Case History: Metodi e strumenti nelle decisioni di Revenue

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WHR Web Hotel Revenue 2010

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COMPANY OVERVIEW

* Preferred Hotels & Resorts

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Current Starhotels in operation

Hotel Name Location Number of rooms

Date of opening

Starhotels The Michelangelo New York 207 1992

Starhotels Castille Paris Paris 108 2005

Starhotels Anderson Milano 106 1997

Starhotels Business Palace Milano 247 1997

Starhotels Ritz Milano 197 1987

Starhotels Rosa Grand Milano 327 1980

Starhotels Splendido Milano 152 1979

Starhotels Tourist Milano 134 1978

Starhotels Metropole Roma 236 1981

Starhotels Michelangelo Roma 179 1999

Current Starhotels in operation

Hotel Name Location Number of rooms

Date of opening

Starhotels Splendid Venice Venezia 165 1984

Starhotels Michelangelo Firenze 119 1975

Starhotels Tuscany Firenze 102 1971

Starhotels Vespucci Firenze 79 1996

Starhotels Terminus Napoli 173 1999

Starhotels Excelsior Bologna 193 1981

Starhotels Du Parc Parma 169 2000

Starhotels President Genova 191 1989

Starhotels Majestic Torino 161 1984

Starhotels Savoia Excelsior Trieste 142 2009

Starhotels Cristallo Palace Bergamo 90 1990

Starhotels Grand Milan Saronno 248 2007

Key Operating Data (Italy, Paris, New York)

Starhotels properties 22

Guest rooms 3.725

Meeting rooms 144

Meeting rooms (max capacity) up to 600 people

Overall meeting rooms capacity 9.649 people

Restaurants 24

Employees 937

Metodi e Strumenti nelle decisioni di Revenue

Nel Revenue Management si presuppone che ogni decisione sia il frutto di un’attenta analisi di mercato, al fine di interpretare al meglio ogni fenomeno che può condizionarne l’esito.

Interpretare i fenomeni di mercato significa ridurre l’incertezza del revenue manager per rendere meno rischiosa la propria decisione.

Per analizzare il mercato il revenue manager può seguire metodologie alternative, ne proponiamo due:

• Il metodo esperenziale-intuitivo

• Il metodo tecnico-scientifico

Il metodo esperenziale-intuitivo consiste nell’acquisizione delle informazioni dall’esperienza vissuta, attraverso cui interpretare i contesti attuale e futuro, con un rapido colpo d’occhio (intuizione).

Il metodo tecnico-scientifico si avvale di strumenti tecnici per l’acquisizione dei dati grezzi e la loro trasformazione in informazioni di mercato; il revenue manager si avvale del metodo scientifico per la loro elaborazione al fine di interpretare al meglio i fenomeni del mercato.

Faremo di seguito un esempio per evidenziare la differenza fra un’interpretazione a colpo d’occhio (intuitiva) ed una scientifica…

Quale fra questi alberghi devo seguire nella definizione del prezzo BAR?...Tariffa media dei prox 60 giorni:

• Nostrum hotel 150€

• Alfa hotel 199€• Beta hotel 145€• Gamma hotel 155€

Stagionalità settimanale

0

50

100

150

200

250

300

ven sab dom lun mar mer gio

Nostrum Alfa Beta Gamma

…Data la seguente stagionalità settimanale?

Tabella di Correlazione dei prezzi settimanali

  Nostrum Alfa Beta Gamma

Nostrum 1

Alfa 0,794979 1

Beta 0,075081 -0,10925 1

Gamma -0,21083 -0,40214 0,790795 1

Data la tabella di correlazione fre le serie stagionali dei prezzi, l’albergo alfa è sicuramente il più simile a Nostrum hotel…

Di conseguenza è alfa hotel il nostro riferimento in questo competitive set.

Se avessimo seguito Beta o Gamma avremmo clamorosamente fallito, perché i due alberghi hanno stagionalità completamente diverse da Nostrum hotel.

Per arrivare a simili conclusioni occorre analizzare informazioni.

Per analizzare informazioni occorre creare informazioni.

Per creare informazioni, occorre acquisire ed elaborare dati grezzi.

Per acquisire ed elaborare dati grezzi ci dotiamo di strumenti (es. CM, RMS, BI)

Questi strumenti sono assolutamente fondamentali nel processo decisionale di ogni revenue manager, ma come ogni macchina possono essere estremamente utili o estremamente pericolosi, tutto dipende da chi li guida e soprattutto che gli ha dato la patente…

Il pilota deve essere in grado di comprendere e poi selezionare le fonti dei dati grezzi che lo strumento deve acquisire, deve essere in grado di capire la logica degli algoritmi che ne costituiscono il motore e deve sapere analizzare le informazioni che ne derivano, per poi interpretare correttamente i fenomeni e prendere le decisioni con il minor rischio possibile.