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Pick up hotel: misura e calcolo della qualità

Un modello per misurare e calcolare la curva di pick up migliore per il tuo hotel

Dopo le numerose richieste, a seguito della pubblicazione del post “Come misurare l’operato del Revenue Manager” per verificare la misura operato del revenue manager e solo per gli iscritti alla newsletter (siete iscritti? No? Fatelo adesso!), vi spiegherò il modo più semplice per scoprire quale sia la curva di pick up migliore delle altre (e di quanto sia migliore per i più bravi)!

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Come decidere se una curva di pick up hotel è migliore rispetto all’altra

Ovviamente ragiono sempre secondo il principio “migliorare il passato” fondamentale per ogni impresa turistica e per il revenue management alberghiero. Inoltre, non miro a definire una curva di pick up ottima bensì giudico quale sia migliore secondo un principio NON scritto e non dimostrabile, ma dettato dal buon senso (in attesa che qualcuno stabilisca matematicamente che ciò è auspicabile).

Una curva di pick up dovrebbe essere il più costante possibile, come già evidenziato nell’articolo “Revenue Management alberghiero, esempio pratico algoritmo“.

Vi ricordare questo fantastico grafico?

Pick up con iRev International index | Revenue Manager
figura 1

 

L’obiettivo di questo articolo è stabilire il metodo per cui bisognerebbe preferire la curva di pick up azzurrina piuttosto che quella di pick up verde.

Metodi per la scelta della curva di pick up migliore

Metodo grafico

Beh il primo metodo banalissimo (per quelli che amano le cose immediate e semplici) è la risoluzione tramite il metodo grafico, ovvero semplicemente guardando il grafico a colpo d’occhio si capisce subito che la curva azzurrina è più vicina a quella tratteggiata che dovrebbe essere quella ideale (anche se tutti sappiamo che non sarà mai quella vera). Questo metodo vale solo nel caso in cui non vogliamo misurare di quanto sia preferibile una curva piuttosto che l’altra. Ma sento già qualcuno che brontola… Troppo facile, troppo semplice, troppo poco scientifico!

Va bene, complichiamo la questione!

Metodo calcolo della lunghezza

Per valutare la curva migliore dovremo confrontare la lunghezza dell’equazione all’interno di un determinato intervallo:

Schermata 2014-06-17 alle 09.21.53
formula lunghezza curva

e per misurare la lunghezza della curva dobbiamo utilizzare il calcolo integrale! Che bella notizia, vero?

Per quelli un po’ a digiuno di matematica (e vi assicuro che ce ne sono molti, anche tra i revenue manager più preparati, ma farò un post apposta per questo) quel geroglifico significa: la lunghezza di una funzione “f” (la nostra curva di pickup) in un determinato intervallo a-b è data dall’integrale della radice quadrata di 1 + la derivata della funzione al quadrato. Ora per tutti quelli che non si accontentano della risoluzione per metodo grafico e vogliono anche sapere quanto sia meglio una curva piuttosto che l’altra bisogna approfondire e cosa è meglio di un esempio per approfondire?

Calcolo lunghezza curva di pick up: esempio pratico

Facciamo un esempio di una curva di pick-up inventata:

TEMPO: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

OCC: 0 10 20 10 10 15 15 29 29 29 30 29 25 25 30 31 32 35 37 32 34 32 33 33 33 33 33 34 35 36 34 32 34 43 32 34 32 34 32 34 32 34 39 40 42 43 45 46 43 45 45 45 45 45 46 57 40 40 41 43 47 45 43 45 45 45 45 49 51 57 58 54 58 59 60 55 55 55 56 57 58 59 60 61 62 63 65 65 65 65 65 65 64 63 62 65 68 69 70 72 75

Il grafico di questo ambaradan è questo:

Schermata 2014-06-17 alle 09.40.06
figura 2

Ora dobbiamo calcolare la funzione che meglio si adatta al set di dati che ho inventato. Per trovare la curva che meglio si adatta ci sono molti metodi. Il mio preferito è quello dell’utilizzo della funziona polinomiale. In questo esempio utilizzerò una polinomiale di sesto grado per adattarmi al meglio all’andamento del pick up. Se sovrapponiamo le due curve:

Schermata 2014-06-17 alle 10.07.50
figura 3

A questo punto basta prendere la curva che descrive in modo continuo i dati e calcolare la sua lunghezza nell’intervallo da noi desiderato. L’equazione della curva è la seguente:

y = -1E-09x^6 + 5E-07x^5 – 7E-05x^4 + 0,0056x^3 – 0,2192x^2 + 4,2756x

E quindi basterà sostituire questa equazione alla “f” della formula per calcolare la distanza delle curve, impostare l’intervallo desiderato (dovrà essere sempre lo stesso) per esempio da (0,100) zero a cento e fare il calcolo! Basta scrivere il codice in matlab e ci pensarà lui a fare il risultato. Vi assicuro che la formula funziona e vi dirà la lunghezza della curva di pickup.

Scelta e calcolo della curva di pick up hotel

Bene adesso che abbiamo la curva di pick up cosa ce ne facciamo? La si confronta con quella del passato! Ricordate il principio di “migliorare il passato”? Bene, anche qui è valido.

L’idea è quella che la curva più corta sia una retta (nel nostro caso la retta tratteggiata di figura 1) e se quella è la più corta allora il principio generale (non sarà infallibile in alcuni casi particolari) sarà che:

  • Se la curva di pick up di quest’anno (figura 3) è più corta di quella degli anni passati allora sarà +, meglio quindi!
  • Se la curva di pick up di quest’anno (figura 3) è più lunga di quella degli anni passati allora sarà , peggio quindi!
  • Se la curva di pick up di quest’anno (figura 3) è simile a quella del passato allora sarà =, uguale quindi!

Graficamente lo si vedeva a colpo d’occhio!! Ma i perfettini potranno esercitarsi con gli integrali e le derivate.

Considerazioni finali su scelta e calcolo della curva di pick up hotel migliore

Ovviamente il metodo che utilizzo e che utilizzerò sarà quello grafico, poiché in realtà non voglio indagare nel dettaglio di quanto è meglio o peggio, mi accontento di sapere se è meglio o peggio rispetto al passato. (infatti il sapere quanto è meglio o peggio è tutto da studiare e da migliorare, qualcuno mi aiuta?)

Spero che qualcuno molto più intelligente di me trovi un sistema ancor più semplice per la valutazione del pick up! Inoltre spero che ri-condivida a sua volta questa sua innovazione. Perché?

Perchè solo con una progressiva innovazione incrementale delle aziende turistiche possiamo migliorare.

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Edoardo Caldari

Data Scientist, esperto di Revenue Management, con una grande passione per la creazione di algoritmi di Forecasting per il Revenue Management. Laureato in economia e specializzato in Economia per il turismo alla Cà Foscari di Venezia con 110 con lode. CEO di HotelPro360 un'azienda innovativa per aiutare le piccole aziende turistiche ad ottenere il massimo delle performance.

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