Glossaire Revenue Management

Pourcentage d'erreur absolue moyenne (MAPE)

Définition

Le pourcentage absolu moyen d'erreur (MAPE) est une formule utilisée pour déterminer la précision des prévisions de gestion des recettes hôtelières par rapport aux résultats réels.

Comment l'utiliser

Les prévisions jouent un rôle crucial dans la prévision des taux d'occupation, du chiffre d'affaires et d'autres indicateurs clés de performance, et constituent une base pour établir des stratégies de gestion du chiffre d'affaires plus précises et pour planifier et allouer les ressources de manière efficace dans le domaine de la gestion hôtelière. Le MAPE fournit un résultat clair et intuitif, basé sur un pourcentage, qui indique l'ampleur de l'erreur moyenne dans les prévisions, ce qui permet aux hôteliers de comprendre et de communiquer facilement sur la précision de leurs prévisions.

Remarque importante : le MAPE peut être faussé par des points de données où les valeurs réelles sont très faibles, ce qui entraîne des pourcentages d'erreur disproportionnés. Lorsque de tels problèmes se posent, il est préférable d'utiliser d'autres mesures, seules ou en combinaison avec le MAPE, pour calculer les erreurs avec précision.

Formule

Le MAPE est calculé en deux étapes :
1 - Soustraire la valeur prévue pour la date donnée (ou la somme totale de toutes les valeurs prévues sur une plage de dates) de la valeur réelle à la même date.
2 - Prenez ce nombre et divisez-le par la valeur réelle pour déterminer le MAPE.

Termes connexes

Revenue Management, RMS, Forecasting, ADR, RevPAR, Occupancy, Travel Demand, Yield Management
Le MAPE est particulièrement utile pour évaluer la précision des prévisions de mon property en matière de recettes, d'occupation, d'évaluation des performances, de budgétisation et de planification, par rapport aux réservations et aux recettes réelles. En surveillant le MAPE de mon hôtel, je peux mieux comprendre les erreurs dans nos modèles de prévision et les améliorer pour les calculs futurs, ce qui nous aidera à prendre de meilleures décisions, basées sur des données, sur les stratégies de gestion des revenus et les questions opérationnelles.

Gustavo Peña

Gustavo Pena
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