Hotel forecasting thường bị hay bị gán nhãn là: “Hãy đoán tuần sau, tháng sau, quý sau hay năm sau khách sạn bán được bao nhiêu phòng ?”

Nó cũng  đúng một phần nhưng nếu chỉ hiểu tới đó thì hơi nguy hiểm vì dân làm khách sạn kỳ cựu đều biết một áp lực rất quen thuộc: 

High occupancy chưa chắc đã kéo về doanh thu tốt. Có những hôm lượng booking đổ về nhìn rất đã mắt, rất hân hoan, rất muốn mở tiệc ăn mừng. Nhưng đến khi nhìn số tiền thu về cuối cùng thì…giật mình hốt hoảng.

Vì sao lại như vậy?

Bời vì dự báo khách sạn không dừng lại ở việc đếm số phòng trống; nó là bài toán giải mã doanh thu ẩn sau con số occupancy đó…

Revenue Manager phải dự đoán hành vi của hàng nghìn khách hàng, mà mỗi người lại có một kiểu đặt phòng riêng: người đặt sớm, người đặt trễ, người chịu giá cao, người chờ deal, người ở một đêm, người ở dài ngày.

Chỉ mới nghe tới đây thôi là thấy forecast không còn “dễ ăn” nữa rồi.

Ngành hospitality lại còn biến động không ngừng:

• Một chiến dịch quảng cáo bỗng dưng viral có thể làm booking tăng vọt. 
• Một concert lớn vừa được công bố tại thành phố có thể khiến demand nhảy lên rất cao. 

Nhưng ở chiều ngược lại, một chuyến bay bị hủy, một sự cố bất ngờ hoặc một thay đổi trong lịch trình khách cũng có thể khiến lượng khách sụt xuống ngay trong đêm.

Cho nên, nếu nhìn forecasting như một quẻ bói, người ta sẽ thất vọng rất nhanh.

“Thay vì dự đoán chính xác 100%, forecast giúp khách sạn đưa ra quyết định sớm hơn và chuẩn xác hơn. ”

Nhưng khi bắt đầu đi sâu vào vấn đề, nhiều người lại gặp một câu hỏi khác: Nếu forecast luôn có sai số, tại sao khách sạn vẫn phải forecast mỗi ngày?

Hotel Forecasting là gì? Cách dự báo Hotel Demand

Vì sao Forecasting không phải là việc dễ dàng?

Forecasting trong khách sạn khó hơn rất nhiều ngành khác vì phòng nghỉ của khách sạn thì không thể lưu kho.

Một chiếc áo chưa bán được hôm nay vẫn có thể bán tuần sau. Nhưng một đêm phòng trống vào tối thứ Sáu sẽ biến mất vĩnh viễn sau 12 giờ đêm.

Chính vì vậy, revenue manager luôn phải ra quyết định trước khi mọi thứ xảy ra. Họ phải cân nhắc:

• Có nên tăng giá ngay hôm nay không?
• Có nên đóng OTA nào không?
• Có nên mở thêm inventory cho corporate booking không?
• Có cần tăng staffing cho cuối tuần không?
• Có cần chạy thêm campaign để lấp occupancy không?

→ Vấn đề nằm ở chỗ tất cả những quyết định đó đều phải được đưa ra ngay cả khi dữ liệu vẫn chưa hoàn chỉnh.

Một khách sạn 200 phòng có thể đang đạt occupancy 70% trước 10 ngày. Con số này nhìn khá ổn áp nhưng rồi chỉ cần một đối thủ giảm giá last minute sâu hơn, hay một hội nghị bị dời lịch hoặc thời tiết chuyển xấu, tốc độ pickup có thể giảm cực nhanh chỉ trong vài ngày.

Đó cũng là lý do forecast luôn tồn tại sai số.

Sai số này không chỉ đến từ công thức tính mà nó còn đến từ hành vi con người:

• • Khách đặt sớm hơn
  • Khách đặt trễ hơn
  • Khách cancel phút cuối
  • Khách đổi LOS
  • Khách chuyển OTA
  • Khách săn deal
  • Khách chờ flash sale

→ Mỗi hành động nhỏ như vậy thôi cũng đủ kéo demand đi theo một hướng khác.

Cho nên, một revenue manager giỏi không phải người “nói đâu trúng đó ”. Người giỏi là người phải liên tục điều chỉnh forecast khi thị trường thay đổi.

• Họ không ngừng điều chỉnh giá bán và phân bổ lại các kênh phân phối. 
• Họ theo dõi sát sao tiến độ đặt phòng, kiểm tra lượng booking mới phát sinh, đồng thời so sánh tốc độ tăng trưởng của năm nay so với cùng kỳ năm ngoái để đưa ra phản ứng kịp thời. 

Tuy nhiên, còn một lớp sâu hơn mà rất nhiều người mới làm revenue management thường bỏ sót:

Nhiều người nghĩ chỉ cần forecast tổng số phòng dự kiến bán được là đủ, nhưng đến lúc bắt đầu tính giá hoặc tối ưu doanh thu, họ mới phát hiện con số đó gần như chưa nói lên điều gì quan trọng, hay xấu hơn là số lượng booking đó không thật sự mang về nhiều tiền cho owner…

Hotel forecasting phải đi theo khách hàng

Một bản forecasting tổng thể chỉ cho bạn biết khách sạn có thể bán bao nhiêu phòng nhưng nó không cho bạn biết demand đó đến từ đâu.

Đây là lúc revenue manager bắt đầu “bóc tách” forecast theo channel và segment. Ví dụ:

Wholesale – Group – Transient – Loyalty – Corporate – OTA – Direct booking

Hai khách sạn cùng forecast bán được 150 room nights cho cùng một ngày, nhưng chất lượng demand có thể khác nhau hoàn toàn khi:

• Một khách sạn bán chủ yếu qua OTA giảm giá mạnh.
• Một khách sạn khác bán nhiều direct booking với ADR cao hơn.

Occupancy giống nhau chưa chắc đã có doanh thu chưa chắc giống nhau. Profit lại càng không giống nhau.

→  Đó là lý do hotel forecasting không thể chỉ dừng ở summary forecast.

Khi bắt đầu chia theo segment, người làm revenue management mới thấy được những tín hiệu rất quan trọng:

• Kênh nào đang pickup mạnh
• Kênh nào đang chậm bất thường
• Phân khúc nào đang willing to pay cao hơn
• Demand nào có khả năng compress rate
• Demand nào chỉ tăng nhờ discount

Đến đây, mọi thứ bắt đầu thú vị hơn một chút bởi vì ngay cả khi forecast theo segment rất chi tiết, khách sạn vẫn có thể hiểu sai demand.

Lý do nằm ở hai khái niệm khiến rất nhiều người mới học revenue management bị “xoắn não” lần đầu tiên:

• Constrained forecast
• Unconstrained forecast

Hãy tưởng tượng bạn quản lý một khách sạn 200 phòng. Hai ngày khác nhau trong tương lai đều đang forecast sold out. Constrained forecast của cả hai ngày đều là 200 phòng.

Nhìn vào bảng forecast, hai ngày này có vẻ giống hệt nhau nhưng rồi revenue manager nhìn nhận ở một khía cạch 

• • Ngày đầu tiên có pacing tương đương 205 phòng.
  • Ngày thứ hai có pacing tương đương 287 phòng.

Lúc này mọi thứ thay đổi hoàn toàn.

• • Ngày đầu chỉ đang over-demand chút chút.
  • Ngày thứ hai đang có compression demand rất lớn.

Nếu chỉ nhìn constrained forecast, cả hai ngày đều “full phòng”. Nhưng nếu nhìn unconstrained demand, revenue manager sẽ hiểu ngày thứ hai còn rất nhiều khách sẵn sàng trả giá cao hơn.

 Đây chính là insight cực kỳ quan trọng cho pricing strategy.

“Sold out không có nghĩa là demand giống nhau.”

→ Đó là lý do mà nhiều khách sạn chậm chân trong việc tăng giá khi demand đang rất cao. Họ đã mắc kẹt trong việc chỉ nhìn vào occupancy thay vì nhìn vào demand pressure phía sau occupancy.

Một khách sạn full phòng ở mức ADR 2 triệu và một khách sạn full phòng ở mức ADR 4 triệu có thể đang có cùng occupancy, nhưng revenue outcome hoàn toàn khác nhau.

Forecasting lúc này không còn là “bao nhiêu phòng bán được” mà bắt đầu trở thành công cụ đọc vị thị trường.

Và rồi lại xuất hiện thêm một vấn đề khác, nhà quản lý có thể nắm được tổng số room nights, nhưng chưa biết khách sẽ đến vào ngày nào, ở trong bao lâu và tạo áp lực ra sao cho vận hành…

Hotel forecasting qua các yếu tố cơ bản nhất

Trong revenue management, room nights forecast là loại forecast phổ biến nhất. Nó cho nhà quản lý biết có bao nhiêu đêm phòng sẽ được sử dụng trong từng ngày.

Ví dụ:

Ngày	Room Nights	Occupancy
Thứ Hai	76	57%
Thứ Ba	164	107%
Thứ Tư	195	111%

Nhìn vào bảng trên, manager có thể nhanh chóng hiểu khách sạn đang bận bịu đến mức nào.

Đây là yếu tố khiến room nights forecast trở thành tiêu chuẩn trong rất nhiều revenue report. Tuy nhiên, room nights lại có một điểm “đánh lừa” dễ khiến người ta nhìn sai tình hình:

→ Nó không cho biết khách đến vào ngày nào.

Ví dụ:

Ngày hôm đó dự báo có 68 room nights, nó bao gồm:

• • 30 khách ở 1 đêm
  • 22 khách ở 2 đêm
  • 16 khách ở 4 đêm

Với tình hình in -out như trên thì operational impact hoàn toàn khác nhau.

• • Nếu khách check-in cùng lúc, front office sẽ cực kỳ áp lực.
  • Nếu khách đã check-in từ hôm trước, workload lại nhẹ nhàng hơn nhiều.

Cho nên, khi chỉ nhìn room nights forecast, nhiều manager tưởng demand đang rất ổn định nhưng áp lực lên các bộ phận vận hành phía dưới lại đang rất lớn.

Khi này, arrivals forecast chính là một giải pháp để giải quyết vấn đề trên.

Arrivals forecast mang đến góc nhìn chi tiết hơn room nights forecast vì nó forecast theo reservation day và LOS (Length of Stay).

Thay vì chỉ thấy “có 68 room nights”, revenue manager sẽ biết:

• • Bao nhiêu khách arrive hôm nay
  • Bao nhiêu khách stay-over
  • Bao nhiêu khách ở 1 đêm
  • Bao nhiêu khách ở 2 đêm
  • Bao nhiêu khách ở 3 đêm

Lúc này forecast không còn phục vụ riêng revenue team nữa mà các bộ phận khác cũng có thể nhìn thấy tình hình phòng ốc để chủ động hơn trong vận hành.

Dù thế, arrivals forecast cũng phức tạp hơn rất nhiều.

Revenue manager phải chuẩn bị nhiều forecast khác nhau cho từng reservation day account và nhiều LOS khác nhau. Nếu làm thủ công, workload sẽ tăng lên nhanh chóng

Chính vì lẽ đó, nhiều khách sạn vẫn dùng room nights forecast làm chuẩn chính, sau đó chỉ đi sâu bằng arrivals forecast trong những giai đoạn demand phức tạp hoặc high compression period.

Đến đây, bức tranh của hotel forecasting mới bắt đầu đầy đủ:

Forecast không phải một bảng số tĩnh mà là một hệ thống giúp khách sạn liên tục thay đổi với biến động của thị trường

Hotel forecasting giúp khách sạn theo dõi nhu cầu thị trường, phát hiện khi nhu cầu bắt đầu tăng cao, nhận ra các biến đổi quan trọng và phản ứng sớm hơn với thị trường.

Một forecast tốt sẽ giúp khách sạn:

• Tăng giá đúng lúc
• Mở hoặc đóng inventory kịp thời
• Chuẩn bị nhân sự hợp lý
• Hiểu demand thật phía sau occupancy
• Tránh những quyết định quá chậm khi thị trường đã đổi hướng

“Trong khách sạn, forecast không phải để biết tương lai chính xác ra sao. Forecast tồn tại để khách sạn phản ứng nhanh hơn tương lai một bước.”