In due anni abbiamo ripensato l’intera strategia commerciale, aumentando RevPAR e ricavo medio grazie a un approccio di revenue disciplinato, dinamico e basato sui dati.
Contesto
L’hotel viveva un’elevata variabilità di domanda legata alla stagionalità del territorio, ma la struttura delle tariffe non riusciva a valorizzare correttamente i periodi di picco e soffriva nei periodi di bassa occupazione.
Le tariffe erano spesso statiche, poco differenziate per tipologia e non basate su reali analisi di pick-up, storico o segmentazione. L’occupazione era buona, ma il ricavo medio restava troppo basso rispetto al potenziale della destinazione.
Serviva una strategia di revenue strutturata e continua, capace di guidare la vendita in modo più consapevole e redditizio.
Dettagli
Time Frame:
24 mesi
Attività :
analisi storico e pick-up, definizione strategia di prezzo, ottimizzazione canali di vendita, gestione inventory e restrizioni, revisione tipologie camere, piano di incremento prenotazioni dirette, monitoraggio concorrenza e forecasting
Reparti Coinvolti:
direzione, revenue, front office, prenotazioni.
Overview
Hotel 4 stelle, 95 camere, posizione strategica a pochi minuti da Siena.
Clientela leisure internazionale, forte stagionalità da aprile a ottobre.
Buona domanda ma ricavo medio non proporzionato al livello del prodotto.
Sfida
Il vero blocco non era la domanda, ma il metodo: mancava un sistema continuo di osservazione, aggiornamento e gestione dell’inventario.
Le tariffe rimanevano spesso uguali per settimane, la segmentazione era poco chiara e alcune tipologie di camera avevano supplementi troppo bassi per il valore percepito dagli ospiti.
La sfida principale era costruire una cultura del revenue disciplinata, data-driven e applicata ogni giorno.
Soluzione
L’intervento è stato progettato per creare un sistema di revenue solido, dinamico e facile da mantenere, con aggiornamenti quotidiani basati su domanda reale, competitor e performance.
1. Analisi approfondita della domanda
- studio storico degli ultimi tre anni
- identificazione dei pattern di prenotazione e dei periodi di compressione
- analisi del pick-up per segmento e canale
- definizione delle finestre di prenotazione più redditizie
2. Strategia di pricing dinamico
- creazione di un calendario revenue annuale
- clusterizzazione dei giorni in base alla domanda (premium, alta, media, bassa)
- regole chiare di up/down pricing
- aumento dei supplementi per tipologie ad alta richiesta
3. Ottimizzazione dell’inventory
- introduzione di restrizioni mirate (LOS, CTA, MLOS) nei periodi di compressione
- gestione proattiva dell’overbooking controllato
- chiusura mirata delle tipologie più richieste per spingere l’upselling naturale
4. Razionalizzazione dei canali
- revisione dei contratti con OTA
- miglior gestione di extranets e allotment
- spostamento del mix verso i canali più profittevoli
- aumento della produzione diretta tramite offerte mirate e parità intelligente
5. Forecasting e monitoraggio concorrenza
- modello di forecast mensile aggiornato continuamente
- osservazione dei competitor su prezzi, restrizioni e pick-up
- report settimanale con alert automatici per variazioni della domanda
Risultati
L’hotel ha ottenuto una strategia commerciale molto più precisa e reattiva.
La direzione ha iniziato a prendere decisioni più consapevoli e basate sui dati, ottenendo un miglioramento evidente sia del ricavo medio sia del RevPAR.
+16% RevPAR in un anno
+11% ADR grazie a pricing dinamico e supplementi più coerenti
–9% dipendenza dalle OTA, con un aumento delle prenotazioni dirette
miglior equilibrio del mix ricavi tra tipologie di camere
incremento significativo delle vendite nei periodi di alta domanda
miglioramento dei risultati anche nella bassa stagione, grazie a una gestione più attenta del pricing