Per affrontare in maniera seria i sistemi di revenue e i modelli di pricing dinamico credo sia necessario fare una serie di considerazioni.

Tutti abbiamo visto l’evoluzione del sistema dei prezzi per le camere, evoluzione che ha portato allo studio di algoritmi particolarmente performanti  e sofisticati nel settore delle prenotazioni.

La gestione del revenue però nel settore alberghiero e’ ancora ai primi passi, e quello che lascia più perplessi e’ che in pochi sentono la necessità di un miglioramento e sviluppo.

Tutti sappiamo che i sistemi di revenue per gli alberghi si dividono fondamentalmente  in due gruppi (Talluri and Van Ryzin, 2005):

-nel primo basato su un approccio di controllo quantitativo le camere vengono segmentate per tariffa, tipo di ospite, tipo di camera e durata del soggiorno.Ogni categoria ha un suo prezzo fisso, ma il numero di camere prenotabili sono dinamicamente controllate in modo da massimizzare il prezzo.

– nel secondo basato su un approccio di prezzo dinamico si considera un’unica categoria di camere ed il prezzo varia in funzione del tempo e dalla variazione di domanda. Il prezzo dinamico e’ impostato tenendo conto dell’occupazione dell’hotel e dalla domanda attesa ed e’ l’approccio prevalente nella prenotazione on line.

E’ chiaro come tutti i nuovi modelli che verranno costruiti al fine di massimizzare il revenue tenderanno a basarsi sulle regole del secondo gruppo.

L’utilizzo di questi modelli spesso trova riluttanti gran parte degli albergatori che difficilmente tendono ad appoggiarsi per le loro decisioni a RMS che altro non sono alla fine che sistemi volti a ridurre al minimo l’incertezza del prezzo.

Quando si parla di letteratura in campo di revenue mananagement alberghiero la maggior parte delle ricerche e’ concentrata sul controllo della quantità ed anche quelle più recenti sul prezzo dinamico sono per lo più sviluppate su ricerche per compagnie aeree o prodotti deperibili.

La maggior parte di queste ricerche che si basano sul controllo della quantità modellano la domanda come processo di  Poisson e le cancellazioni e i no show come distribuzioni binomiali (Bitran e Gilbert)

Dobbiamo risalire ad una ricerca del 2011 (Ivanov e Zhechev) per vedere linee guida tracciate esplicitamente per il mondo alberghiero.

Si passa così al simulatore Montecarlo per la stima degli arrivi invece di utilizzare la distribuzione di probabilità predefinita, si incomincia a parlare di effetto elasticità domanda prezzo e si incomincia finalmente a parlare di prenotazioni di gruppi.

Si incomincia anche a considerare una cosa fondamentale per gli alberghi: la permanenza media affrontando il suo effetto sulla determinazione del prezzo.

Sviluppare un modello di pricing dinamico per hotel tenendo conto della maggior parte delle variabili che entrano in gioco durante una prenotazione e’ una ricerca complessa ed in continua evoluzione ma la cui importanza e’ basilare se si considera la tendenza crescente verso sistemi di prenotazione via internet.

Chi fosse interessato a maggiori approfondimenti in materia può contattarmi al mio indirizzo e-mail.