По отдельности каждый такой сигнал легко пропустить. Общий доход еще выглядит приемлемо, загрузка месяца держится, администраторы продолжают принимать бронирования. Проблема становится очевидной позже, когда слабые даты уже приходится добирать ценой, а значительная часть спроса либо упущена, либо забронировала номера по цене ниже ожидаемой.
Главные выводы:
- Общая загрузка месяца может выглядеть нормально, пока отдельные даты уже проваливаются.
- Рост доли OTA стоит проверять вместе с ADR, доходом и комиссией канала.
- Сокращение окна бронирования показывает, что отель получает спрос позже и оставляет себе меньше времени на управление продажами.
- Падение средней длительности проживания увеличивает количество коротких броней и может оставлять разрывы и «окна».
- Высокая доля отмен требует отдельного анализа по источникам и сроку до заезда.
- Pick up показывает, продолжают ли будущие даты набирать бронирования или продажи уже потеряли темп.
- Большая часть этих сигналов уже есть внутри PMS. Вопрос в том, смотрит ли на них кто-нибудь регулярно и переводит ли их в решение.
Общая загрузка выглядит нормально. Отдельные даты уже провалились
Наблюдаем обычную картину. На месяц вперед 60% загрузки. На первый взгляд критичной проблемы нет.
Открываем показатели по дням и видим другое. Пятница и суббота стоят выше 90%, вторник и среда держатся около 70%, а воскресенья остаются на уровне 30–40%.
Среднее значение месяца сгладило провал.
В Bnovo отчет «Доход, ADR, Загрузка» позволяет смотреть загрузку, ADR, RevPAR и доход по дням и категориям. Поэтому анализ можно начать с простого действия — уйти с уровня месяца на уровень конкретной даты.
Само наличие слабого дня еще ничего не объясняет. Дальше нужно проверить, продолжает ли дата набирать бронирования.
Для этого в Bnovo есть Pick up. Отчет показывает, как меняются загрузка, ADR и доход будущих дат между двумя точками наблюдения. Его можно строить по всему объекту или отдельным категориям.
Допустим, через две недели предстоит суббота с загрузкой 55%. Для объекта это выглядит слабо. Но за последние семь дней она прибавила в пикапе +18% загрузки. Продажи идут, паниковать рано.
Рядом стоит вторник с загрузкой 50%. За неделю он прибавил только +2% к загрузке.
Вот этот день уже требует внимания.
Здесь управляющий видит явный сигнал: нужно проверить цену относительно рынка, доступность категорий, ограничения, тарифы, каналы. Если этого не сделать, проблему заметят за день до заезда и начнут снижать цену, пытаясь срочно добрать загрузку.
PMS в таком случае показывает проблему раньше, чем она появляется в итоговом отчете месяца.
Канал дает бронирования, но забирает слишком большую долю продаж
Перекос по каналам редко бросается в глаза сразу. Отель продолжает получать бронирования, загрузка и выручка набираются в соответствии с планом. Но, если смотреть структуру продаж в динамике, может оказаться, что все большую долю забирает один OTA, а прямой канал постепенно теряет свои показатели.
В Bnovo отчет по источникам позволяет посмотреть долю бронирований, количество номероночей, ADR и доход каждого источника. Показатели можно сравнивать между периодами.
На наш взгляд, самый удобный отчет для первичной оценки — это даже не «Источники бронирования», а отчет «Аннуляции»
В данном отчете можно поставить фильтр как по дате заезда, чтобы оценить уже существующие бронирования, так и по дате создания бронирования. Второй вариант особенно актуален, если нам надо сравнить динамику после каких-то изменений. Более того, сразу в этом отчете можно оценить и долю отмен по каждому каналу.
Например, мы ввели спецпредложение на канале Островок!. По дате создания бронирования мы можем выставить неделю до подключения акции и посмотреть показатели, а потом выставить неделю после подключения акции и уже оценить и сравнить эффект. Выросла ли доля Островка? Не снизился ли общий доход от этой акции?
Более того, нам доступен так же более «крупный» отчет по источникам внутри Bnovo, где мы можем более детально взглянуть на статистику каждого канала
Допустим, год назад OTA давал 35% номероночей, а сейчас дает 55%. Одновременно прямой канал сократился. При этом ADR OTA почти не отличается от прямых продаж.
На уровне загрузки проблемы нет. На уровне экономики она уже появилась.
Чтобы оценить ее дальше, нужно добавить комиссию. Bnovo отдельно хранит данные по комиссиям OTA и агентств, а отчет комиссионера позволяет сверить их за выбранный период.
После этого вопрос меняется. Управляющий уже смотрит не на то, какой канал принес больше выручки, а на то, сколько осталось после стоимости привлечения бронирования.
Брони есть, но они приходят все ближе к заезду
Короткое окно бронирования редко выглядит как проблема в ежедневной работе.
Сегодня пришли три брони на завтра. Завтра придут еще четыре. Отель продолжает загружаться, поэтому кажется, что проблемы-то, в целом, нет.
Через несколько месяцев объект привыкает продавать значительную часть фонда в последние дни.
В Bnovo отчет по окну бронирования показывает, за сколько времени до заезда гости создают бронь. Эти данные стоит сравнивать между периодами, поскольку само значение без контекста говорит мало.
Например, мы наблюдаем, что год назад половина бронирований летнего периода приходила раньше, чем за две недели. Сейчас большая часть собирается в окне до семи дней.
Причины могут быть разными. Изменился рынок. Поменялась структура каналов. Цена на дальнем окне стала неконкурентной. Отель слишком поздно открывает продажи. Гости изменили поведение.
Но коммерческое последствие одинаковое — объект получает меньше времени на управление спросом.
Чем позже приходят бронирования, тем сложнее повышать цену на сильных датах и тем выше риск принимать невыгодные решения на коротком окне.
Поэтому смотреть нужно не на абстрактное «среднее окно», а на его распределение. Где формируется основной объем? Как окно изменилось относительно прошлого года? Какие каналы приносят дальние бронирования? Какие категории бронируют заранее?
После этого можно менять ценовую логику по окнам, условия тарифов и периоды действия специальных предложений.
Средняя длительность проживания падает
Отель может сохранить количество бронирований и одновременно потерять номероночи.
Вчера одно бронирование занимало номер четыре ночи. Сегодня для того же результата нужны два бронирования по две ночи.
Bnovo позволяет анализировать длительность проживания по категориям номеров и дням недели. Такой разрез быстро показывает, где именно формируются короткие заезды.
Например, городской отель хорошо продает пятницу и субботу, но гости выезжают в воскресенье. Воскресенье остается слабым. Другой объект получает много однодневных броней в высокий спрос и тем самым дробит остаток номерного фонда.
Общий показатель загрузки не объяснит эту проблему, так как он может быть одинаков.
Здесь важно посмотреть поведение бронирований. В какие дни гости заезжают на короткий срок? Какие категории они выбирают? Есть ли даты, где однодневные бронирования оставляют между собой непродаваемые разрывы?
После диагностики можно тестировать минимальную длительность проживания на отдельных датах, предложения на дополнительные ночи, тарифы для более длинных заездов или ценовую разницу между коротким и длительным проживанием.
Ограничение нельзя ставить автоматически на весь период бронирования. MLOS, который помогает ограничить суточные бронирования на пиковые периоды, способен ухудшить продажи слабого периода. Сначала отчет показывает конкретный перекос, затем объект меняет правила на тех датах, где это действительно требуется.
И самое главное: одна метрика редко показывает проблему целиком
Самая полезная работа начинается, когда отчеты связываются между собой.
- Допустим, управляющий видит слабую загрузку нескольких дат.
- Pick up показывает, что прирост почти остановился.
- Отчет по окну бронирования говорит, что основной спрос объекта обычно приходит раньше.
- По источникам видно снижение прямых бронирований.
- Отчет по аннуляциям показывает рост отмен одного из OTA.
Теперь перед нами уже не «плохая загрузка». Появляется цепочка признаков, которую можно разбирать и проверять.
Или другая ситуация.
Загрузка месяца соответствует плану, но RevPAR отстает. Отчет по источникам показывает рост доли OTA. Но ADR каналов находится ниже прямых продаж.
В чем причина? На первый взгляд — даем лишние скидки на каналы продаж .
Но есть посмотреть глубже в отчеты или экстранеты ОТА, выяснится, что акций на ОТА вообще нет, и выгружаем мы паритетную цену с прямыми продажами. А дальше — что доля прямых продаж упала.
Причина оказывается в другом. Большая часть бронирований с OTA приходит в дальнем окне, когда отель сам держит более низкую цену, пытаясь заранее набрать загрузку. Прямой спрос формируется позже, уже на более дорогих тарифах ближе к дате заезда. Раньше его доля была выше, поэтому в итоговом ADR было больше бронирований по высокой цене. Теперь значительную часть номерного фонда заранее забирают OTA по дешевому дальнему окну.
В результате отель выполняет план по загрузке, но меняет структуру продаж. Доля прямых бронирований сокращается, доля ранних и более дешевых OTA-бронирований растет, а средний доход с проданной ночи снижается. Проблема здесь не в скидке конкретного канала, а в том, по какой цене и в каком окне отель отдает ему основной объем.
Какие отчеты стоит проверять регулярно
В Bnovo уже есть достаточно данных, чтобы построить базовую коммерческую диагностику объекта.
Еженедельно стоит смотреть будущую загрузку по дням и категориям и сопоставлять ее с Pick up. Слабая дата сама по себе еще не требует изменения цены. Важно понять, каким темпом она продается.
Раз в месяц полезно сравнивать структуру источников, ADR и доход по каналам. Если доля OTA растет, стоит добавить данные по комиссии и проверить реальную экономику продаж.
Окно бронирования и длительность проживания имеет смысл сравнивать с аналогичным периодом прошлого года и соседними периодами. Здесь важнее изменение поведения гостя, чем одна цифра за месяц.
PMS уже показывает проблему. Нужно задать ей правильный вопрос
PMS часто воспринимают как систему, где живут шахматка, бронирования и оплаты. В результате значительная часть данных накапливается внутри системы и почти не участвует в управлении.
При этом первые признаки будущей проблемы появляются именно там.
Дата перестает набирать загрузку. Окно бронирования сокращается. LOS падает. Один канал начинает занимать слишком большую долю. Отмены приходят все ближе к заезду.
Каждый из этих сигналов можно увидеть до закрытия месяца.
Поэтому работа с отчетностью начинается не с большого ежемесячного отчета. Она начинается с регулярной проверки отклонений и простого вопроса: что в поведении продаж изменилось по сравнению с нормальной картиной объекта?
После этого данные PMS превращаются в действие. Слабую дату разбирают заранее, правила продаж корректируют там, где возник перекос, а цену меняют после проверки причины, а не потому, что до заезда осталось два дня.
Статью подготовил Артем Арутюнов — руководитель revenue направления компании EasyRevenue.
