Prévision de la Demande PDF
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EHL
Paul Saff
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Summary
Ce document est un guide sur la prévision de la demande en hôtellerie. Il détaille les facteurs à considérer pour prendre des décisions stratégiques pertinentes afin de maximiser les revenus et optimise l'inventaire des chambres. Il couvre également les particularités des prévisions, les méthodes de prévision et de contrôle des prix et des données essentielles.
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Management de la Demande L'objectif de la prévision nest pas (seulement) de prédire le avenir, mais de vous dire ce que vous devez savoir pour prendre des mesures significatif (stratégie) dans le présent (Paul Saffo, université de Stanford) Prévision de la Demande Afin de maximiser le r...
Management de la Demande L'objectif de la prévision nest pas (seulement) de prédire le avenir, mais de vous dire ce que vous devez savoir pour prendre des mesures significatif (stratégie) dans le présent (Paul Saffo, université de Stanford) Prévision de la Demande Afin de maximiser le revenu, l’objectif du Revenue Manager est de : Maximiser l’occupation quotidienne pour minimiser les pertes de revenu dues au “gaspillage” sur les chambres vides S’assurer du meilleur mix de clients possible sur les jours où la demande surpasse la capacité Une prévision de la demande fiable est essentielle pour déterminer les stratégies les plus efficaces sur les tarifs et l’optimisation de l’inventaire des chambres Le rôle des prévisions Une prévision précise permet d’adapter efficacement les stratégies à la demande Donne une ligne directrice commune pour tous les départements Définit les objectifs et bonus individuels Identifie à l’avance le déficit potentiel dans le chiffre d’affaires pour permettre un ajustement des décisions stratégiques Permet une meilleure gestion des ressources humaines avec la planification des employés en fonction de l’activité Permet une meilleure gestion des approvisionnements et de la trésorerie Particularités des prévisions Les prévisions sont rarement parfaites Les prévisions sont plus précises sur la totalité des données de l’hôtel que sur un segment de marché Les prévisions sont plus précises sur le court terme que le long terme Prévisions pour différentes audiences Prévision de la demande Prévision de l’occupation Prévision du chiffre d’affaires Objectif: Etablir une ligne directrice pour Objectif: Informer les départements Objectif: Informer la direction et le les stratégies basée sur la demande totale opérationnels du niveau d’activité prévu à propriétaire du taux d’occupation, prix (contrainte + non-contrainte). Etablir le l’hôtel moyen et chiffre d’affaires estimés bon niveau de contrôles Orientation Stratégique Orientation Opérationnelle Orientation Financière - Identifier la demande excédentaire - Planification des employés (RH) - Permet la prévision du flux de trésorerie - Identifier les périodes basses - Nombre de départs et arrivées (cash flow) - Permet de développer la stratégie - Mix de business (transient vs. groupe) - Guide pour les commandes tarifaire - Utilisée pour les prévisions de CA des d’approvisionnement - Peut surpasser 100% de la capacité autres services, comme la restauration - Permet l’analyse de chaque segment de - 30/60/90 jours jusqu’à 12 mois à - Ne surpasse pas 100% marché l’avance - 7/14/21/30 jours à l’avance - 30/60/90 jours et jusqu’à 12 mois à - S’ajuste quotidiennement en fonction du - Mise à jour hebdomadaire l’avance pick-up - Sur les nuitées seulement - Mise à jour mensuelle - Prend en compte demande contrainte et - Prend en compte seulement la demande - Estimation des nuitées, prix moyen et non-contrainte contrainte revenus - Prend en compte seulement la demande contrainte Demande: Les Catégories Demande contrainte (constrained) Est définie comme la demande qui est restreinte ou confinée par des règles, des restrictions et la disponibilité C’est toutes les réservations confirmées (dans les livres), y compris annulations et no‐shows, ne dépasse pas la capacité totale de l’hôtel Demande non‐contrainte (unconstrained) Totalité du nombre de chambres qui auraient pu être vendues sans prendre en compte la capacité de l’hôtel La demande non-contrainte indique le niveau total de la demande sur une date précise sans contrôle sur les prix ou les durées de séjour Demande non-contrainte Demande non-contrainte = Demande contrainte + Refus + Regrets Refus : l’hôtel ne peut/ou ne veut pas accepter une demande Regrets : le client ne réserve pas le tarif que l’on lui propose Refus: Hôtel Complet/Classe tarifaire fermée à la vente Date d’arrivée fermée à la vente (CTA) Durée minimum de séjour Groupe bloc fermé à la vente Regrets: Conditions de vente non acceptées Type de chambre non disponible Résistance au tarif / Trop cher Demande d’information (Shopping) Le Processus Prévisionnel Données historiques et actuelles (Hard Data) Données Soft (Soft Data) Des données quantitatives suivies par le RM Des données influençant les prévisions Nombre de réservations/Nuitées vendues par L’impact des stratégies marketing de l’hôtel et jour (Pick-up) de la concurrence (promotions, benchmarking) Nombre de réservations/Nuitées refusées par Perception de la valeur du produit/hôtel par les jour clients à travers les avis sur les sites internet et Nombre d’annulations et de No-shows réseaux sociaux Nombre d’arrivées/de départs Evénements et conventions sur le marché Départs anticipés/retardés Météo Prix moyen journalier (ADR) Problèmes de transport, grèves, … Taux d’occupation pour l’hôtel et par type Changement dans les conditions économiques de chambre Ouverture de nouveaux hôtels Moyenne de clients par chambre Ouverture de nouveaux bureaux, sièges Moyenne de la durée des séjours (LOS) d’entreprise, … Comportements répétitifs de la demande par saison, jour de semaine, période de réservation Le Quotidien d’un Revenue Manager Surveiller le rythme des réservations (pace) et le taux d’occupation o Est-ce qu’ils suivent les prévisions? o Est-ce que nos tactiques et restrictions doivent être ajustées? Surveiller le marché o Est-ce la concurrence directe a changé ses prix? o Quelles sont les tendances de demande sur le marché? o Est-ce que des événements locaux impactent la demande? Mettre à jour les prévisions régulièrement Adapter la stratégie pour tous les segments de marché avec les contrôles de disponibilités des prix et les restrictions de durée de séjour Enregistrer toutes les modifications ROH DBA (J-X) Demand Contraint / non contraint Pickup Forecasted Pace Pickup CTA Average Booking Curve La courbe moyenne des réservations Les Méthodes de Prévision La courbe moyenne des réservations : Une courbe de réservation est une représentation graphique de l’évolution au fil du temps de la montée en charge (Pick-up) des réservations pour une date précise Possibilité de construire des courbes de réservations par segment de marché, classe tarifaire, jour de la semaine, weekend, saison, type de chambre, canal de distribution, … C’est la moyenne des réservations passées (en général 6-8 dernières semaines) par jour de la semaine La méthode de prévision du pick-up : Pick-up : le nombre (moyen) de réservations à recevoir entre aujourd’hui et le jour de l’arrivée (DBA‐1) Méthode à utiliser pour prévoir la demande des clients individuels sur le court terme (DBA< 21 jours) Nécessite la construction d’une matrice (tableau) des pickups calculée à partir de la courbe moyenne de réservations Les Courbes des Réservations Todays Objectives Finir la feuille de prévisions Prévision avec LOS Carte de contrôle de la demande Mesure des erreurs la théorie des groupes Les Courbes des Réservations Courbe de réservations pour le jeudi 21 Octobre 2021 DBA = Day Before Arrival ROH = Rooms on Hand also known as OTB on the books DBA 0 = Jour de l’arrivée DBA -1 = nombre réel de chambres vendues Les Courbes des Réservations : Tendance Comparaison de la montée en charge des réservations entre le samedi 26 Juillet et la moyenne de 5 autres samedis Contrôle des prix avec le Graphique de Contrôle de la Demande (GCD) Le but principal du GCD est d’identifier le moment où les prix doivent être modifiés en fonction de la demande prévue Quand les prévisions, ou demande incrémentale estimée, est au-delà d’un certain seuil, certains tarifs seront fermés et/ou le BAR sera augmenté Les faiblesses de cette méthode de contrôle: o Ne prend pas en compte les durées de séjour, seulement le niveau tarifaire o Considère seulement la demande totale de l’hôtel et non pas la demande par segment de marché qui peut être différente o Définir les seuils de demande avec les prix correspondants peut être une tâche complexe Contrôle des prix avec le Graphique de Contrôle de la Demande (GCD) Les Étapes de cette méthode: 1. Calculer les prévisions jour par jour pour les dates à analyser 2. Définir les seuils de prix (trigger points) et les tarifs correspondants 3. Définir les recommandations tarifaires : BAR et classes tarifaires à fermer ou à ouvrir Tactiques et Contrôles de la Demande L’objectif est: D’appliquer des restrictions sur la demande à venir afin de s’assurer que les réservations acceptées lors des jours à forte demande contribuent suffisamment aux jours qui précèdent et qui suivent, les jours voisins Sélectionner le mix de clients le plus profitable lorsque la demande surpasse la capacité de l’hôtel Restrictions de séjours: o Durée minimum de séjour (MIN, MinLOS) o Durée maximum de séjour (MAX, MaxLOS) o Fermé à l’arrivée (CTA, Closed To Arrival) Contrôles tarifaires: o Changer les prix o Fermer une promotion ou classe tarifaire 100 150 200 250 50 0 4/23/2018 4/24/2018 4/25/2018 4/26/2018 4/27/2018 4/28/2018 4/29/2018 MAX 4/30/2018 5/1/2018 5/2/2018 CTA 5/3/2018 5/4/2018 MIN 5/5/2018 5/6/2018 5/7/2018 Contrainte Incrémentale Restrictions des Disponibilités Mesures des Erreurs de Prévisions Pourquoi une prévision fiable est essentielle? Les prévisions sont au centre de toutes les décisions importantes en Revenue Management Les chefs de départements et RH ont besoin de la prévision de l’activité pour gérer efficacement les plannings des employés Permet la planification des commandes d’achat Investissements à court et long termes Une prévision fiable amène de la confiance au sein de l’hôtel Mesures des Erreurs de Prévisions 3 Méthodes différentes : 1. Méthode Courante Total des écarts positifs et négatifs par rapport aux réservations matérialisées. Ex. « on a manqué la prévision par €16 000 » 2. Mean Absolute Deviation (MAD) o Mesure l’écart absolu entre le prévu et le réel o Moyenne sur une période définie 3. Mean Absolute Percent Error (MAPE) o Permet de comparer des hôtels de taille différente o Mesure de l’écart absolu entre le prévu et le réel en pourcentage o Moyenne sur une période définie