In zes artikelen beschrijft Stan Josephi, docent hotel-management van de Academy of Hotel Management van NHTV in Breda, wat de successen en valkuilen zijn van revenue management in de hotellerie.
*Het belang van het verzamelen van de juiste data*
Het fundament van een effectief Revenue Management (RM) proces wordt gelegd door het creëren van een RM-cultuur, de organisatie met de juiste middelen uit te rusten en door acties te ondernemen die bijdragen aan het realiseren van de strategie. Wanneer aan deze voorwaarden is voldaan komt in het RM-proces de stap data analyse. Hierbij worden diverse gegevens uit het verleden en recente informatie gebruikt om een betere voorspelling naar de vraag van hotelkamers in de toekomst te realiseren. Een makkelijke weg hierbij is het uitgangspunt dat iedere dag hetzelfde is, totdat er een reden voor verandering is. Dit houdt concreet in dat als er geen veranderingen zijn in de vraag en aanbodkant, de economie stabiel is en er geen nieuwe trends en ontwikkelingen zijn, de behaalde resultaten uit het verleden eveneens de uitgangssituatie voor de toekomst zijn. De ideale situatie om te optimaliseren. Echter, er zijn teveel redenen op te noemen waarom dagen, weken, maanden en jaren juist wél van elkaar verschillen.
*Onderbuikgevoel*
In een recent onderzoek van de Academy of Hotel Management van de NHTV in Breda kwam naar voren dat veel kleinere hotels in de Nederlandse hotellerie (minder dan 50 kamers) vaste prijzen hanteren voor hun kamers. Op de vraag welke criteria managers hanteren om te bepalen welke prijzen ze beschikbaar maken voor een bepaalde periode gaven hotels die wel met flexibele prijzen werken aan dat 'onderbuikgevoel', 'ervaring' en 'kijken wat de concurrent doet' vaak van doorslaggevend belang zijn. Dat roept bij mij automatisch een de vraag op wat er met de eventueel beschikbare gegevens is gedaan.
*Kunst, geen wetenschap*
Het proces van RM is niet alleen een wetenschap. Er bestaat immers niet one best way of een bestseller waarbij je na het laatste hoofdstuk dé ideale aanpak of strategie kunt implementeren die vervolgens door de seizoenen heen gegarandeerd tot succes leidt. De Engelse uitdrukking its an art and a science is daarom ook op RM van toepassing: de kunst van het gestructureerd analyseren van de juiste data om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen die zijn gebaseerd op relevante management informatie.
*Categorieën*
Grofweg kun je de hiervoor benodigde data in vier categorieën indelen:
1. Informatie over de performance van het eigen hotel
2. Gegevens over de concurrentie
3. Ontwikkelingen in de (lokale) markt
4. Macro-economische trends, statistieken en ontwikkelingen
Om met de laatste twee te beginnen, deze zijn beschikbaar via een veelvoud aan dagelijkse nieuwsbrieven, beurzen, congressen, bestemmingsplannen, et cetera. Gegevens over de concurrentie liggen echter een stuk gevoeliger. Vanuit een mededingingsoogpunt kleven er allerlei juridische haken en ogen aan de beschikbaarheid van deze informatie. In dat gat zijn verschillende commerciële partijen gedoken die de data van aangesloten hotels krijgen aangeleverd en vervolgens geanonimiseerd distribueren. Gegevens over de eigen bezetting en gemiddelde prijs worden door hotels aangeleverd en kunnen vervolgens worden vergeleken met een van te voren aangegeven competitive set. Voorwaarde hierbij is natuurlijk wel dat de directe concurrenten hier aan deelnemen. Helaas betekent dit voor hotels buiten de steden regelmatig dat vergelijking met de directe concurrent niet mogelijk is.
*Verkeerde focus*
Data op zichzelf zeggen helemaal niets. Ze worden pas bruikbaar (en je kunt pas spreken over informatie) als er een betekenis aan wordt gegeven of wanneer er onderlinge verbanden worden gelegd tussen verschillende kengetallen en deze gecombineerd tot conclusies leiden. Twee simpele voorbeelden hiervan zijn de gemiddelde kamerprijs en het bezettingspercentage. Te vaak zijn hotelmanagers gefocused op slechts één van beide.
*Wat zegt wat?*
Wellicht ten overvloede, maar een hoog bezettingspercentage op zichzelf zegt bar weinig. Tegen welke prijzen zijn die kamers geboekt? Hetzelfde geldt voor een hoge gemiddelde kamerprijs. Wat als het grootste gedeelte van de kamers leeg staat? De combinatie van beide kengetallen is een stap in de goede richting: de opbrengst per beschikbare kamer (oftewel de algemeen geaccepteerde Engelse term RevPAR).
*Wie, wat waar? RevPAR!*
De RevPAR wordt berekend door de totale kameropbrengst voor een periode te delen door het aantal beschikbare kamers voor dezelfde periode en is een goede indicator voor een hotel om de eigen performance te beoordelen ten opzichte van de forecast en het jaarlijkse budget. Daarnaast kan het worden gebruikt om resultaten te benchmarken met vergelijkbare hotels uit de competitive set. Belangrijk is hierbij wel om te realiseren dat de grootte van een hotel een belangrijke rol speelt. Immers, een RevPAR stijging van 5 is sneller gerealiseerd in een klein boutique hotel met 20 kamers dan in het First World Hotel in Maleisië met ruim 6.000 kamers.
*Geen standaard*
Een ander nadeel is het ontbreken van een industrie standaard om de RevPAR te berekenen. Wat gebeurt er bijvoorbeeld met kamers die op zondag niet worden verkocht en pas op maandag worden schoongemaakt? De meeste hotels zullen ze als out-of-service beschouwen, zodat ze door de PMS wel worden meegenomen in het aantal beschikbare kamers. Echter, er is ook een aantal hotels dat ze als out-of-order typeert, waardoor het aantal beschikbare kamers afneemt en de RevPAR dus kunstmatig omhoog wordt gedreven. Een ander voorbeeld zijn de no-shows. Voor het bepalen van de overboeking levels voor een vergelijkbare periode in de toekomst dienen ze als no-show geregistreerd te staan in het systeem. Maar ja, soms kunnen die paar extra euros nét het verschil maken tussen het wel of niet halen van het budget en worden deze reserveringen alsnog ingecheckt.
*Wat zegt mijn stijging*
Voor een nog betere vergelijking werken grote (internationale) hotelketens steeds vaker met de Revenue Generation Index (RGI), waarbij de RevPAR performance van een hotel wordt vergeleken met een RevPAR van de gehele competitive set. Belangrijk voordeel hierbij is dat de economische situatie waarin het hotel opereert wordt meegenomen. Een RevPAR stijging van 10 per jaar klinkt fantastisch, maar wat als de concurrentie een stijging laat zien van 20?
*Revenue manager wordt profit manager*
De volgende stap in RM-performance is de gross operating profit per beschikbare kamer (GOPPAR). Hierbij wordt gekeken naar de totale bijdrage die een gast in het hele hotel genereert en de hoogte van de kamerprijs dus niet meer per definitie doorslaggevend is bij het aannamebeleid. Het zou me dan ook niet verbazen dat in de nabije toekomst de titel Revenue Manager vervangen wordt door Profit Manager. Meer hierover in een van de volgende artikelen.
*Niet wachten, maar invoeren*
Maar nu terug naar de analyse van de historische data van het hotel. De kwaliteit van data is cruciaal. Tijdens de installatie van het Optims RMS drukte ik de gebruiker altijd op het hart dat rubbish in automatisch tot rubbish out leidt. Een reservering die pas drie dagen na binnenkomst wordt ingevoerd zorgt ervoor dat de lead-time minder accuraat wordt. Dit is een van de belangrijkste kengetallen omdat het tevens de sleutel is voor een effectief prijs- en restrictiebeleid.
Andere indicatoren die voor dit doel belangrijk zijn: gemiddelde verblijfsduur, annuleringen, early departures, denials/regrets, evenementen, vakantieperiodes, het weer, business mix, boeking status, walk-ins, et cetera.
*Congrebezoeker en/of toerist?*
Tenslotte een gewetensvraag over de kwaliteit van data. Wat gebeurt er met de gast die op woensdag en donderdag in het hotel verblijft voor een congres en op vrijdag en zaterdag met zijn partner als toerist de stad bezoekt. Verandert het segment van deze gast na twee dagen in het systeem? Waarschijnlijk niet. Dat illustreert de gebrekkige waarde van de ouderwetse manier van segmenteren voor RM. Voor een Revenue Manager maakt het immers niet uit wat die gast doet tijdens zijn of haar verblijf. Wel belangrijk is bijvoorbeeld op welke manier de reservering tot stand is gekomen: hoe lang van te voren is er geboekt, wat is de gast bereid om te betalen, via welk kanaal heeft de gast geboekt, wat zijn de extra bestedingen die de gast genereert in het hotel? Kortom, sightseeing of zakelijke afspraken zijn wat mij betreft onbelangrijk, het boekingsgedrag van de gast bepaalt in welke categorie hij of zij wordt ingedeeld.
~Dit was het tweede artikel uit een reeks van zes artikelen over Revenue Management. Vanaf donderdag 21 april is het derde artikel online te lezen. Alle artikelen zullen tevens in een dossier verschijnen en zullen uiteindelijk als één white paper zijn te downloaden.~
~Stan Josephi is als docent hotelmanagement verbonden aan de Academy of Hotel Management van NHTV in Breda. Binnen deze opleiding is hij verantwoordelijk voor Revenue Management wat gedurende 4 maanden centraal staat in het 2e jaar van de opleiding. Na afronding van zijn Hogere Hotelschool opleiding in Leeuwarden heeft hij verschillende Rooms Division functies bekleed in de Londonse hotellerie. Als consultant voor het Franse Optims heeft hij Revenue Management systemen geïnstalleerd in hotels in heel Europa, waarna hij als trainer voor HMP in de Nederlandse hotellerie actief is geweest. Na een uitstap als Manager Operations is hij sinds 2005 werkzaam in Breda.~
Het belang van dataverzameling (2/6)
13 april 2011
