Este documento describe un proceso de 6 fases para la previsión hotelera como parte del proceso de gestión de ingresos. La primera fase incluye la recopilación de datos históricos como ocupación, precio medio y segmentación de clientes. La segunda fase analiza las tendencias históricas para desarrollar un calendario de demanda. La tercera fase analiza los patrones de reserva como la antelación. La cuarta fase desarrolla una curva de demanda. La quinta fase ajusta las previsiones iniciales a lo

1. hot elsdot com.net
http://hotelsdotcom.net/blog/revenue-avanzado/prevision-hotelera-en-el-proceso-de-yrm/
Previsión hotelera en el proceso de YRM
Este artículo pretende dar un poco más de luz a la ardua tarea del desarrollo de la previsión
hotelera. Pilar Talón, Lydia González y Mónica Segovia (Yield Revenue Management en el sector
hotelero: Estrategias e implantación) proponen un desarrollo del proceso formado por seis fases.
El concepto organizativo trabajado por las autoras es interesante, pero en mi opinión algunos
puntos deberían ser tratados bajo otro prisma. Siguiendo la linea trazada por Talón, González y
Segovia, propongo:
1. Recopilación de información
2. Análisis histórico
3. Patrones de comportamiento. Booking pace – Velocidad de llenado
4. Curva de reservas o tendencias: pick up
5. Ajuste de previsiones en función de la competencia
6. Margen de error de las previsiones
1. Recopilación de información
El primer punto hace referencia al est udio de los hist óricos de vent as del establecimiento para
poder establecer comparativas con los datos actuales. En dicho estudio debería considerarse la
recopilación de datos históricos como ocupación, precio medio, producción, antelación de las
reservas, segmentación etc… para poder hacer una predicción de lo que va ser la misma fecha en
el futuro. No olvidemos que YRM es ant e t odo un mét odo para ut ilizar nuest ros sist emas de
inf ormación para poder def inir nuest ras est rat egias de vent as.
2. Análisis histórico
Una vez obtenida la información histórica comentada en el punto anterior es necesario conocer y
entender las tendencias históricas y actuales, lo que nos ayudará a confeccionar un calendario de
la demanda o de tendencia para poder definir nuestros precios por temporada, por días de la
semana y por ferias y eventos especiales.

2. Gráf rico de histórico de ventas
La inf ormación que nos dan los hist óricos de vent as nos serviran para t ener un
conocimient o claro de lo que f ue el movimient o de la demanda en el pasado, podremos
analizar la ocupacion, el precio medio, los picos y bajos en la ocupación, el mix de clientes que
tuvimos y con todo ello confeccionar un calendario de demanda (previsión de cantidad de
demanda) y realizar un Forecast o previsión para las mismas fechas en el futuro (siempre
compararemos días iguales de la semana, nunca el mismo día en número).
Ejemplo 1: si el sábado de semana santa del año pasado llenamos pero el viernes nos quedó al
50% de ocupacion, podemos entender que para el próximo año sería conveniente aplicar un
mínimo de dos noches para la noche del sábado de la semana santa. (Picos y Bajos en la
ocupación).
Ejemplo 2: si la semana santa del año pasado, el 70% de las ventas fueron a través de los IDS
(Internet Distribution Systems), el 10% fue de las CRS (Centrales de Reservas) y el resto fue

3. cliente directo. Sabremos que el próximo año nos tendremos que fijar mucho en los movimientos
de nuestro COMPSET (Set Competitivo) para definir nuestras estrategias, sabremos que la
mayoria de negoció nos vendrá de ese segmento, por tanto es al que mayor atención
prestaremos.
3. Patrones de comportamiento. Booking pace – Velocidad
de llenado
Los datos históricos también nos permitirán conocer el llamado booking pace, o lo que es lo
mismo, el período de t iempo t ranscurrido ent re la f echa de reserva y la llegada al hot el. La
antelación nos permite obtener una función realmente rica, que varía según el mercado y que nos
permite crear un promedio del booking pace.
4. Curva de demanda o tendencias: Pick up
La curva de demanda o t endencias nos permit e elaborar un pronóst ico de la cant idad de
client es que t endremos por mes y segment o. Es importante trabajar el momento de la reserva
y la fecha para saber si tenemos un precio correcto. Pick up es un concepto que hace referencia
al volumen de reservas conseguidas entre dos fechas determinadas.
Ejemplo 3: si recibimos muchas reservas a largo plazo, podría significar que estamos vendiendo
demasiado barato, pues llenaríamos con demasiada antelación.
El pick up ópt imo es aquel en el que van ent rando reservas poco a poco hast a vender la
ult ima habit acion el mismo día. Se entiende que las reservas de más antelación serán a precios
más baratos que las vendidas en los últimos días que serán a tarifas más elevadas. Sin embargo,
este punto es muy complejo y hay que analizar cada momento determinado por separado, tener
estrategias distintas según la previsión de demanda que esperamos.
En temporada de baja demanda buscaremos volumen (pick up más rápido y con mayor antelación)
sin procurar demasiado por el ARR( Precio medio). En cambio, en temporada de alta demanda
(sabemos por histórico que vamos a llener) buscaremos un pick up mucho más lento y cuidaremos
que el precio medio sea los mas alto posible.

4. Esquema de tiempo - Pick up
5. Ajuste de previsiones (Forecast)
Ya hemos visto que con la información que extraemos de los históricos de ventas podemos hacer
una previsión de lo que podrían ser las ventas en el futuro. Esta previsión es el Forecast . El
Forecast se realiza ant es de empezar el año y ayuda mucho a realizar presupuest os más
realist as. No obstante, este Forecast habrá que ir ajustándolo a medida que vaya trascurriendo el
año y veamos como se mueve el mercado.

5. Gráf ica de Forecast
A través de los resultados que prevee el Forecast podremos confeccionar nuestras estrategias de
ventas por temporadas, días de la semana, ferias y eventos, por segementos de mercado…..
6. Margen de error de las previsiones
La última fase está encaminada hacia la determinación del MAD (Mean Absolute Deviation o
Desviación Media Absoluta). El MAD es una medida global de error de la previsión. Si la desviación
es negativa significa que se están esperando más clientes de los que reservarán, por tanto
tendremos que redefinir nuestra estrategia y no ser tan restrictivos y/o bajar el precio. Por el
contrario, en caso de ser positiva se estará por encima de las reservas previstas, por lo que se
esperan más cliente de los que se preveían, por tanto, deberemos ser más restrictivos y/o subir
precio.

6. Merit xell Pérez Vilalt a