การคาดการณ์การเข้าพัก คือกระบวนการในการคาดการณ์ความต้องการห้องในอนาคตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและการจัดการรายได้ของโรงแรม เป็นรากฐานของความสำเร็จในอุตสาหกรรมโรงแรม ช่วยให้ผู้ประกอบการโรงแรมสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับการตั้งราคา การจัดการบุคลากร และการจัดสรรทรัพยากร.
อย่างไรก็ตาม วิธีการคาดการณ์แบบดั้งเดิม—เช่น การใช้สเปรดชีตแบบแมนนวลและการพึ่งพาข้อมูลประวัติศาสตร์ที่คงที่—มักจะไม่เพียงพอ วิธีการเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด ใช้เวลานาน และไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในเวลาจริงได้
การระบาดของ COVID-19 ได้ทำให้การคาดการณ์ซับซ้อนยิ่งขึ้น โดยทำให้รูปแบบการเดินทางในอดีตหยุดชะงัก ทำให้ข้อมูลในอดีตมีความน่าเชื่อถือน้อยลง นอกจากนี้ ผู้จัดการรายได้หลายคนมักจะคาดการณ์เพียงเดือนเดียวในแต่ละครั้ง ทำให้ต้องทำซ้ำกระบวนการที่น่าเบื่อโดยไม่สามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกในระยะยาว.
การคาดการณ์การเข้าพักที่แม่นยำมอบประโยชน์ที่เปลี่ยนแปลงได้ ตัวอย่างเช่น การลดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ลง 20% สามารถแปลเป็นการเพิ่มรายได้ 1% ในขณะที่ยังช่วยยกระดับประสบการณ์ของแขกและประสิทธิภาพการดำเนินงาน
สิ่งที่ควรพิจารณาเมื่อคาดการณ์การเข้าพัก
ข้อมูลประวัติศาสตร์
- วิเคราะห์อัตราการเข้าพักในอดีต ADR (อัตรารายวันเฉลี่ย) และ RevPAR (รายได้ต่อห้องที่มีอยู่) สำหรับช่วงเวลาเดียวกัน
- ระบุแนวโน้มปีต่อปีในขณะที่คำนึงถึงความผิดปกติ เช่น อัตราการเข้าพักที่ต่ำกว่าในเดือนตุลาคม 2021 เนื่องจากการยกเลิกงานอีเวนต์หลัง COVID
- ใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์เป็นฐานข้อมูล แต่หลีกเลี่ยงการพึ่งพามากเกินไป; ผลการดำเนินงานในอดีตไม่ใช่การรับประกันผลลัพธ์ในอนาคต
ฤดูกาลและกิจกรรมพิเศษ
- ตรวจสอบแนวโน้มตามฤดูกาล เช่น อัตราการเข้าพักที่เพิ่มขึ้นในฤดูหนาวในออร์แลนโดสำหรับการประชุมหรือการท่องเที่ยวชมใบไม้เปลี่ยนสีในภาคตะวันออกเฉียงเหนือของสหรัฐอเมริกา
- คำนึงถึงวันหยุด กิจกรรมในท้องถิ่น และผลกระทบที่คาดว่าจะเกิดขึ้นต่อความต้องการโดยใช้ปฏิทินกิจกรรมและการคาดการณ์ผู้เข้าร่วม
- ใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์เพื่อประเมินว่างานอีเวนต์ที่คล้ายกันมีผลกระทบต่อการเข้าพักอย่างไรในอดีต
แนวโน้มตลาดและปัจจัยขับเคลื่อนความต้องการ
- ติดตามแนวโน้มในอุตสาหกรรมและสภาพเศรษฐกิจ ตัวอย่างเช่น STR และ Tourism Economics คาดการณ์การเพิ่มขึ้นของ RevPAR 2.0% ในปี 2024 ซึ่งเกิดจากอัตราเงินเฟ้อที่ลดลงและงบดุลของครัวเรือนที่แข็งแกร่ง
- ติดตามกิจกรรมของคู่แข่ง เช่น การเปลี่ยนแปลงราคา การปรับปรุง หรือการเปิดโรงแรมใหม่
- ระบุปัจจัยขับเคลื่อนความต้องการหลักในตลาดของคุณ รวมถึงการเดินทางเพื่อธุรกิจ การท่องเที่ยวเพื่อการพักผ่อน หรือการจองกลุ่ม
การติดตามและอัตราการจอง
- ติดตามอัตราการจองเมื่อเปรียบเทียบกับช่วงเวลาก่อนหน้าเพื่อระบุแนวโน้ม
- วิเคราะห์รูปแบบการติดตามเพื่อค้นหาความผันผวนในความต้องการ โดยสังเกตว่ากลุ่มแขกใดที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง
- ปรับการคาดการณ์ในเวลาจริงตามข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้
การแบ่งกลุ่มและรูปแบบการเข้าพัก
- แบ่งการเข้าพักตามกลุ่มแขก เช่น แขกชั่วคราว กลุ่ม หรือองค์กร
- วิเคราะห์ความยาวเฉลี่ยของการเข้าพักและรูปแบบวันในสัปดาห์สำหรับแต่ละกลุ่มเพื่อคาดการณ์ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น
- รวมอัตราการยกเลิกเข้าไปในการคาดการณ์ โดยมีสมมติฐานเฉพาะกลุ่ม (เช่น อัตราการยกเลิก 10% สำหรับการจองกลุ่ม)
ปัจจัยเฉพาะ
- คำนึงถึงสถานการณ์เฉพาะของโรงแรม เช่น การปรับปรุงหรือสิ่งอำนวยความสะดวกใหม่ๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อความพร้อมของห้องหรือความต้องการ
- พิจารณาอิทธิพลภายนอก เช่น กิจกรรมของคู่แข่งหรือภัยพิบัติทางธรรมชาติ
- เตรียมพร้อมสำหรับเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดโดยการสร้างความยืดหยุ่นในกระบวนการคาดการณ์ของคุณ
ขั้นตอนในการสร้างการคาดการณ์การเข้าพัก
กำหนดกรอบเวลาในการคาดการณ์
การคาดการณ์รายสัปดาห์เหมาะสำหรับการปรับเปลี่ยนระยะสั้น ในขณะที่การคาดการณ์รายเดือนหรือรายไตรมาสให้ข้อมูลเชิงกลยุทธ์ พิจารณาอัตราการจองและพลศาสตร์ของตลาดเพื่อกำหนดกรอบเวลาที่เหมาะสมกับความต้องการของโรงแรมของคุณ
รวบรวมข้อมูลประวัติศาสตร์
ใช้ ระบบจัดการทรัพย์สิน (PMS) ของคุณเพื่อดึงข้อมูลเกี่ยวกับอัตราการเข้าพัก ADR และ RevPAR เสริมข้อมูลนี้ด้วยข้อมูลจากเครื่องมือวิเคราะห์ตลาดเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน ข้อมูลประวัติศาสตร์ช่วยระบุรูปแบบและเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการคาดการณ์
วิเคราะห์ปัจจัยขับเคลื่อนความต้องการ
พิจารณาปัจจัยภายนอก เช่น กิจกรรม อัตราการเข้าพักตามฤดูกาล และสภาพเศรษฐกิจที่ส่งผลต่อพฤติกรรมการจอง วิเคราะห์ว่าปัจจัยเหล่านี้มีอิทธิพลต่อความต้องการอย่างไรในอดีตและใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับแต่งการคาดการณ์ของคุณ.
การวิเคราะห์ความต้องการเชิงรุกสามารถปรับปรุงความแม่นยำได้อย่างมาก
แบ่งตลาดของคุณ
การแบ่งตลาดของคุณออกเป็นกลุ่มช่วยให้สามารถคาดการณ์ได้อย่างละเอียดมากขึ้น วิเคราะห์รูปแบบสำหรับแขกชั่วคราว การจองกลุ่ม และนักเดินทางเพื่อธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ของพวกเขา.
ให้ความสนใจกับความแตกต่างในความยาวของการเข้าพักและหน้าต่างการจองสำหรับแต่ละกลุ่ม การแบ่งกลุ่มนี้ช่วยในการปรับกลยุทธ์เพื่อเพิ่มรายได้และการเข้าพัก
พัฒนาการคาดการณ์พื้นฐาน
การสร้างการคาดการณ์พื้นฐานเกี่ยวข้องกับการสังเคราะห์ข้อมูลประวัติศาสตร์และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความต้องการ ใช้การคาดการณ์เบื้องต้นนี้เป็นเกณฑ์ในการระบุแนวโน้มและช่องว่างที่อาจเกิดขึ้น.
การคาดการณ์พื้นฐานที่แข็งแกร่งให้จุดเริ่มต้นที่ชัดเจนสำหรับการปรับเปลี่ยนและการปรับปรุงเพิ่มเติม เพื่อให้แน่ใจว่ามีวิธีการที่ครอบคลุมในการวางแผน
ปรับการคาดการณ์
รวมข้อมูลการติดตามและอัตราการจองเพื่อระบุแนวโน้มที่เกิดขึ้น ปรับตามความหลากหลายของตลาดและปัจจัยเฉพาะ เช่น การยกเลิกหรือการกระทำของคู่แข่ง.
วิธีการที่มีพลศาสตร์นี้ช่วยให้การคาดการณ์ของคุณยังคงแม่นยำและสามารถดำเนินการได้
ติดตามและปรับปรุง
การคาดการณ์ไม่ใช่กิจกรรมครั้งเดียว แต่เป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง อัปเดตการคาดการณ์ของคุณอย่างสม่ำเสมอเพื่อสะท้อนข้อมูล แนวโน้ม และสภาพตลาดใหม่.
การติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องช่วยให้สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้อย่างคล่องตัว ทำให้กลยุทธ์ของคุณก้าวหน้าอยู่เสมอ
เครื่องมือและเทคโนโลยี
ซอฟต์แวร์การคาดการณ์ของโรงแรม
เครื่องมือการคาดการณ์สมัยใหม่ช่วยให้กระบวนการอัตโนมัติ รวมข้อมูลในเวลาจริง และให้การวิเคราะห์ขั้นสูง ตัวเลือกซอฟต์แวร์ยอดนิยมมักมีฟีเจอร์ เช่น การสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ แดชบอร์ดแบบไดนามิก และการวางแผนสถานการณ์
เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจ
เครื่องมือ BI เสริมการคาดการณ์โดยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพในอดีต แนวโน้มตลาด และกิจกรรมของคู่แข่ง เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์
มองไปข้างหน้า: การคาดการณ์เพื่อความสำเร็จ
การคาดการณ์การเข้าพักที่แม่นยำเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มรายได้ ปรับปรุงการดำเนินงาน และมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมให้กับแขก โดยการนำวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมาใช้และใช้เครื่องมือสมัยใหม่ ผู้ประกอบการโรงแรมสามารถนำทางความซับซ้อนของตลาดในปัจจุบันได้อย่างมั่นใจ.
เพิ่มรายได้และยกระดับความพึงพอใจของแขกด้วย ระบบจัดการทรัพย์สิน ที่ให้การคาดการณ์การเข้าพักที่แม่นยำและข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
+for+Hotel+Chains.png)
