Politica de prețuri și managementul veniturilor sunt într-o strânsă relație care poate fi rezumată, în cazul industriei hoteliere, la două aspecte: nivelul tarifelor pentru un anumit serviciu și câte camere/servicii/produse să aloci tarifului X, câte tarifului Y etc. Pentru cineva nefamiliarizat, poate fi generator de confuzie faptul că nu poți răspunde cu un număr concret la întrebarea ”Cât costă X?”.

 

Dacă revenim la exemplul companiilor aeriene, ne amintim că, pe vremuri, scopul era să vinzi X bilete de avion de la destinația A la destinația B. Apoi, mai ales odată cu apariția companiilor low-cost, a început să fie să vinzi X bilete plus Y servicii auxiliare. Așa am ajuns să plătim separat pentru masă, pentru bagaje de cală, pentru bagaj mai mare la cabină, pentru spațiu extra la picioare sau, pur și simplu, un loc anume, iar toate acestea să însumeze mai mult decât biletul propriu-zis. Ce urmează? Tendința actuală este spre combinații între un număr de servicii bazate pe un context. Cu alte cuvinte, personalizare.

Să luăm trei cazuri ultra-cunoscute: Amazon, Airbnb și Uber și să vedem ce a însemnat folosirea contextului pentru crearea de tarife dinamice, bazate pe parametrii disponibili.

Airbnb a dezvoltat o grilă de algoritmi de tarifare de-a dreptul spectaculoasă. Cei care dețin o proprietate pot stabili manual prețul sau pot utiliza algoritmii puși la dispoziție de platformă pentru a determina tariful per noapte. Cei trei factori cheie implicați sunt sezonalitatea, ziua săptămânii și evenimentele speciale. Combinându-I cu numărul de alte unități de cazare comparabile și disponibile, cu numărul de căutări și cu tarifele proprietăților din zonă, se calculează un tarif optim. Problemele care pot apărea sunt legate de unicitatea proprietăților. Fiecare dintre cele un milion și ceva de proprietăți listate pe airbnb este unică, are propria adresă, mărime și stil. Gazdele sunt și ele diferite, mai mult sau mai puțin disponibile în a asigura servicii de recepție, bucătărie sau în a-și ghida musafirii prin oraș. Evenimentele pot fi, la rândul lor, regulate sau spontane, accidentale. Așa s-a ajuns la o listă de peste 70 de tipuri de factori care determină prețul, cum ar fi: gradul de ocupare în zonă, căutările anterioare ale clientului, sezonalitate, popularitatea proprietății în listare la un moment anume, inclusiv câți vizitatori au intrat și câți au rămas pe pagină, listarea facilităților ca wifi, aer condiționat, mașină de spălat vase, piscină etc., numărul de dormitoare și băi, prețul plătit per rezervare în trecut, scorurile obținute de gazdă de-a lungul timpului, prețurile din împrejurimi, apropierea de mijloacele de transport, apropierea de evenimente etc. Conform Airbnb, toate acestea sunt posibile grație unui algoritm generat în întregime de o learning machine.

 

În ceea ce privește Amazon, cei de acolo sunt lideri în ceea ce privește prețurile dinamice în industria retail și sunt cunoscuți prin eliminarea competiției la produse cu vizibilitate mare în timp ce-și protejează marjele prin a tarifa mai scump produsele mai puțin sensibile la preț. Pionieri în personalizare, vizitatorul ajuns pe site este ofertat cu sugestii cu produse asemănătoare celor comandate și cu cele recent vizualizate. Sugestiile sunt generate dinamic, în funcție de factori precum achizițiile trecute sau achiziții făcute de cei cu profil asemănător. Grila este atât de complexă încât, la unele produse, prețurile sunt ajustate zilnic. Sau chiar de două ori pe zi. Înmulțiți asta cu milioane de produse.

Presupun că Uber vă este familiar. Exemplul lor este unul de manual pentru specialiștii în managementul veniturilor și în politici de prețuri. Surge pricing a fost introdus pentru a convinge cât mai mulți șoferi să fie disponibili în orele de vârf. Strategia se bazează pe dinamism, lipsind parametrii ficși. Prețul este determinat de cerere și de numărul de șoferi din proximitatea clientului care efectuează o căutare. Alte elemente de care se ține cont sunt momentul zilei, vremea și evenimentele din zonă.

Știm că tu, ca hotelier independent, nu ai în spate departamente întregi care să elaboreze o politică a prețurilor. De ce ți-am prezentat toate aceste exemple? Pentru a te pune la curent cu modul în care este privită azi tarifarea și pentru că noi credem că avem de învățat de la cei care au succes, indiferent care sunt deosebirile între noi și ei. Scopul tău este comun cu al lor: să vinzi produsul potrivit clientului potrivit în momentul potrivit. Nu trebuie să dezvolți tu machine learning, ci doar să reții niște principii de bază, cum ar fi cele legate de personalizare. Ai un soft care să te ajute în aplicarea lor? Câte știi despre clienții tăi? Fără colectarea și centralizarea datelor, nu îi poți oferta corespunzător. Softul de gestiune hotelieră PYN îți oferă conturi ale clienților detaliate, template-uri pentru emailuri care se trimit automat, generatoare de vouchere, cu un simplu click afli tot istoricul lor la tine. De ce să trimiți un email cu promoția pachetelor de Crăciun destinate familiilor unui client corporate? De ce să-l anunți de un eveniment barbeque pe un client vegetarian? Information is power.

Vezi cele două materiale ale noastre despre cum poți calcula tarifele perfecte pentru camerele tale: aici și aici.  

Dacă-ți plac articolele noastre și le consideri utile, nu uita să dai like/follow paginii noastre de Facebook.

Solicită o demonstrație
Your subscription could not be saved. Please try again.
Your subscription has been successful.