Revenue Management e Analisi Predittiva

Il giorno 16 ottobre 2017,Mirko Guani si è laureato a Torino con una tesi sulle previsioni nell’ambito del revenue management alberghiero. Proxima Service con HOTELCUBE da sempre in prima linea sull’argomento, ha fornito dei dati reali utilizzati dallo studente per predire l’occupazione delle camere d’albergo utilizzando tre distinti modelli matematici, con accuratezza crescente, gestione della stagionalità e delle segmentazioni del cliente (le previsioni su lungo periodo sono falsate dalla non “uniforme” domanda, dovuta per esempio ai weekend per gli alberghi business o da altri fattori esterni)

Le previsioni non possono essere fatte solo sulla base di intuizioni, si ha bisogno dei dati storici di un albergo sulle prenotazioni delle camere. Questi ultimi, che servono per attivare i modelli matematici, sono stati forniti da Proxima Service, in un file Excel contenente oltre 220.000 record di prenotazioni reali (opportunamente anonimizzate).

Nella tesi Mirko si è occupato di tre tipi di previsione:

-RESFC (Reservation Forecast): prevedere in un determinato periodo l’andamento delle prenotazioni per un giorno di interesse.

-RMSFC (Rooms Forecast): prevedere in un determinato periodo quante camere verranno vendute ogni notte.

-RMSFCP (Rooms Forecastwith Past): prevedere in un determinato periodo quante camere verranno vendute ogni notte, utilizzando anche il numero di notti vendute in quel periodo negli anni precedenti.

La novità è che, per prevedere si sono utilizzati dei metodi basati sulla tecnica di Exponential SmoothingSi tratta di un metodo di previsione, utilizzato nell’analisi di serie temporali derivato dal concetto di media mobile esponenziale. I metodi di Exponential Smoothing, in italiano livellamento esponenziale, nacquero intorno al 1950 e diventarono subito popolari perché forniscono stime affidabili con pochi dati. Il Livellamento Esponenziale assegna pesi esponenzialmente decrescenti man mano che il valore osservato diventa più lontano nel passato.

Hotelcube collabora ormai da anni con l’università degli studi Torino su tutti gli argomenti matematici che interessano lo svolgimento dei lavori di revenue management e operativi, all’interno del PMS. Il lavoro eseguito da Mirko è davvero imponente e innovativo e sarà fonte ispiratrice per nuove funzionalità di Hotelcube che lo renderanno maggiormente efficiente e preciso nei lavori di supporto ai Revenue Manager alberghieri che lo utilizzano.


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