"Als ik al een yield management-oplossing heb (losstaand of ingebouwd in mijn PMS), waarom heb ik dan een revenue management-systeem nodig?"

Geweldige vraag! We gaan hem in detail voor je beantwoorden in de blogpost van vandaag - maar laten we eerst met de basis beginnen:

"Wat is opbrengstbeheer?"

Hotelkamers zijn een tijdgebonden, bederfelijk product, wat betekent dat ze aan het eind van elke dag hun waarde verliezen. Als zodanig is yield management ontworpen om de inkomsten uit kamers te maximaliseren door de meeste kamers te verkopen aan de juiste klanten, tegen de beste prijs, op het juiste moment. Yield management oplossingen (die vaak zijn ingebouwd in PMS), onderzoeken de interne gegevens van uw property - inclusief kamersegmenten/prijzen, historische gegevens, het niveau van de vraag en het aantal verkochte kamers, naast vele andere interne factoren - en maken prijsafspraken om de omzetkansen te maximaliseren. Systemen voor opbrengstbeheer zijn vaak gebaseerd op regels en hebben daarom beperkingen (waarover later meer).

Nu onze volgende vraag:

"Wat is hotel revenue management?"

Net als yield management-oplossingen zijn revenue management-systemen (RMS) ontworpen om de inkomsten van een property te maximaliseren, maar (naast het in rekening brengen van de interne gegevens van het hotel) houden RMS ook rekening met externe marktgegevens om de meest nauwkeurige prijs te bepalen, in realtime, wanneer vraag en aanbod op uw bestemming veranderen.

Om dit glashelder te maken, zal ik wat meer achtergrondinformatie geven over hoe RMS marktgegevens verkrijgt, verwerkt en analyseert. Het is belangrijk om te weten dat de term "marktgegevens" staat voor een immense, onvoorstelbare hoeveelheid Big Data, waaronder prijzen van concurrenten, toeristische vraag, lokale evenementen en nog veel meer externe marktgegevenspunten. Geen mens zal ooit de capaciteit hebben om marktgegevens handmatig te verwerken en te analyseren, dus RMS heeft geavanceerde algoritmen voor kunstmatige intelligentie (AI) geïntegreerd om de enorme hoeveelheid beschikbare marktgegevens te verzamelen, analyseren en verwerken en te parsen tot een enkele, specifieke call-to-action (d.w.z. kamertarief wijzigen, distributiemix bijwerken, etc.) - opnieuw rekening houdend met zowel interne als externe marktgegevens.

Ik kan me voorstellen dat je denkt...

"Veel goede informatie, maar jullie hebben nog steeds geen antwoord gegeven op mijn vraag: welke geautomatiseerde prijsoplossing is het beste voor mijn hotel?"

Maak je geen zorgen! Ik beloof je snel een antwoord te geven, maar eerst moeten we onderzoeken hoe elk type oplossing prijssuggesties vaststelt om beter te begrijpen welke je vandaag de dag de meest nauwkeurige kamerprijzen zal geven.

Opbrengstbeheersystemen maken gebruik van regelgebaseerde gegevensanalysemodellen; in niet-tech jargon betekent dit dat ze regels gebruiken als "als ____________ dan _____________ doen". Hier is een voorbeeld: "als de bezettingsgraad hoger is dan 80%, verhoog dan de kamerprijzen met 5%". Hoewel ze in het verleden nuttig waren, kunnen op regels gebaseerde modellen alleen effectief zijn als de huidige markt op dezelfde manier presteert als de markt in het verleden; kortom, op regels gebaseerde modellen werken alleen als je "appels" met "appels" vergelijkt.

Maar wat gebeurt er als je "appels" met "peren" gaat vergelijken (of "2019" met "de door pandemieën geteisterde jaren die volgden")?

Het soort gegevens dat uw prijsstellingsoplossing gebruikt om kamertarieven te berekenen is na de pandemie bijzonder belangrijk. Hier is waarom... COVID reispatronen en boekingsgedrag maakte historische gegevens historisch (vergeef me de woordspeling!) omdat het niet langer representatief is voor de reispatronen die we ervaren in de markt van vandaag; dus als u uw kamers zou prijzen volgens historische gegevens (toen de vraag op een historisch dieptepunt was) vandaag, zou uw systeem onnauwkeurige suggesties geven, wat kan resulteren in geld op tafel laten liggen of uw kamers uit de markt prijzen. Hoe dan ook, verliezen/verliezen.

Dat is waar revenue management systemen (en de geavanceerde AI-gebaseerde technologie die ze aandrijft) om de hoek komen kijken...

RMS verzamelen en analyseren marktgegevens, die worden bijgewerkt wanneer vraag en aanbod veranderen; zodra de gegevens zijn verzameld, worden ze verwerkt door gegevensanalysemodellen, algoritmen genaamd, die oneindig veel krachtiger en nauwkeuriger zijn dan gegevensmodellen op basis van regels ooit zouden kunnen zijn. Revenue management-systemen verzamelen de marktgegevens in "real-time" (met andere woorden, "terwijl het gebeurt") en passen zich aan op basis van veel verschillende marktvariabelen, dus alleen een snel, op algoritmen gebaseerd gegevensverwerkingsmodel kan onze steeds veranderende, zeer dynamische post-pandemische reismarkt bijhouden.

Dus om terug te komen op je vraag: er is een duidelijke winnaar:

Revenue management systemen (RMS) zijn de enige prijsoplossingen die de hotelinkomsten kunnen maximaliseren in de huidige volledig onvoorspelbare, zeer concurrerende reismarkt.

Alleen een revenue management systeem vergelijkt nauwkeurig interne gegevens met realtime marktgegevens en zorgt ervoor dat uw kamers elke nacht de juiste prijs krijgen, ongeacht hoe de markt verandert.