporate, oppure non dare precedenza a prenotazioni con brevi pernottamenti e favorire invece prenotazioni con soggiorni più lunghi38.

1.4.3 Il Flow Management

La gestione operativa di tutti quegli strumenti che permettono ad una struttura ricettiva di differenziare la propria offerta dai competitor necessita di controlli continui. Il flow management è un’attività costante di ottimizzazione che si realizza nella gestione dei flussi delle prenotazioni e delle informazioni e si differenzia dalla fase precedente in quanto deve essere un’attività esercitata ripetutamente nel breve periodo. La frequenza con cui queste decisioni vengono prese, infatti, può essere notevole dato che il revenue management team può dover apportare delle modifiche operative, in base al flusso delle prenotazioni, anche più volte nella stessa giornata. La fase di ottimizzazione è strettamente collegata alla fase format e comprende decisioni strutturali, come politiche tariffarie da mantenere (tariffe

37

F. Grasso, Oltre il Revenue Management alberghiero. Come cogliere le nuove opportunità di

mercato, Hoepli, Milano, 2012

38 _{P.D. Locane, Revenue management:Yield Management: dalle compagnie aeree agli hotel e altre}

30

convenzionate, griglia tariffaria,ecc.), scelta dei cluster delle clientela a cui rivolgere la propria offerta, modifiche ai prezzi giornalieri di vendita, individuazione dei prodotti da vendere, e la presa di decisioni sulla capacità operativa, individuando cioè le tipologie di camere da mettere in vendita, applicando restrizioni e accettando o meno prenotazioni da un determinato segmento. In questa fase del processo di revenue management si passa dalla pianificazione strategica alla tattica operativa. Rientrano in questo step le attività che permettono la stimolazione della domanda, grazie alla manovra dei livelli tariffari che consente di adeguare l’offerta all’andamento della domanda, e la sollecitazione dei canali distributivi.39

L’allocazione dell’inventario disponibile, la gestione dei vari canali distributivi e delle prenotazioni sono i fondamenti di un sistema di revenue management e molti reparti aziendali sono impegnati nel controllo e nell’aggiornamento di questo processo. Il revenue management team è infatti continuamente in contatto con il reparto booking e la reception, i quali a loro volta comunicano con i clienti e con gli intermediari e trasmettono le informazioni al revenue manager.40

1.4.4 L’attività di valutazione dei feedback

Anche il processo di revenue management richiede un controllo continuo e un confronto sia con gli obiettivi prefissati ad inizio esercizio che con il competitive set. In questa fase si elaborano i dati raccolti durante tutto il processo di revenue management per generare degli indicatori di performance che successivamente verranno considerati nei modelli di previsione41. Tenere conto di questi indicatori è fondamentale per misurare l’andamento delle vendite e dei ricavi. Gli indicatori di performance più utilizzati sono42:

39 _{Ivi, pp. 155- 157}

40 _{M. Fazzini, Lo Yield Management, Franco Angeli, Milano, 2008}

41 _{P.D. Locane, Revenue management:Yield Management: dalle compagnie aeree agli hotel e altre}

industrie di servizi, M. Valerio, 2009, pp. 158

42 _{A. Ravenna e E. Pandolfi, RM: gestione strategica del prezzo per l’ottimizzazione dei ricavi}

31

 Average Daily Rate (ADR), ovvero il prezzo medio delle camere vendute in un determinato giorno, ma può riferirsi anche ad un intervallo temporale maggiore, come un mese o un anno. Questo dato deve essere considerato insieme al tasso di occupazione perché non tiene contro delle camere che sono rimaste invendute e quindi dei ricavi mancati.

 Tasso di Occupazione (OCC), questo dato non può essere preso individualmente perché non tiene conto delle variazioni delle tariffe e del prezzo a cui le camere sono state vendute.

 Revenue per Available Room (REVPAR), ovvero il ricavo medio per camera disponibile. Questo indicatore è uno dei più importanti in quanto unisce in un unico valore sia l’ADR che il OCC e permette di valutare sia l’utilizzo della capacità della struttura che la performance del prezzo medio di vendita. È inoltre possibile utilizzare questo indicatore per fare dei confronti tra vari periodi e tra strutture con dimensioni diverse.

Valutare gli indicatori di performance di una struttura con i risultati dei competitor è importante per giudicare l’efficacia di una strategia aziendale.

In uno studio di Canina ed Enz del 2005, gli autori hanno osservato che gli hotel con tariffe pubbliche di vendita leggermente superiori o inferiori a quelle dei competitor registrano una maggiore relazione tra l’andamento dell’ADR e del tasso di occupazione, di conseguenza hanno un maggiore REVPAR, rispetto agli alberghi che mantengono una politica tariffaria maggiormente distante dalla media delle tariffe del competitive set. Inoltre

32

dallo stesso studio si ricava che gli alberghi che hanno delle tariffe significativamente più basse rispetto al competitive set non utilizzano in modo efficiente i principi di revenue management, dato che partendo da tariffe basse non possono, in caso di scarsa domanda, abbassare ulteriormente i prezzi e quindi soddisfare i bisogni dei clienti. Oltre agli indicatori di performance si devono quindi utilizzare degli indicatori sul competitive set, ovvero sull’insieme degli alberghi considerati competitor e che operano nello stesso mercato dell’hotel esaminato, in questo modo si potranno confrontare i risultati della struttura in relazione agli alberghi che compongono il competitive set di riferimento.43 Solitamente si includono nel competitive set gli alberghi situati in prossimità della struttura di riferimento, che offrono un prodotto paragonabile e che mantengono una strategia tariffaria simile all’hotel considerato.44

Gli indicatori sul competitive set sono45:

 Fair Market Share, indica la quota di mercato che l’hotel dovrebbe possedere, in relazione al competitive set, se tutti gli alberghi considerati riuscissero a vendere tutte le camere disponibili.

x 100

 Actual market share, indica la quota di mercato che effettivamente possiede l’albergo, perché considera le camere vendute.

 Market penetration index, confronta l’andamento di vendita dell’albergo considerato rispetto ai competitor. Se il valore è maggiore

43 _{Ivi pp. 136} 44

L. Canina, C.A. Enz, An Examination of Revenue Management in Relation to Hotels’ Pricing

Strategy, Cornell Hospitality Report, 5 (6), 2005, pp 22-47

45 _{A. Ravenna, E.V. Pandolfi, RM: gestione strategica del prezzo per l’ottimizzazione dei}

33

a 1 vuol dire che la struttura esaminata ha dei risultati maggiori rispetto all’andamento del mercato. Valori inferiori a 1 indicano invece che la struttura sta ottenendo dei risultati peggiori rispetto a quelli del competitive set.

Market penetration index = Fair Market Share x Actual market share

L’attività di valutazione dei feedback si svolge durante i controlli in itinere, i feedforward, che misurano i risultati mostrando gli scostamenti tra le previsioni e i risultati permettendo di attivare il processo di ottimizzazione velocemente, e i controlli a consuntivo, ossia i feedback ex post, che consentono di misurare e valutare i risultati ottenuti alla fine dell’esercizio o del mese. Rappresentano una fotografia dei risultati di un processo e sono l’input per individuare le modifiche da apportare nel futuro. Questa fase si basa su dei dati oggettivi che per essere veramente utili devono essere confrontati con le opinioni del personale coinvolto nel processo di revenue management e con i commenti dei clienti. In questo modo si potrà integrare il processo di revenue nel Customer Relationship Management (CRM) cercando così di prevenire le lamentele dei clienti (vedere capitolo 4).46

A fine esercizio analizzare il pick-up delle prenotazioni delle date calde in cui l’albergo era al completo è importante per osservare con quanto anticipo e a quali segmenti le camere sono state vendute.47

Con i dati raccolti, che costituiscono un’importante fonte informativa è possibile individuare gli errori e apportare delle modifiche alle strategie da adottare per l’attività di forecasting futura.

1.5 Il pick-up classico

Se nessuno può formulare delle previsioni certe si può tentare di fornire suggerimenti, sempre sulla base dei dati registrati nel sistema informatico del

46

P.D. Locane, Revenue management:Yield Management: dalle compagnie aeree agli hotel e altre

industrie di servizi, M. Valerio, Torino, 2009, pp. 160- 162

47 _{D.G. Rutherford, M.J. O’ Fallon, Hotel Management and Operations, 4th edition, John Wiley &}

34

nostro albergo. Nel breve termine è stato proposto un approccio denominato pick-up, che nella sua semplicità può dare informazioni utili.

L’idea base del pick-up è che esista, sul breve termine, una regolarità di incremento del livello delle prenotazioni. Il metodo suggerisce la quantità di camere vendute per una determinata data futura basandosi sugli incrementi di prenotazioni registrati nelle settimane immediatamente precedenti.

La procedura di pick-up opera nel seguente modo:

 Calcolo degli incrementi (per periodi) a partire dai dati relativi all’andamento delle prenotazioni;

 Calcolo della media degli incrementi (per limitare eventuali effetti discorsivi;

 Calcolo delle “proiezioni” sulle vendite future sommando le medie degli incrementi alle prenotazioni in essere.

Il revenue manager può valutare il trand in corso e introducendo eventuali correzioni, effettuare le previsioni.

Vi sono due metodologie al riguardo e sono il pick-up classico e quello avanzato. Per quanto riguarda un esempio pratico di quello classico possiamo osservare che:

Il primo passo del pick-up richiede i dati che registrano l’andamento corrente delle prenotazioni. Supponendo che la data odierna sia 22 Giugno la tabella 1 riassume ad oggi, l’andamento delle vendite delle camere dell’albergo per periodi settimanali (per semplicità d’esposizione la tabella è limitata ai 49 giorni precedenti alla data futura del 20 Luglio).

Tab. 1 Calendario vendite/prenotazioni camere:

Numero giorni precedenti

35 18/ Mag 25/ Mag 01/ Giu 08/ Giu 15/ Giu 22/ Giu 29/ Giu 06/ Lug 13/ Lug 20/ Lug 196 216 152 142 159 171 84 89 80 66 54 66 74 54 59 46 41 39 40 49 44 25 28 21 20 17 19 20 24 19 12 11 10 9 8 9 11 12 10 8 7 5 4 5 4 4 5 5 5 4 4 3 3 3 2 2 3 4 3 3 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 … … … … … … … … … …

Le righe associate alle date pari o precedenti il 22 giugno contengono dati storici mentre le righe associate alle date successive al 22 giugno contengono le prenotazioni acquisite per le date indicate nella prima colonna. Il giorno 18 maggio ha registrato un’occupazione di 196 camere. Di queste 196 camere il 30 marzo, cioè 49 giorni prima, ne erano state prenotate solo 2. La settimana successiva, cioè a 42 giorni prima dal 18 maggio le prenotazioni erano salite a 4 e una settimana dopo ancora (35 giorni prima, 13 aprile) erano salite a 7 e via di seguito.48

Per oggi 22 giugno risultano effettivamente vendute 171 camere mentre per il 29 giugno (cioè fra 7 giorni) risultano prenotate 74 camere così come per il 6 luglio (fra 14 giorni) risultano prenotate 44 camere. Ovviamente alcune celle della tabella risultano essere vuote in quanto ad oggi era impossibile completarle.49

Il pick-up avanzato

Un altro metodo di pick-up, concettualmente simile a quello classico ma diverso nella modalità di calcolo è il pick-up avanzato.

Questo metodo parte sempre dalla tabella 1, ma ricava una tabella di pick-up diversa nella struttura:

48 _{P. Desinano, Hotel Revenue Management: un approccio consapevole, Angeli, 2010, pp.74- 75} 49 _{Per ulteriori approfondimenti si veda P. Desinano, Hotel Revenue Management: un approccio}

36

Tab. 2 Tabella pick up avanzato:

Numero giorni precedenti

Data 0 7 14 21 28 35 42 49 … 18/ Mag 25/ Mag 01/ Giu 08/ Giu 15/ Giu 22/ Giu 29/ Giu 06/ Lug 13/ Lug 20/ Lug 0 0 0 0 0 0 112 127 72 76 105 105 30 30 34 25 15 26 25 29 31 25 21 22 21 29 30 13 17 11 11 9 10 9 12 9 5 6 6 4 4 5 6 7 5 4 3 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 … … … … … … … … … …

Nel pick-up avanzato, in riferimento ad una determinata riga, le celle che la compongono registrano le differenze di camere prenotate che si sono verificate di settimana in settimana in base all’andamento delle prenotazioni.

In altre parole ogni cella registra solo l’incremento rispetto alla settimana precedente e non il totale rispetto alla data di chiusura prenotazioni.50

In conclusione come abbiamo avuto modo di osservare in questo capitolo la disciplina del Revenue Management è andata a svilupparsi sempre di più in questi ultimi anni e in differenti ambiti di applicazione, partendo dal settore aereo a quello alberghiero su cui è stata focalizzata l’attenzione e tanti altri. Si è qui capita l’importanza legata all’analisi dei dati per lo sviluppo delle successive fasi nonché previsioni che possono aiutare il revenue manager e il resto del personale a gestire le prenotazioni e le varie attività all’interno delle strutture alberghiere.

50