Você já leu aqui no blog sobre os primeiros passos para fazer a previsão de demanda futura (forecast) no seu hotel e, certamente, percebeu os benefícios dessa ferramenta de gestão.

Afinal, profissionais de RM (Revenue Management) sabem que quanto maior sua capacidade de prever a demanda, melhor será seu planejamento e mais eficiente será sua tomada de decisão.

No post de hoje, vamos aprofundar o tema e você vai conhecer mais sobre:

• Métodos de forecast para hotéis
• Como medir a margem de erro
• Dicas práticas para fazer um bom forecast

Vamos lá!

# Métodos de forecast para hotéis

Seja no modelo manual ou no automatizado, existem 3 formas de avaliar os números e fazer o forecast do seu hotel. Confira:

• MÉTODO HISTÓRICO

Neste método para prever a demanda futura, o RM vai usar a média diária histórica de total de apartamentos ocupados ou check-ins realizados versus tempo de permanência.

É importante que esse levantamento de dados históricos seja feito de forma segmentada, ou seja, fazendo uma distinção entre demanda com características diferentes, por exemplo:

• Dia de semana normal versus feriados versus dias de grandes eventos, ou
• Segmentos diferentes como: demanda de acordos versus demanda de tarifa pública versus demanda promocional.

Normalmente usa-se 1 ou 2 anos de histórico. Para “limpar” os números e ter um valor confiável para análise, o Revenue Manager deve aplicar aos dados históricos os conceitos de média móvel e regressão linear:

• Na média móvel descarta-se a data mais antiga e soma-se a data mais recente. Esse processo é útil para manter o forecast alinhado com o comportamento da demanda ao longo do tempo.

• Já na regressão linear, o objetivo é identificar e excluir os desvios e as variáveis que podem alterar a média de ocupação em determinada data.

 

• MÉTODO BOOKING PACE/PICK UP

Para ilustrar este método na prática, vamos supor que você está fazendo a previsão de demanda para uma sexta-feira daqui 15 dias.

Assim, é preciso identificar qual é a média histórica de pick-up das sexta-feiras com 15 dias de antecedência. Ou seja, quantos room nights líquidos (reservas que entraram, menos as reservas canceladas) acontecem com a antecedência de 15 dias em relação às sextas-feiras.

Imaginando que encontrou na média de pick-up o valor de 40 room nights, você já pode acrescentar esse valor ao seu OTB (On The Books) atual e considerar que essa é a sua previsão de demanda futura para a data em questão.

• MÉTODO COMBINADO

A forma mais comum de se preparar o forecast na hotelaria, principalmente quando é feito de forma manual (alimentando planilhas), é mesclando os dois métodos apresentados acima.

Ainda usando como exemplo a sexta-feira com os 15 dias de antecedência: é possível olhar para o OTB atual e comparar com o OTB médio. Então, se você tem hoje 10 apartamentos reservados (e este número é bastante parecido com a média de OTB histórica) e sabe que seu pick-up para o período é de 40, a previsão é que você terá nesta sexta feira 50 aptos vendidos.

Além do método é importante: Definir o que se quer prever: room nights ou chegadas Nível de agrupamento: total (individual versus grupo) por segmento, rate code ou LOS (Length of Stay). Tipos de demanda: restrita ou irrestrita Quais/quantos períodos incluir Medir precisão do forecast (margem de erro)

# Como medir a margem de erro

Antes de qualquer coisa, é importante destacar que o primeiro ponto que leva ao erro de forecast na hotelaria é quando o RM não “limpa” a base histórica e acaba considerando na média dados discrepantes (também conhecidos como outliers).

Feita essa revisão nos números, você já pode aplicar as técnicas de MAPE (Média Absoluta Percentual de Erro) ou MAD (Desvio Médio Absoluto em Unidades) para medir a margem de erro do forecast, conforme abaixo:

• MAPE

Para identificar a diferença entre os valores previstos e realizados deve-se utilizar a fórmula: Diferença = (realizado – previsto) / Realizado.

Se calcularmos a MPE (Média Percentual de Erro), veja esta informação na linha “Diferença” na planilha abaixo, observamos 1,1% de erro que é quase nada, certo? Porém se olharmos separadamente veremos um dia em que a margem de erro foi de 27,4% como terça feira ou -26,1% no sábado, então como explicar uma média da semana tão baixa?
Isto ocorre justamente porque os valores negativos acabam compensando os positivos. Para eliminar este efeito, ao invés de usarmos a MPE, calculamos a MAPE (Média Absoluta Percentual de Erro), ou seja, a média dos percentuais de diferença sem considerar o sinal negativo, obtendo então a margem de erro média desta semana de 12,7%.

• MAD (Desvio Médio Absoluto em Unidades)

Trata-se da mesma dinâmica de cálculo, mas ao invés de considerar porcentagem de erro, considera-se a diferença de apartamentos errados. Veja:

Vale lembrar que o nível de precisão do forecast depende de fatores como: Elaboração correta / dados históricos e futuros consistentes (reservas OTB sem erros e sem reservas técnicas); Conhecimento da dinâmica da demanda do hotel; Repetição de padrões (hotéis novos têm muitas mudanças até que se encontre um padrão); Mudanças estratégicas que podem alterar o padrão (novas estratégias que visam mudar a demanda padrão, por exemplo, promoções agressivas para elevar a demanda em finais de semana).

A margem aceitável de erro para um forecast na hotelaria pode mudar de acordo com o tipo de hotel, praça ou fatores externos. Em pesquisa realizada durante recente webinar realizado pela Mark Up Consult  foi constatado que 48% dos participantes que afirmaram medir sua margem de erro, o nível aceitável nos seus hotéis estava entre 0% e 5%.

E no seu hotel, como está?

No mercado em geral, o entendimento sobre a margem de erro no forecast hoteleiro é o seguinte:

• Entre 0 e 5% de erro seu forecast pode ser considerado consistente.
• Entre 5 e 10%: seu forecast está maduro, mas alguns picos de erro ou mudanças de padrão podem estar impactando seu desempenho.
• Acima de 10% de erro: é possível assumir que seu forecast não é confiável para ser utilizado como base na tomada de decisão.

# Dicas práticas para fazer um bom forecast

Confira nosso check-list de boas práticas para otimizar a produção do seu forecast na hotelaria:

1. Registre diariamente OTB ao menos 1 ano à frente e estude o comportamento padrão de demanda.
2. Separe os registros em “individuais” e “grupos”.
3. Escolha bem o período base (referência histórica) para prever a demanda futura.
4. Identifique e exclua da base histórica os números fora do padrão de fechamento e de Pace (os outliers).
5. Confira se grupos/eventos OTB do mês de forecast estão com receita/DM corretas.
6. Quando a demanda total prevista superar a capacidade de inventário do hotel, registrar à parte o excedente para efeito de revisão posterior.
7. Acompanhe sempre a margem de erro do seu forecast.
8. Após o fechamento do mês, meça a precisão do seu forecast em 3 pontos de tempo, por meio do cálculo MAPE/MAD:
   1. Forecast feito aproximadamente 30 dias antes do mês começar;
   2. Forecast feito aproximadamente 15 dias antes do mês começar;
   3. Forecast feito aproximadamente 1-5 dias antes do mês começar.
9. Identifique os dias de maior erro (para mais ou para menos) e analise os motivos possíveis, como: erro de previsão, mudança de comportamento da demanda, dia atípico, entre outros.

Se você ainda não iniciou um processo formal de forecast no seu hotel ou está buscando melhorias para todo o Revenue Management, saiba que já existe um curso focado em RM e 100% online para você fazer quando e onde puder.

As aulas trazem exercícios que simulam situações reais de mercado e você pode interagir com uma instrutora especializada, trocar experiências com outros participantes e aplicar o conhecimento rapidamente no seu dia a dia.

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Continue acompanhando nosso conteúdo e fique à vontade para sugerir temas do seu interesse aqui nos comentários.

Até o próximo post!

Prever o futuro não é um dom ou um talento inato como se imagina. Em uma pesquisa* realizada nos EUA, descobriu-se que as pessoas que mais acertaram as previsões sobre política e economia não eram os comentaristas especializados e profissionais do meio, mas sim, pessoas pragmáticas, curiosas e capazes de pensar em mais de um lado do mesmo problema.

E o que isso tem a ver com hotelaria e revenue management (RM) (gerenciamento de receita)? Tudo!

Prever a ocupação do hotel e, consequentemente, a receita esperada para um período é fundamental para a saúde financeira do negócio e o profissional de revenue management pode realizar essa previsão por meio de uma ferramenta de gestão chamada forecast.

Trabalhando com as informações atualizadas, senso crítico e capacidade de interpretação de dados, a utilização do forecast na hotelaria pode ser um divisor de águas para o negócio.

# Como funciona o forecast?

Conhecido também como “previsão futura de demanda”, o forecast se baseia em informações históricas sobre o padrão de comportamento da demanda, para prever a taxa de ocupação do hotel em determinado período.

Ou seja, com base na ocupação dos quartos no passado, é possível prever a ocupação e, consequentemente a receita, no futuro. Mas aqui vale uma ressalva bem importante: como os dados são baseados em uma média histórica e probabilidade estatística, a previsão não alcança 100% de acerto. No entanto, se feita com disciplina e constância, os erros tendem a ser bem baixos, tornando essa ferramenta uma forte aliada para o gerenciamento de receita.

A previsão futura de demanda (forecast) de room nights/diária média por dia no hotel pode ser conhecida considerando: Reservas On The Books (OTB) + Pick Up previsto = Previsão de demanda

# 4 Tipos de forecast

Ao conhecer (da forma mais aproximada possível) a taxa de ocupação do hotel no futuro, diversas áreas internas podem ser impactadas positivamente. Então, as previsões costumam ser realizadas com 4 focos específicos:

1.PREVISÃO DE DEMANDA

Prever a demanda por segmento é a principal atribuição do forecast na hotelaria. O foco dela está no curto e médio prazos, pois permite estabelecer planos de ação para ampliar a receita e até evitar possíveis prejuízos (sejam financeiros ou de imagem). Deste modelo derivam os próximos.

2. PREVISÃO ESTRATÉGICA

Aqui o objetivo é fazer uma previsão de médio e longo prazos, permitindo uma visão de futuro do negócio. Para o profissional de Revenue Management, por exemplo, esse forecast é fundamental na definição de uma política tarifária flutuante que acompanha oferta e a demanda do mercado. Já o time de marketing utiliza essa previsão para desenhar as campanhas de comunicação, entre outras ações.

3. PREVISÃO FINANCEIRA

Um modelo de forecast pensado para o departamento financeiro contribui para o desenvolvimento de um orçamento (budget) mais assertivo, auxilia na tomada de decisão sobre novos investimentos, permite uma melhor negociação com bancos, entre outros benefícios.

4. PREVISÃO OPERACIONAL

O time operacional também acompanha a previsão de demanda para se organizar. Em um hotel lazer, por exemplo, não podem faltar recreadores e opções de entretenimento em caso de alta ocupação. Já em um hotel business, as salas de reunião devem estar prontas e os equipamentos com a manutenção em dia.

# Informações que devem constar no forecast hoteleiro

O ideal é fazer a previsão de demanda futura separada por segmentos, já que cada segmento costuma ter um comportamento diferente. No seu forecast deve constar:

• Datas diferenciadas (quando há um evento grande na cidade, véspera de feriado, etc)
• Room nights (OTB e Pick Up previsto)
• Diária média (OTB e relativa ao Pick Up Previsto)
• Receita de Hospedagem OTB e Pick Up previsto

FIQUE ATENTO: quando se olha somente as informações de OTB (reservas on the books), não é possível ter uma ideia real do que vai acontecer, porque só se consegue avaliar parte do negócio. Por isso, o forecast é essencial, pois é uma visão do real potencial de negócio para os períodos futuros.

# Formas práticas de fazer o forecast

Existem duas formas para realizar a previsão de demanda futura na hotelaria.

1. MANUAL

Por meio de uma planilha em Excel já é possível fazer o forecast e conquistar bons níveis de acerto na previsão de demanda.

A planilha abaixo é um modelo que você pode aplicar no seu hotel agora mesmo:

Fonte: webinar – Mark Up Consultoria

Nesse modelo, o calendário para acompanhamento pode se apresentar da seguinte forma:

1. AUTOMATIZADA

Outra forma de trabalhar com o forecast no seu hotel é contratando um software especializado em RMS (Revenue Management System).

Estima-se que apenas 10% dos hotéis no mundo utilizam um sistema automatizado de RM, por isso, a recomendação é que você não espere ter acesso a essa tecnologia para começar seu forecast.

Comece agora, com as ferramentas que você tem e colha os resultados! Quanto mais demorar para alimentar sua base histórica de dados, mais longe você estará de conseguir prever a taxa de ocupação do hotel com assertividade. 

# Periodicidade de atualização

No modelo manual, em que você alimenta a planilha com os dados, a atualização deve acontecer, pelo menos, uma vez por semana. Não deixe passar mais tempo do que isso sob pena de trabalhar com informações defasadas, que costumam aumentar a margem de erro.

Se o seu hotel já conta com um sistema automatizado, a atualização acontece uma vez ao dia, dependendo do sistema escolhido.

Sobre o tempo de forecast a ser visualizado, é recomendado que hotéis business enxerguem 3 meses a frente, enquanto que os hotéis lazer tenham um panorama de 1 ano a frente, já que as reservas são feitas com maior antecedência.

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No próximo post vamos seguir detalhando o tema, com os principais métodos para o profissional de RM fazer o forecast na hotelaria, as contas que precisam ser feitas para reduzir a taxa de erros, dicas práticas e muito mais. Acompanhe!

*Quer saber mais sobre a pesquisa americana do livro “Super Previsões: a arte e a ciência de antecipar o futuro”, de Philip Tetlock e Dan Gardner? Assista o vídeo do canal Nerdologia clicando aqui.