Ora puoi utilizzare Report Builder per prevedere i futuri ricavi da locazione e l'occupazione dei tuoi alloggi. Ciò ti aiuta a prendere decisioni aziendali più intelligenti e ad avere un'idea più precisa di cosa aspettarti nei mesi a venire.

Caratteristiche principali

1. Nuovo modello di previsione: è disponibile un nuovo modello "Previsione" in Report Builder.
2. Previsioni chiave: ora puoi vedere le previsioni per:
1. Ricavi da locazione
2. Occupazione
   
3. Quali alloggi sono supportati?
1. Solo alloggi con unità singole (unità multiple in arrivo)
2. Alloggi che si stanno sincronizzando attivamente
4. Periodo di previsione: le previsioni coprono i 12 mesi successivi.
5. Frequenza di aggiornamento: le previsioni vengono aggiornate il 1° di ogni mese.
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 a Portfolio Analytics → Report Builder
   
2. In Modelli di report, assicurati di essere su Tutti i modelli o Modelli PriceLabs.
3. Clicca su Previsione ricavi da locazione e occupazione.
   

Personalizzazione del report

Selezione dell'intervallo di date

Puoi impostare l'intervallo di tempo o un intervallo di date specifico per il tuo report nella sezione Intervallo di date del soggiorno.

Filtraggio degli alloggi da aggiungere alla previsione

Per selezionare quali alloggi o insiemi di alloggi includere nel report, puoi applicare filtri agli alloggi come altrove in PriceLabs. 

Come viene generata la previsione

1. Input di dati: il report utilizza registri dei prezzi, dati storici sulle prenotazioni e informazioni sull'occupazione del mercato.
   
2. Modello predittivo: un modello di apprendimento automatico viene addestrato per identificare la relazione tra fattori quali soggiorno minimo, fine settimana, festività, domanda di mercato e modelli di prenotazione passati.
3. Previsione giornaliera: al momento della previsione, il modello prevede la probabilità che un alloggio venga prenotato ogni giorno.
4. Aggiustamenti:
1. Le previsioni vengono adeguate in base al ritmo di un alloggio e del mercato per garantire aspettative realistiche a livello mensile. Quando un alloggio non dispone di dati sufficienti, il modello utilizza i dati a livello di mercato per apportare questi aggiustamenti.
2. I prezzi non personalizzati vengono adeguati in base alle tariffe medie giornaliere (ADR) passate e attuali a livello mensile.
   
5. Calcolo finale:
   
1. Le previsioni di fatturato mensile vengono calcolate combinando la domanda prevista con l'aggiustamento dei prezzi non personalizzati.
   
2. Tieni presente che l'occupazione prevista calcolata è l'occupazione equivalente post aggiustamento, in cui rimuoviamo i blocchi.

Accuratezza della previsione

• Periodo di tempo: la previsione è più accurata per i mesi successivi rispetto a quelli più lontani.
  
• Dati storici: sebbene non siano obbligatori, la previsione è più accurata se sono disponibili i dati sulle prenotazioni dell'anno precedente, poiché forniscono al modello una base di riferimento più solida per le sue previsioni. Se le prenotazioni dell'anno scorso non vengono visualizzate in PriceLabs, puoi caricarle seguendo la procedura indicata in Caricare le prenotazioni CSV in Portfolio Analytics.