Индекс спроса является ключевым компонентом алгоритма оптимизации RevenueLab. Он суммирует множество факторов ценообразования и спроса на каждый будущий день по категориям номеров и влияет на направление ценовых рекомендаций и степень их изменения от текущей цены. В то время как другие RMS в основном оптимизируются на основе внутренних факторов самого отеля (темпы продаж, загрузка, прогноз, текущие цены, средняя цена OTB и т. д.), уникальность нашего решения заключается в том, что наряду с внутренними данными алгоритм, основанный на Индексе спроса учитывает также внешние факторы – спрос, темпы продаж, активность бронирования на рынке, изменение конкурентных цен, наличие номеров на рынке и у основных конкурентов и т.д.
Простыми словами, Индекс спроса показывает, является ли текущий спрос выше или ниже, чем обычно наблюдается в аналогичные дни:
- Индекс спроса > 52% означает, что спрос выше обычного;
- Индекс спроса < 48% означает, что спрос ниже обычного;
- Индекс спроса от 48% до 52% означает, что спрос такой же, как обычно наблюдается в аналогичные дни.
Индекс спроса является динамичным и может меняться в большую или меньшую сторону каждый день, что влияет на ценовые рекомендации:
- Когда индекс спроса существенно увеличивается, алгоритм оптимизации, скорее всего, предложит увеличить текущую цену.
- Когда индекс спроса существенно снижается, новые рекомендации, скорее всего, предложат снизить текущую цену.
Элементы индекса спроса
Индекс спроса включает в себя следующие ключевые элементы:
Темп продаж (Pickup) сравнивает недавнюю активность бронирования на объекте и на рынке в целом с активностью бронирования в прошлом. По умолчанию сравнение проводится с прошлым годом. Однако, в зависимости от волатильности рынка, для сравнения могут использоваться последние 90 дней истории бронирования, а не прошлый год.
- Для городских отелей анализируется активность бронирования за последние 14 дней
- Для курортных объектов окно бронирования обычно значительно растянуто во времени и определяется автоматически.
Сценарий 1: за последние 14 дней было получено меньше индивидуальных бронирований, чем за то же время в прошлом году (или в среднем за последние 90 дней): активность бронирования ниже, чем обычно, что, вероятно, приведет к снижению Индекса спроса.
Сценарий 2: за последние 14 дней было получено больше индивидуальных бронирований, чем за то же время в прошлом году (или в среднем за последние 90 дней): активность бронирования выше обычной, что, вероятно, увеличит Индекс спроса.
Кривая бронирования (Booking curve) сравнивает текущие бронирования OTB за столько-то дней до заезда с бронированиями OTB в то же время в прошлом.
В этих примерах мы рассматриваем текущую загрузку для индивидуальных сегментов на будущий понедельник за 33 дня до заезда:
В первом сценарии Текущая загрузка / По глубине бронирования выше, чем в прошлом, что, вероятно, увеличит общий Индекс спроса.
Во втором сценарии Текущая загрузка / По глубине бронирования ниже исторической, что, вероятно, приведет к снижению общего Индекса спроса.
Изменение цен отслеживает изменения цен ваших ключевых конкурентов на рынке и реагирует на эти изменения.
На каждый день оптимизатор рассчитывает взвешенную Медиану конкурентов – средневзвешенную цену конкурентов на рынке. Оптимизатор анализирует текущие цены каждого конкурента и фактор влияния этого конкурента (настраиваются в разделе Настройки > Управление ценами > Расширенные настройки > Влияние конкурентов) и вычисляет средневзвешенное значение конкурентной цены.
Логично, что каждое изменение цен конкурентов в той или иной степени влияет на общую картину спроса:
- Когда конкуренты повышают цены, компонент Изменение цен увеличивается и может снизить общий Индекс спроса.
- Когда конкуренты снижают цены, компонент Изменение цен снижается и может стимулировать повышение Индекса спроса.
Компонент Наличие номеров отслеживает доступность ваших конкурентов на каждый будущий день и может влиять на общий Индекс спроса следующим образом:
Если какой-либо из ваших конкурентов закрыт (распродан), на рынке появится неудовлетворенный спрос, и часть этого спроса, скорее всего, будет забронирована в вашем объекте. В результате Индекс спроса может пойти вверх, что в свою очередь указывает на возможность повышения цен.
Компонент Рынок следует похожей логике. Этот компонент доступен на некоторых рынках и учитывает доступность номеров для бронирования на рынке в целом.
Компонент Поиск и конверсия (продажи) авиарейсов отслеживает спрос на авиарейсы до вашей локации: когда спрос на авиабилеты высок, это может увеличить Индекс спроса. Данные о спросе на авиабилеты — это новое инновационное решение в RevenueLab:RMS, которое в настоящее время доступно только на некоторых локациях.
Другие элементы Индекса спроса включают:
Компонент День недели оценивает еженедельную сезонность спроса и корректирует Индекс спроса, если спрос в определенные дни недели ожидаемо ниже или выше, чем в другие.
Например, вы знаете, что по субботам обычно загрузка высокая, а по воскресеньям ваш объект обычно заполняется трудно.
Компонент День недели учитывает эту динамику и может соответственно повлиять на общий Индекс спроса для соответствующего дня недели.
Компонент Соседний день анализирует наличие номеров в продаже в дни до и после каждого будущего дня.
Так, если в какой-то день загрузка значительно выше или все номера проданы (например, из-за большой группы), алгоритм скорректирует Индекс спроса (а затем и рекомендуемую цену) в соседние дни, чтобы оптимизировать предложение цен на проживание через день высокой загрузки.
Влияние каждого элемента Индекса спроса может быть настроено со стороны RevenueLab на основе ваших пожеланий в службу поддержки во время первоначального запуска или позже, когда вы приобретете больше опыта работы с системой.