Peramalan hunian adalah proses memprediksi permintaan kamar di masa mendatang untuk mengoptimalkan operasi hotel dan manajemen pendapatan. Ini adalah landasan keberhasilan dalam industri perhotelan, yang memungkinkan para pelaku bisnis perhotelan untuk membuat keputusan yang tepat tentang harga, staf, dan alokasi sumber daya.
Namun, metode peramalan tradisional—seperti lembar kerja manual dan ketergantungan pada data historis statis—sering kali tidak berhasil. Metode ini rentan terhadap kesalahan, memakan waktu, dan tidak dapat beradaptasi dengan perubahan waktu nyata.
Pandemi COVID-19 semakin mempersulit peramalan dengan mengganggu pola perjalanan historis, sehingga membuat data masa lalu kurang dapat diandalkan. Selain itu, banyak manajer pendapatan hanya memperkirakan satu bulan dalam satu waktu, mengulang proses yang membosankan tanpa memperoleh wawasan jangka panjang.
Perkiraan hunian yang akurat menawarkan manfaat yang transformatif. Misalnya, pengurangan kesalahan perkiraan sebesar 20% dapat menghasilkan peningkatan pendapatan tambahan sebesar 1%, sekaligus meningkatkan pengalaman tamu dan efisiensi operasional.
Hal-hal yang Perlu Dipertimbangkan Saat Memperkirakan Hunian
Data Historis
- Menganalisis tingkat hunian sebelumnya, ADR (Tarif Harian Rata-rata), dan RevPAR (Pendapatan Per Kamar yang Tersedia) untuk periode waktu yang sama.
- Mengidentifikasi tren tahun ke tahun sambil memperhitungkan anomali, seperti tingkat hunian Oktober 2021 yang lebih rendah karena pembatalan acara pasca-COVID.
- Gunakan data historis sebagai dasar tetapi hindari ketergantungan yang berlebihan; kinerja masa lalu tidak menjamin hasil di masa mendatang.
Musiman dan Acara Khusus
- Periksa tren musiman, seperti peningkatan hunian musim dingin di Orlando untuk konvensi atau wisata dedaunan musim gugur di AS Timur Laut
- Memperhitungkan hari libur, acara lokal, dan dampak yang diantisipasi terhadap permintaan menggunakan kalender acara dan proyeksi peserta.
- Memanfaatkan data historis untuk mengevaluasi bagaimana peristiwa serupa sebelumnya memengaruhi hunian.
Tren Pasar dan Penggerak Permintaan
- Pantau tren industri dan kondisi ekonomi. Misalnya, STR dan Tourism Economics memprediksi kenaikan RevPAR sebesar +2,0% pada tahun 2024 , didorong oleh inflasi yang moderat dan neraca rumah tangga yang kuat.
- Tetap waspada terhadap aktivitas pesaing, seperti perubahan harga, renovasi, atau pembukaan hotel baru.
- Identifikasi pendorong permintaan utama di pasar Anda, termasuk perjalanan bisnis, perjalanan wisata, atau pemesanan grup.
Peningkatan dan Kecepatan
- Melacak kecepatan pemesanan dibandingkan dengan periode sebelumnya untuk mengidentifikasi tren.
- Menganalisis pola penjemputan untuk mendeteksi fluktuasi permintaan dan mencatat segmen tamu mana yang mendorong perubahan.
- Sesuaikan prakiraan secara real-time berdasarkan wawasan ini.
Segmentasi dan Pola Menginap
- Uraikan tingkat hunian berdasarkan segmen tamu, seperti tamu sementara, grup, atau korporat.
- Menganalisis rata-rata lama menginap dan pola hari dalam seminggu untuk setiap segmen guna mengantisipasi tantangan potensial.
- Gabungkan tingkat pembatalan ke dalam perkiraan, dengan asumsi khusus segmen (misalnya, tingkat pembatalan 10% untuk pemesanan grup).
Faktor Unik
- Pertimbangkan keadaan khusus hotel, seperti renovasi atau fasilitas baru, yang dapat memengaruhi ketersediaan atau permintaan kamar.
- Pertimbangkan pengaruh eksternal seperti aktivitas pesaing atau bencana alam.
- Bersiaplah menghadapi kejadian tak terduga dengan membangun fleksibilitas dalam proses perkiraan Anda.
Langkah-Langkah Membuat Prakiraan Hunian
Tentukan Kerangka Waktu Peramalan
Prakiraan mingguan ideal untuk penyesuaian jangka pendek, sementara prakiraan bulanan atau triwulanan memberikan wawasan strategis. Pertimbangkan laju pemesanan dan dinamika pasar untuk menentukan jangka waktu yang sesuai dengan kebutuhan hotel Anda.
Kumpulkan Data Historis
Manfaatkan Sistem Manajemen Properti (PMS) Anda untuk mengekstrak data tentang tingkat hunian, ADR, dan RevPAR. Lengkapi ini dengan wawasan dari perangkat intelijen pasar untuk mendapatkan keunggulan kompetitif. Data historis membantu mengidentifikasi pola dan berfungsi sebagai titik awal untuk prediksi.
Menganalisis Penggerak Permintaan
Pertimbangkan faktor eksternal seperti peristiwa, musim, dan kondisi ekonomi yang memengaruhi perilaku pemesanan. Analisis bagaimana elemen-elemen ini secara historis memengaruhi permintaan dan gunakan informasi ini untuk menyempurnakan perkiraan Anda.
Pendekatan proaktif terhadap analisis permintaan dapat meningkatkan akurasi secara signifikan.
Segmentasikan Pasar Anda
Membagi pasar Anda menjadi beberapa segmen memungkinkan perkiraan yang lebih terperinci. Analisis pola untuk tamu sementara, pemesanan grup, dan pelancong korporat untuk memahami perilaku unik mereka.
Perhatikan variasi durasi menginap dan waktu pemesanan untuk setiap segmen. Segmentasi ini membantu menyusun strategi untuk memaksimalkan pendapatan dan okupansi.
Mengembangkan Perkiraan Dasar
Pembuatan prakiraan dasar melibatkan sintesis data historis dan wawasan permintaan. Gunakan proyeksi awal ini sebagai tolok ukur untuk mengidentifikasi tren dan potensi kesenjangan.
Prakiraan dasar yang kuat memberikan titik awal yang jelas untuk penyesuaian dan penyempurnaan lebih lanjut, yang memastikan pendekatan komprehensif terhadap perencanaan.
Sesuaikan Prakiraan
Gabungkan data penjemputan dan kecepatan pemesanan untuk mengidentifikasi tren yang muncul. Sesuaikan dengan variasi bauran pasar dan faktor unik seperti pembatalan atau tindakan pesaing.
Pendekatan dinamis ini memastikan perkiraan Anda tetap akurat dan dapat ditindaklanjuti.
Pantau dan Sempurnakan
Peramalan bukanlah kegiatan satu kali, melainkan proses yang berkelanjutan. Perbarui ramalan Anda secara berkala untuk mencerminkan data, tren, dan kondisi pasar yang baru.
Pemantauan dan penyempurnaan yang berkelanjutan memungkinkan respons yang tangkas terhadap perubahan, memastikan strategi Anda tetap terdepan.
Alat dan Teknologi
Perangkat Lunak Peramalan Hotel
Alat peramalan modern mengotomatiskan proses, mengintegrasikan data waktu nyata, dan menyediakan analisis tingkat lanjut. Pilihan perangkat lunak yang populer sering kali mencakup fitur seperti pemodelan prediktif, dasbor dinamis, dan perencanaan skenario.
Alat Intelijen Bisnis
Alat BI melengkapi peramalan dengan memberikan wawasan tentang kinerja historis, tren pasar, dan aktivitas pesaing. Alat ini memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data dan meningkatkan akurasi peramalan.
Melihat ke Depan: Meramalkan Kesuksesan
Perkiraan hunian yang akurat sangat penting untuk memaksimalkan pendapatan, menyederhanakan operasi, dan memberikan pengalaman tamu yang luar biasa. Dengan mengadopsi pendekatan berbasis data dan memanfaatkan perangkat modern, pelaku bisnis perhotelan dapat menavigasi kompleksitas pasar saat ini dengan percaya diri.
Maksimalkan pendapatan dan tingkatkan kepuasan tamu dengan sistem manajemen properti yang memberikan perkiraan hunian yang tepat dan wawasan berbasis data
_-_A_Complete_Guide.png)
