Murphy s Gesetz im Hotel. Brendan May Pricing & Distribution Day 2013

Transkript

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2 Murphy s Gesetz im Hotel Brendan May Pricing & Distribution Day 2013

3 Agenda Murphy s Gesetz im Hotel Wochentags-Schema Geschäftsmix Pricing Vorstellung - IDeaS Best Practices

4 Murphy s Gesetz Gesetz # 1: 5 Minuten nachdem das letzte Zimmer verkauft wird, kommt eine Anfrage für einen längeren Aufenthalt

5 Murphy s Gesetz #1 Nachfrage (PMS Absagen Daten) Hotel Kapazität Son Mon Die Historische Mit Belegung Donn Fre Sam

6 Vorteile von Revenue Management Steigerung der Belegung an Schulternächten

7 Murphy s Gesetz Gesetz # 2: Die wichtigste Gäste (Profit) buchen erst wenn alle anderen Zimmer vergeben sind

8 Murphy s Gesetz # 2 Kapazität Zimmer 120 EUR 50 Zimmer 110 EUR 25 Zimmer 100 EUR 25 Zimmer 75 EUR EUR Nachfrage EUR +11.4% 25 Zimmer 120 EUR 25 Zimmer 110 EUR 25 Zimmer 100 EUR Optimale Reservierungen

9 Murphy s Gesetz # 2 Kapazität Zimmer 120 EUR 50 Zimmer 110 EUR 25 Zimmer 100 EUR 25 Zimmer 75 EUR EUR Nachfrage EUR +5,1% 25 Zimmer 120 EUR 25 Zimmer 110 EUR 25 Zimmer 75 EUR Optimale Reservierungen

10 Murphy s Law # 3 Gesetz # 3: Egal welcher Preis, Für viele Gäste ist es zu teuer Für viele Gäste ist es zu billig

11 Pricing Zusammenspiel Belegung und Rate 150 niedrig Preis HOCH Umsatz EUR 75 EUR x 30 Zimmer niedrig # Zimmer HOCH 90

12 Pricing Zusammenspiel Belegung und Rate 150 niedrig Preis HOCH Umsatz EUR (+ 3,1%) 80 EUR x 29 Zimmer (-1) niedrig # Zimmer HOCH 90

13 Pricing Zusammenspiel Belegung und Rate 150 niedrig Price HOCH Umsatz EUR (- 5,5 %) 85 EUR x 25 Zimmer (-5) niedrig # Zimmer HOCH 90

14 Pricing Zusammenspiel Belegung und Rate 150 niedrig Preis HOCH Umsatz EUR (- 5,5 %) 65 EUR X 31 Zimmer (+1) niedrig # Zimmer HOCH 90

15 Murphy s Gesetz im Hotel Gesetz # 4: An Tagen, an denen Sie ausgebucht sind, werden einige Gäste stornieren.

16 Murphy s Gesetz # 4 60 Transient / Individual # Rooms Days prior to arrival

17 Murphy s Gesetz # 4 60 Groups # Rooms Days prior to arrival

18 Murphy s Gesetz - Zusammenfassung 1. 5 Minuten nachdem das letzte Zimmer verkauft wird, kommt eine Anfrage für einen längeren Aufenthalt 2. Die wichtigste Gäste (Profit) buchen erst wenn alle anderen Zimmer vergeben sind 3. Egal welcher Preis, für viele Gäste ist es zu teuer, für viele Gäste ist es zu billig 4. An Tagen, an denen Sie ausgebucht sind, werden einige Gäste stornieren.

19 Revenue Management Ein Definition Strategien und Taktiken um Murphy s Gesetz entgegen zu wirken

20 Software Dienstleistungen Beratung / Mentor

21 IDeaS Die Revenue Management Profis 24Jahre 3000Kunden 600kZimmer 96Länder 95% Hotels in 95 Länder Vor 24 Jahren haben wir angefangen unsere Kunden zu helfen Umsatz zu steuern Page 21 Nach 2500 Kunden finden wir die Revenue Opportunities in jeder Situation Preis- Entscheidungen für Zimmer jeden Tag 95% von unsere Kunden arbeiten noch mit uns heute

22 Selection of Clients (EAME) Auswahl unserer Kunden (EAME) Global Regional Niche

23 3 Komponenten Müssen im Einklang gebracht Mensch Werkzeug Prozess

24 Revenue Management Zyklus Reporting & Impact Daten Sammeln Daten- Analyse Distribution Vorhersage Nachfrage & Ergebnis Restriktionen Geschäftsmix & Schulternächte Pricing Preis-Elastizität

25 Vorhersage Vorjahr Pace % = Detail (Zeit) Tag Woche Monat Vor Aktualisiert Jahr otb Täglich Vor Jahr final Wöchentlich Monatlich Detail (Level) Marktsegment Hotel Pace Berücksichtigt Buchungskurve Performance & Unconstrained Umsatz Vorhersage = heute otb VJ Pace % Total (Uneingeschränkte) Nachfrage

26 Restriktionen Best Practices Wenn Sie ausverkauft sein werden verwenden Sie rechtzeitig Aufenthaltsdauerrestriktionen um Ihre Schulternächte zu optimieren

27 Restriktionen Best Practices Wenn Sie ausverkauft sein werden sagen Sie den Gästen ab, die den Wert Ihres Hauses nicht schätzen

28 Dynamische Preise Nicht Transparent Kostenorientiert Belgungsorientiert Budgetorientiert Preis- Elastizitätsorientiert Rack / Volumen Basiert

29 Pricing Best Practices Preiselastiziät nutzen und verstehen Überwinden Sie kostenbasiertes, belegungsbasiertes Pricing

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31 Danke Brendan May Sales & Business Development, CEE Visit IDeaS online at Integrated Decisions and Systems, Inc. (IDeaS A SAS COMPANY)

32 Ihr Kontakt Silvia A. Mayer Sales Executive Germany, Austria & Switzerland Visit IDeaS online at Integrated Decisions and Systems, Inc. (IDeaS A SAS COMPANY)

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