Oda Talebi Анализ: Каковы должны быть стратегии ценообразования отелей.

Современные технологии, как изменили способ управления современными отелями, так и могут изменить наше мышление в большинстве случаев. Мы в будущем... Мы живем будущее сейчас. С одной стороны, мы работаем, с другой стороны, мы создаем.
Последние технологии электронной коммерции отелей могут серьезно изменить способ определения цен на номера в отеле. В то же время новые методы анализа данных о спросе из интернета могут обновить отношения между покупателями и продавцами, что также может оказать влияние на другие сектора в глобальной электронной коммерции.
До сегодняшнего дня маркетинг в основном основывался на анализе данных о продажах. Например, когда определенный продукт выделяется на специальной позиции в магазине, мы можем грубо предположить, что около 1000 человек увидят его и подумают о покупке.

В конечном итоге только 50 из этих людей действительно купят его. Традиционно маркетинговые решения выводятся из числа продаж (50) и, вероятно, анализа времени, пола и других демографических характеристик покупателей. Однако ключ к успешному анализу заключается в исследовании 950 человек, которые не купили продукт. Почему они не купили? Сколько из них посчитали покупку ненужной, сколько посчитали ее дорогой (или дешевой)?
Eğer tüccar, dükkanı ve finansal ödeme eşiğini terk eden bu 950 kişinin ihtiyaçlarını analiz edip değerlendirirse, hem tüketici hem tüccar için bu çok faydalı bir süreç olabilir. Örneğin eğer ürün %5 düşük fiyatlandırılmış olsaydı bu iki taraf için de (tüketici ve tüccar) ideal bir kazan kazan durumu oluşturarak %20 daha fazla satış sağlayabilirdi.

С другой стороны, в рамках веб-сайтов отелей интернет-технология может предложить чрезвычайно сложные инструменты для измерения отношения клиентов. Например, мы можем знать, сколько посетителей пришло в систему бронирования, чтобы проверить наличие мест и ценовые соотношения. Мы находимся на этапе, когда можем отслеживать полные параметры поиска, указывающие на "запросы", такие как:

(a) Индивидуальное местоположение клиента
(b) Язык
(c) Желаемые даты проживания
(d) Количество гостей и желаемое количество комнат
(e) Срок пребывания
(f) Дата и время запроса
(g) Направляющий сайт.

Ниже приведенные три таблицы запросов относятся к одному и тому же отелю в разные периоды. Длина срока пребывания и общий запрос предоставляют очень ценные данные для нашей ценовой стратегии.

Работая с вышеупомянутыми таблицами запросов, созданными системой бронирования MaxiBooking, мы можем применять различные акции и рекламу для разных стран, а также предлагать различные предложения в зависимости от данных о запросах.

Такие данные доступны в последних системах бронирования, используемых отделами продаж отелей, что позволяет им предлагать наиболее подходящие тарифы для каждого запроса и, таким образом, осуществлять продажи с максимальной прибылью. Мы стали свидетелями того, как растущий спрос с момента промышленной революции привел к массовому производству, что в свою очередь привело к снижению цен на продукты. Однако туристическая индустрия полна ситуаций, когда ограниченное предложение может привести к резким изменениям цен. Например, цена на билет одного и того же авиаперевозчика может варьироваться от 50€ до 1.500€ в зависимости от соответствующего соотношения спроса и предложения в данный момент времени.

Сочетание анализа спроса с динамическими ценовыми стратегиями является одним из самых эффективных инструментов в управлении доходами. Это можно достичь, нацеливаясь на определенные рыночные сегменты с наиболее эффективными предложениями.

*Метод, используемый отелями, также заключается в том, чтобы устанавливать чрезмерно высокие цены для предотвращения овербукинга, когда все номера забронированы, но еще есть номера, которые можно продать через онлайн-туристические агентства. Тем не менее, бронирования все еще могут происходить. Это означает, что управление отелем не смогло должным образом проанализировать и предсказать спрос, чтобы иметь больше свободных номеров и получить больше прибыли.

Ниже приведенная таблица относится к отелю в Риме.

В зависимости от таких факторов, как страна и сезонность, спрос может значительно варьироваться и быть нестабильным. Климат и другие культурные факторы определяют тип отдыха, который ищет каждая целевая группа.

Остров Санторини в Греции является хорошим примером. Как показывает график ниже, спрос из США достигает пика в июне, в то время как спрос из Австралии достигает пика в июле. Спрос из Италии достигает определенного периода в середине августа, а спрос из Германии также наивысший в сентябре. При рассмотрении других стран видно, что спрос из Азии достигает пика в октябре и ноябре.

Ниже приведены три таблицы спроса, полученные из системы бронирования MaxiBooking, которые показывают спрос на один и тот же отель в разные месяцы. (даты спроса, а не даты проживания) Мы видим, что в рамках одного и того же отеля каждая страна имеет разные предпочтения и потребности в спросе. Страна/Период Анализ Спроса

Приведенные выше примеры позволяют нам прийти к выводу, что если отель в Санторини будет основывать свою стратегию продаж на вышеуказанном анализе спроса, они смогут продавать больше в течение всего года и, таким образом, увеличить свои годовые обороты, лучше взаимодействуя с целевой группой.

Искусственный интеллект и нейронные сети

Безусловно, не все управляющие отелями обладают достаточными знаниями для управления ценовыми коэффициентами и проведения необходимых анализов, которые помогут им достичь оптимального дохода на ежегодной основе. Именно по этой причине необходимо разработать необходимые инструменты, которые смогут помочь управляющим отелями с готовыми вариантами или предложениями, например, системой реального времени, наблюдающей за реакцией на изменения цен после их изменения.

Факторы анализа

Современный маркетинговый процесс, позволяющий правильное позиционирование продукта, состоит из следующих четырех этапов:

1. Определение продукта
2. Конкурентное сравнение
3. Анализ и прогноз спроса на место назначения/индивид
4. Управление распределением

Будущее: это динамическое автоматическое ценообразование.

Отели могут увеличить свои доходы, используя модели динамического ценообразования в реальном времени, основанные на данных о спросе. Система бронирования отелей должна автоматически корректировать тарифы несколько раз в день в зависимости от текущего баланса спроса и предложения и исторических данных. Таким образом, отели смогут продавать правильный номер правильному человеку в нужное время по правильной цене.

Статическая модель ценообразования (низкий сезон, средний сезон, высокий сезон) уже устарела для современных отелей и ее использование сокращается. Будущее уже здесь. Инструменты здесь. Не упустите "билет" в будущее и получите преимущество — это теперь полностью в руках современных управляющих отелями.