De meeste fouten bij de prijsbepaling van hotels ontstaan doordat de tarieven te laat worden aangepast, niet omdat de teams over onvoldoende gegevens beschikken.
Als ik het kort samenvat, komt het artikel op één ding neer: Dankzij realtime prognoses kunnen hotels verschuivingen in de vraag eerder signaleren en hun prijzen aanpassen zolang er nog tijd is om in te grijpen. Dat is belangrijk omdat 72% van de hotelmanagers zegt dat onjuiste prognoses tot inkomstenverlies hebben geleid, veel hotels controleren hun tarieven nog steeds handmatig, en sommige maken nog steeds gebruik van spreadsheets. Wanneer de vraag piekt rond een feestdag, een evenement of een druk weekend, kan een trage controlecyclus ertoe leiden dat kamers urenlang tegen de verkeerde prijs worden aangeboden.
Hier volgt een volledig overzicht in eenvoudige bewoordingen:
- Handmatig prijzen kost veel tijd. Veel hotels controleren hun tarieven één keer per dag, één keer per week of alleen als iemand daar tijd voor heeft.
- Live-prognoses volgen de vraag op de voet naarmate deze verandert. Ze houden rekening met het aantal boekingen, de bezettingsgraad, eerdere gegevens, evenementen, de tarieven van concurrenten en de marktvraag.
- Het grootste voordeel is de timing. Je kunt nog dezelfde dag reageren in plaats van te wachten tot de volgende beoordeling.
- Prognoses alleen zijn niet voldoende om een bedrijf te runnen. Minimale en maximale tarieven, verblijfsregels en goedkeuringsinstellingen bepalen nog steeds wat er gebeurt.
- Verschillende teams maken op verschillende manieren gebruik van dezelfde gegevens. Zelfstandige ondernemers verminderen de administratieve rompslomp, terwijl de verkoopteams zich richten op gemarkeerde data en accommodaties.
- Automatisering kan tijd besparen en het aantal gemiste pieken verminderen. In het artikel wordt melding gemaakt van ongeveer 10 uur per week bespaart op prijsbeheer en verwijst naar een onderzoek waaruit blijkt dat gemiddeld 19% omzetstijging na de overstap naar een op prognoses gebaseerd, geautomatiseerd prijsbeleid.
Als je een hotel runt, is de conclusie simpel: prijsstelling werkt beter als je workflow gelijke tred houdt met de vraag. Dat houdt in dat je livebeelden bekijkt en duidelijke prijsstrategie voor hotels regels, en mensen de kans geven om in te springen op de momenten die er het meest toe doen.
Hoe u de winstgevendheid van uw hotel kunt verhogen met geautomatiseerde kamerprijsbepaling | met Chas Scarantino
Wat live-prognoses laten zien en wat handmatige prijsbepaling over het hoofd ziet
Zodra de prijsbepaling sneller verloopt, is het volgende voordeel dat er betere signalen worden gegeven. Een realtime prognose wordt bijgewerkt zodra er nieuwe boekingsgegevens binnenkomen. Hierin worden de huidige bezettingsgraad, het aantal boekingen, historische gegevens, lokale evenementen, tarieven van concurrenten en de vraag naar de bestemming samengebracht. Handmatige prijsbepaling volgens een vaste evaluatiecyclus kan daar simpelweg niet tegenop.
Een live-weersvoorspelling toont ook momentum, niet alleen de totaalcijfers. Een datum kan er op papier misschien zwak uitzien, maar als de bezettingsgraad al hoger ligt dan vorig jaar, kan de vraag zich al aan het opbouwen zijn. Als je wacht tot de bezettingsgraad er sterk uitziet, kun je het moment missen om de tarieven te verhogen voordat de vraag zijn hoogtepunt bereikt. Zoals Ewa Gabara van RoomPriceGenie al zei: vaste bezettingsregels kunnen geen onderscheid maken tussen een datum over zes maanden en een datum die morgen plaatsvindt. Dat is waar tariefbodems, gesloten kortingen en verblijfsbeperkingen een rol gaan spelen.
De vraagindicatoren die het belangrijkst zijn
Historische boekingspatronen laten zien hoe de “normale” situatie eruitziet voor een property, uitgesplitst naar dag van de week, seizoen en gastsegment. De huidige boekingen geven aan of een aanstaande datum voor of achterloopt op die referentiewaarde. De huidige bezettingsgraad laat zien hoe de situatie er op dit moment voorstaat. Externe signalen, zoals lokale evenementen, tarieven van concurrenten en de vraag naar de bestemming, helpen verklaren waarom een datum mogelijk afwijkt van het gebruikelijke patroon.
Uit interne gegevens blijkt hoe uw property doorgaans presteert. Uit externe gegevens blijkt wat de vraag in de toekomst zou kunnen beïnvloeden. Als u die twee combineert, wordt het beeld een stuk duidelijker. Een datum waarop het aantal afhalingen toeneemt in combinatie met een bevestigd lokaal evenement is een veel sterkere aanleiding om actie te ondernemen dan elk van beide signalen afzonderlijk.
Prognoses vormen een basis voor de prijsbepaling, maar vervangen de strategie niet
Een prognose laat zien waar de vraagdruk toeneemt. Er wordt niet bepaald welke maatregelen er moeten worden genomen. Dat is nog steeds aan prijsstrategieën voor hotels. Tariefbodems, -plafonds, kanaalbeperkingen en regels inzake verblijfsduur bepalen in hoeverre tarieven mogen worden aangepast wanneer een prognose een datum met hoge vraag signaleert. Zonder deze veiligheidsmaatregelen kan een geautomatiseerd systeem overdreven reageren op een korte piek of tarieven verhogen tot boven het niveau dat past bij de marktpositie van property.
De prognose brengt het signaal aan het licht, en de prijsregels bepalen de reactie daarop. Een sterke stijging van het aantal afhalingen op vrijdag kan aanleiding geven tot een verhoging van de BAR, het stopzetten van een OTA-kortingstarief of het toevoegen van een regel inzake de minimumverblijfsduur, afhankelijk van het commerciële plan van het hotel. Dankzij deze opzet kunnen individuele medewerkers sneller handelen en kunnen de omzetteams hun tijd besteden aan uitzonderingsgevallen in plaats van elke afzonderlijke datum te controleren.
Hoe prognosegestuurde prijsbepaling handmatig werk vermindert en ervoor zorgt dat pieken in de vraag niet worden gemist
Zodra prognoses en prijsbepalingsregels aan elkaar zijn gekoppeld, is prijsbepaling niet langer een kwestie van dagelijkse giswerk. Het wordt een realtime reactie op wat er op de markt gebeurt.
Die verschuiving verandert het werk ingrijpend. Met gekoppelde prognoses verandert de prijsbepaling in een op uitzonderingen gebaseerde taak. In plaats van steeds opnieuw in te loggen om de tarieven te controleren, houdt het systeem de hele dag door het realtime boekingsverloop en de vraagontwikkelingen in de gaten en past het de prijzen automatisch aan. Dus als een lokaal evenement de vraag doet stijgen, of als een feestdagweekend sneller vol raakt dan normaal, kunnen de tarieven meegaan met die toenemende vraag, en niet pas een dag of twee later.
Nick, een hoteleigenaar bij Aura Accommodation, om het zo te zeggen:
“Ik heb nu meer tijd. Ik heb me vandaag voor het eerst in een week aangemeld, en toch wist ik dat mijn prijsstelling de afgelopen week nauwkeurig en effectief meebewoog met de ontwikkelingen op de markt.”
Het verschil wordt nog duidelijker als je deze werkwijze naast handmatige prijsbepaling zet.
| Afmeting | Handmatige prijsbepaling | Op prognoses gebaseerde prijsstelling |
|---|---|---|
| Frequentie van de evaluatie | Wekelijks of op ad-hocbasis | Continu |
| Reactiesnelheid | Uren of dagen nadat de vraag is veranderd | Veel sneller, op basis van live signalen |
| Benodigde arbeidskrachten | Veel – enkele uren per week aan tariefcontroles | Laag – alleen uitzonderingen beoordelen |
| Consistentie | Verschilt; hangt af van wie het controleert | Consistent; voor elke datum gelden dezelfde regels |
| Het risico dat je een piek mist | Hoog, vooral tussen de evaluatiecycli door | Laag; automatische piekdetectie |
In gewoon Engels: handmatige prijsbepaling laat hiaten achter. Als de vraag tussen twee evaluatiecycli door plotseling stijgt, is het makkelijk om het juiste moment te missen. Op prognoses gebaseerde prijsbepaling dicht dat gat door de situatie in de gaten te houden, zelfs als er niemand achter de computer zit.
De tijdwinst is ook niet gering. Klanten van RoomPriceGenie geven aan dat ze ongeveer 10 uur per week op het gebied van prijsbeheer. Dat is tijd die niet langer wordt besteed aan het herhaaldelijk controleren van tarieven en het invoeren van gegevens. Die tijd kan weer worden besteed aan de onderdelen van het bedrijf waar mensen nog steeds het belangrijkst zijn: het nemen van afwegingen, gastenservice en moeilijkere zakelijke beslissingen.
Waarom prijsregulering belangrijk is bij geautomatiseerde prijsbepaling
Automatisering gaat snel. Dat is het voordeel. En daarom zijn controlemaatregelen zo belangrijk.
Zonder beperkingen kunnen snelle tariefwijzigingen afwijken van het plan van het hotel. Minimale en maximale tarieven en goedkeuringsregels fungeren als vangrails. Ze zorgen ervoor dat het systeem binnen de strategie blijft die het hotel al heeft vastgesteld.
Bovendien bieden de instellingen voor het overschrijven van controles en goedkeuringen hotels de ruimte om zelf te bepalen in hoeverre ze zich hiermee willen bemoeien. Een property kan de prijsbepaling bijvoorbeeld laten verlopen op autopiloot op gewone werkdagen, en vervolgens menselijke goedkeuring vereisen voordat de tarieven op belangrijke data van kracht worden. Op die manier neemt de automatisering het routinematige werk voor haar rekening, terwijl mensen de leiding houden wanneer er meer op het spel staat.
RoomPriceGenie is zo ontworpen dat het binnen de door het hotel vastgestelde drempelwaarden in dollars blijft, zodat het systeem de intentie van de eigenaar volgt in plaats van het heft in eigen handen te nemen.
Die tijdwinst heeft voor zelfstandigen en verkoopteams een verschillende betekenis.
Hoe verschillende hotelteams gebruikmaken van realtime prognoses
Zodra prognoses worden gekoppeld aan tariefregeling, verandert de dagelijkse werkwijze, afhankelijk van wie er gebruik van maakt. Dezelfde realtime vraag signalen kunnen leiden tot heel verschillende prijsaanpassingen. Een zelfstandige exploitant gebruikt ze om sneller te handelen en minder tijd aan administratie te besteden. Een omzetteam gebruikt ze om die paar data of accommodaties te identificeren die extra aandacht vereisen.
Zelfstandige ondernemers: minder administratieve rompslomp rond de prijsstelling, betere planning op drukke dagen
Voor een zelfstandige ondernemer kunnen realtime prognoses ervoor zorgen dat het controleren van de tarieven, wat normaal gesproken een hele ochtend in beslag neemt, wordt teruggebracht tot een snelle blik op het dashboard. Het handmatig vaststellen van prijzen kan uren in beslag nemen, en op drukke dagen wordt het vaak opzij geschoven. Als dat gebeurt, blijven oude tarieven langer van kracht dan zou moeten.
Het grootste voordeel komt tot uiting bij drukke periodes. Prognosetools kunnen feestdagen, evenementenweekenden en lokale pieken in de vraag al weken van tevoren signaleren. Dat geeft de exploitant de tijd om de tarieven stapsgewijs te verhogen, en regels inzake de minimumverblijfsduur, en voorkom dat je te vroeg verkoopt tegen prijzen die zijn vastgesteld voordat het marktbeeld duidelijk was. In een geval in de VS wist een motel de bezettingsgraad op weekdagen en de gemiddelde kamerprijs (ADR) te verbeteren nadat het was overgestapt op datagestuurde prijsbepaling.
Diezelfde signalen blijven van belang, zelfs als de samenstelling van het team verandert.
Omzetteams: Controleer uitzonderingen in plaats van elk tarief opnieuw te berekenen
Voor een omzetteam fungeert de prognose als een filter. Het wijst op de enkele data en objecten die aandacht behoeven. De meeste omzetteams hebben geen probleem met gegevens. Ze hebben een tijdsprobleem. Wanneer de basisprijsberekening automatisch over de hele portefeuille wordt uitgevoerd, verschuift de dagelijkse taak naar triage: vaststellen waar de omzetgroei versnelt, waar de vraag afwijkt van de prognose, of waar een property onder het plan uitkomt.
Sara, algemeen directeur van de Bellevue Group, zag hoe haar drie-property-groep haar oorspronkelijke winstdoelstelling van 10% overtrof en binnen enkele maanden een stijging van 15% wist te realiseren. Ze bereikten dit door zich te richten op de tarieven waar daadwerkelijk actie nodig was.
| Aspect | Zelfstandige ondernemer | Omzetteam |
|---|---|---|
| Doel | Beperk de administratie; waarborg de inkomsten op drukke dagen | Zorg voor een consistente prijsstelling; richt je op uitzonderingen met een groot effect |
| Werkstroom | Kort overzicht van de verwachte vraag en de voorgestelde tarieven | Op uitzonderingen gebaseerde controle van gemarkeerde datums en eigenschappen |
| Schaal | Eén property, soms een kleine groep | Meerdere hotels binnen een portefeuille, vaak in verschillende markten |
| Menselijke inbreng | Tarieven vaststellen voor drukke periodes; kennis van lokale evenementen | Groepsboekingen; complexe marktveranderingen; budget- en segmentstrategie |
Die leemte in de workflow is de reden waarom live-prognoses zowel voor onafhankelijke hotels als voor portefeuilleteams goed werken. Het verklaart ook waarom geautomatiseerde prognoses zo goed aansluiten bij de dagelijkse prijsbepaling.
Live-voorspellingen in de praktijk brengen met RoomPriceGenie
Zo ziet dat er in de praktijk uit. RoomPriceGenie koppelt de boekingsgeschiedenis van elke property – inclusief bezettingstrends, bezettingsgraad en doorlooptijden – aan actuele marktsignalen zoals tarieven van concurrenten en aankomende evenementen. Het systeem gebruikt deze combinatie van interne en externe gegevens om de kamerprijzen automatisch bij te werken, tot wel 24 keer per dag. In plaats van te wachten op de volgende handmatige controle, kunnen accommodaties dus nog dezelfde dag reageren wanneer de vraag toeneemt of afneemt.
Zodra de hotelprognose is live, dan is de volgende stap om te bepalen in hoeverre er nog menselijke controle moet blijven. Bedrijven die een volledig geautomatiseerde opzet willen, kunnen de functie inschakelen Autopilot- modus, die elke tariefaanpassing binnen vooraf ingestelde onder- en bovengrenzen afhandelt. Teams die meer zeggenschap willen, kunnen de handmatige beoordelingsmodus blijven gebruiken en voorgestelde wijzigingen goedkeuren voordat deze live gaan. Dat kan zinvol zijn bij grote evenementen, groepsactiviteiten, of andere data waarbij menselijk inzicht nog steeds van belang is. Veel objecten beginnen in de beoordelingsmodus, waarna routinematige data naar Autopilot worden verplaatst.
Uit een gepubliceerd onderzoek onder 567 hotels bleek dat het gemiddelde 19% toename inkomsten na de overstap naar geautomatiseerde, op prognoses gebaseerde prijsbepaling. En inmiddels maken meer dan 4.000 hotels in 65 landen gebruik van het platform, variërend van kleine B&B’s tot grote hotelketens.
Zo zien live-prognoses eruit wanneer ze de overstap maken van theorie naar dagelijkse prijsbepaling. In plaats van op hun intuïtie te vertrouwen, kunnen accommodaties snellere en stabielere tariefbeslissingen nemen. Dat betekent minder risico dat ze voor een druk weekend te lage prijzen hanteren of vasthouden aan een tarief dat de markt al achter zich heeft gelaten, terwijl het personeel zich kan concentreren op de telefoontjes die een persoonlijke benadering vereisen.
FAQs
Hoe dragen realtime prognoses bij aan een betere prijsstelling voor hotels?
Live-prognoses helpen hotels bij het vaststellen van kamerprijzen op basis van gegevens in plaats van giswerk.
In plaats van te vertrouwen op handmatige beslissingen en intuïtie, kunnen hotels gebruikmaken van geautomatiseerde prijsbepaling die inspeelt op de actuele marktontwikkelingen.
Dat betekent dat we gebruikmaken van interne gegevens zoals bezetting, boekingstempoen resultaten uit het verleden, samen met signalen van buitenaf zoals lokale evenementen, markttarievenen seizoensgebondenheid.
Wanneer de vraag begint toe te nemen, kunnen hotels hun tarieven op het juiste moment verhogen. Wanneer het wat rustiger wordt, kunnen ze hun prijzen aanpassen om de bezettingsgraad op peil te houden.
Het is een eenvoudigere, slimmere manier om kamerprijzen af te stemmen op de actuele marktomstandigheden, naarmate deze veranderen.
Welke gegevens moeten in een live-voorspelling worden gebruikt?
Een realtime prognose van hotelprijzen moet gebaseerd zijn op twee belangrijke bronnen: interne hotelgegevens en externe marktsignalen.
Interne gegevens hebben betrekking op de bezettingsgraad, prestaties uit het verleden, annuleringen en het tempo van de boekingen. Zo krijg je inzicht in wat er binnen de property gebeurt. Externe signalen geven daarentegen weer wat er rondom de property gebeurt, zoals tarieven van concurrenten, lokale evenementen, seizoensgebonden vraag en bredere economische trends.
Als je die twee combineert, kunnen hotels hun tarieven in realtime aanpassen wanneer de vraag plotseling stijgt of wanneer er rustigere periodes aanbreken.
In hoeverre moeten hotels zeggenschap behouden over geautomatiseerde prijsbepaling?
Hotels behouden de controle door duidelijke richtlijnen vast te stellen in hun revenue management-systeem. Daartoe kunnen onder meer minimum- en maximumtarieven, bezettingsdoelstellingen en beperkingen op de verblijfsduur behoren.
Vanaf dat moment zorgt de automatisering voor de routinematige tariefaanpassingen. Hoteliers kunnen kiezen voor een volledig geautomatiseerde instelling of gebruikmaken van een controle- en goedkeuringsmodus als ze de wijzigingen eerst grondig willen bekijken voordat deze live gaan.
Tools zoals RoomPriceGenie leggen tariefwijzigingen ook in begrijpelijke taal uit. Dus terwijl het systeem het dagelijkse werk doet, jij hebt nog steeds het laatste woord.
