Previsioni con Report Builder

Previsioni con Report Builder

Ora puoi utilizzare Report Builder per prevedere i futuri ricavi da locazione e l'occupazione dei tuoi alloggi. In questo modo potrai prendere decisioni di business più strategiche, sapendo con maggiore precisione cosa aspettarti nei mesi successivi.

Funzionalità principali

  1. Nuovo modello di previsione: in Report Builder è disponibile il nuovo modello "Previsione".
  2. Previsioni chiave: ora puoi visualizzare le previsioni per:
    1. Occupazione adattata
    2. Occupazione pagata:
      1. % occupazione pagata prevista
      2. Diff. % occupazione pagata prevista anno dopo anno
    3. Previsione ADR da locazione:
      1. ADR da locazione previsto
      2. Diff. ADR da locazione previsto anno dopo anno
      3. Diff. previsione ADR da locazione vs obiettivo
    4. Previsione RevPAR (ricavo per camera disponibile) da locazione:
      1. RevPAR (ricavo per camera disponibile) da locazione previsto
      2. Diff. RevPAR (ricavo per camera disponibile) da locazione previsto anno dopo anno
      3. Diff. previsione RevPAR (ricavo per camera disponibile) da locazione vs obiettivo
  3. Quali alloggi sono supportati?
    1. Tutti gli alloggi a unità singola 
    2. Tutte le proprietà Multi-Unità.
    3. Alloggi con sincronizzazione attiva
  4. Arco temporale di previsione: le previsioni coprono le date future per le quali generiamo prezzi (in base al tuo PMS).
  5. Frequenza di aggiornamento: le previsioni vengono aggiornate settimanalmente, ogni lunedì.
  6. Livelli di visualizzazione: puoi visualizzare le previsioni per uno o più alloggi
    1. Per singolo alloggio
    2. Per gruppo o sottogruppo
    3. A livello di account completo

Come accedere alla funzionalità di previsione

  1. Vai su Portfolio Analytics → Report Builder
  2. Sotto Modelli di report, assicurati di aver selezionato Tutti i modelli oppure Modelli PriceLabs
  3. Clicca su Previsione ricavi da locazione e occupazione

Personalizzare il report

Selezione dell'intervallo di date

Puoi impostare l'arco temporale o uno specifico intervallo di date per il report nella sezione Intervallo di date di soggiorno.

Filtrare gli alloggi da includere nella previsione

Per selezionare gli alloggi o l'insieme di alloggi da includere nel report, puoi applicare i filtri per alloggi esattamente come nelle altre sezioni di PriceLabs. 

Come viene generata la previsione

L'obiettivo è prevedere i potenziali ricavi combinando:
  1. Dati storici sulle prenotazioni
  2. Registri dei prezzi
  3. Domanda di mercato e trend di occupazione
Viene impiegato un modello di apprendimento automatico per comprendere in che modo diversi fattori incidono sulle prenotazioni, tra cui:
  1. Regole sul soggiorno minimo
  2. Fine settimana rispetto ai giorni feriali
  3. Intervalli giorni orphan
  4. Festività e stagionalità
  5. Domanda di mercato
  6. Modelli di prenotazione passati
Per ciascuna data futura, il modello stima la probabilità di ricevere una prenotazione. Queste stime vengono poi perfezionate tenendo conto di:
  1. Ritmo a livello di alloggio (se disponibile)
  2. Ritmo a livello di mercato (se i dati dell'alloggio sono limitati)
I ricavi vengono calcolati combinando:
  1. Domanda prevista
  2. Segnali di prezzo rettificati in base all'ADR attuale e passato
Perché utilizziamo i prezzi non personalizzati anziché i prezzi consigliati:
  1. Per le date molto distanti nel tempo, i prezzi consigliati possono presentare maggiorazioni più elevate. Nella realtà, le prenotazioni tendono a concretizzarsi più a ridosso del soggiorno, quando i prezzi calano
  2. Utilizzare direttamente i prezzi consigliati rischierebbe di sovrastimare i ricavi
  3. Per questo motivo utilizziamo i prezzi non personalizzati (un valore di riferimento basato sulle dinamiche di mercato), perfezionandoli ulteriormente con i trend passati e attuali dell'ADR per garantire la massima accuratezza.
La previsione può essere generata in tempo reale in Report Builder per gli alloggi sincronizzati. Successivamente, si aggiornerà in modo automatico ogni settimana.

Accuratezza della previsione

  • Arco temporale: La previsione è più accurata per i mesi più vicini rispetto a quelli più lontani.
  • Dati storici: Anche se non è obbligatorio, disporre dei dati sulle prenotazioni dell'anno precedente rende la previsione più accurata, poiché offre al modello una base di riferimento più solida. Se le prenotazioni dell'anno scorso non compaiono in PriceLabs, puoi caricarle seguendo la procedura descritta in Caricare le prenotazioni CSV in Portfolio Analytics.