miércoles, 28 de julio de 2010

La ‘Sobrerreserva’ y su papel en la optimización del inventario

Hoy quería abrir una discusión sobre la ‘sobrerreserva’ o ‘sobreventa’.  Es conocido hoy en día que las aerolíneas ‘sobrevenden’, es decir, aceptan y confirman más reservas para cada vuelo que el número de asientos disponibles para transportar pasajeros.  En mi artículo Desmitificando al Ogro hablé sobre la justificación de la sobreventa y de cómo agrega valor al mercado2998344831_9de38e9dd3_o_d[1] .  Hoy quiero hablar sobre los modelos que se usan en la actualidad para optimizar la ‘sobrerreserva’ (término más políticamente correcto, muy en boga en estos días, para denominar a lo que siempre hemos conocido como ‘sobreventa’) y sus alcances y limitaciones.

La justificación para sobrerreservar en un avión, hotel, etc. es que no todos los pasajeros que tienen reservas confirmadas se van a presentar el día de su reserva.  Dada esta situación, es posible y deseable para el proveedor del servicio (asiento, habitación, etc.) aceptar más reservas que los espacios con que cuenta.  Por lo tanto, uno pensaría que lo lógico es programar la sobrerreserva aumentando la capacidad una cantidad tal que permita compensar por la tasa de no-shows (porcentaje de pasajeros con reserva confirmada que no se presentan).  Por ejemplo, si yo sé que la tasa de no-shows es del 20% y tengo 100 espacios, debo aumentar mi capacidad artificialmente hasta 125 espacios (125 * (1 – 20%) = 100).  Sin embargo, los modelos que usan los mejores sistemas de Revenue Management son algo más complejos que esto.

La razón es que yo en realidad sólo tengo una estimación de la tasa de no-shows, pero al ser ésta una variable aleatoria, yo sé que si ofrezco la cantidad de espacios del ejemplo anterior, tengo una probabilidad no despreciable de tener denied boardings.  Para ser más precisos, si el valor esperado de la tasa de no-shows para el ejemplo es del 20%, con la estrategia de sobrerreserva propuesta tengo una probabilidad de aproximadamente 50% de tener denied boardings, siempre que haya aceptado reservas hasta copar la capacidad ofrecida. 

Existen dos efectos que se contraponen en la decisión de aumentar la sobrerreserva; por un lado aumenta el valor esperado del costo de denied boardings, y por otro, disminuye el costo esperado de spoileage.  La teoría dice que uno debiera aumentar la sobrerreserva hasta que el efecto positivo esperado (disminución del costo esperado de spoileage) sea igual al efecto negativo esperado (aumento del costo esperado de denied boardings).

El problema es que no es fácil estimar los costos de spoileage o de denied boardings.  Por un lado, el costo de spoileage depende del valor que esperamos obtener de la unidad adicional de inventario que estamos pensando ofrecer.  Pero este valor no es el mismo en todo momento, por ejemplo, al principio del ciclo de ventas, probablemente una unidad adicional de inventario se va a vender a la tarifa más barata, dado que es probable que yo la use para aumentar el número de unidades disponibles a la venta para esa tarifa.  Pero cuando ya he alcanzado el número de reservas que había permitido, y tengo tiempo para vender más unidades, entonces lo más probable es que esa unidad adicional sólo la voy a ofrecer a la tarifa más alta.

Por el lado de denied boardings el tema es aún más difícil, ya que los costos de tener que negar esa unidad de inventario a un cliente que tenía una reserva confirmada van más allá de lo monetario.  A veces esa situación acarrea una pérdida de ‘good will’ difícil de cuantificar.  A veces además el cliente no tiene una alternativa razonable en ese momento, como cuando no hay vuelos el mismo día, o cuando todos los hoteles de la plaza están llenos.  Otras veces pasa todo lo contario: cuando las líneas aéreas buscan voluntarios para tomar otro vuelo a veces hay candidatos que quedan muy satisfechos con compensaciones que para la aerolínea son muy baratas, como ofrecer un upgrade a business en un vuelo al día siguiente (cuando ese espacio en business no se ha vendido), o pasajes gratis en períodos de baja ocupación.

jueves, 27 de mayo de 2010

Seminario del 12 de Mayo

Como les había contado , el 12 de Mayo hicimos un seminario en conjunto con Atrápalo.com en Eurotel.  La verdad es que quedamos muy conformes con el evento.  Llegaron más de 70 personas (mis disculpas si estábamos algo apretados, pero la verdad es que habíamos estimado menos asistentes).  Recibimos muy buenos comentarios y estamos planeando repetir el evento en otras ciudades.  Los mantendré informados de cualquier novedad al respecto.

Les dejo algunas fotos y también el powerpoint de mi presentación de ese día.  También filmaron un video y apenas lo consiga lo publico en youtube.

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viernes, 7 de mayo de 2010

Nueva Imagen en el Blog

Esta mañana estuvo de visita mi coach de marca personal, Gabriel Bunster.  Vino396209370_6a5c69a0d2[1] para contarme sobre las nuevas plantillas de blogger y ver si hacíamos un cambio de imagen en este sitio.  La verdad es que me encantó la flexibilidad de las nuevas plantillas.  El resultado es esta nueva imagen, que seguiré perfeccionando en los próximos días.

Una de las novedades es las páginas fijas que están entre el título y el área de artículos.  He puesto ahí algunas páginas de consulta permanente: ‘Quién Soy’, donde hablo sobre mi historia y ‘Glosario’ que permanentemente es la página que más visitas recibe después de la principal.

Además agregué una página con una invitación al seminario que estamos organizando para la próxima semana (miércoles 12), junto con la Asociación de Hoteleros de Chile y Atrápalo.cl, al que están cordialmente invitados.

No se extrañen si ven más cambios en los próximos días, además cuéntenme qué les parece.  Gracias por visitar este espacio.

jueves, 6 de mayo de 2010

Revenue Management en otras Industrias

Hoy me contaron de una empresa Chilena de arriendo de maquinarias que hace más de un año creó el puesto de Revenue Manager.  De hecho hace unos dos años recuerdo haber conversado con mi buen amigo Alejandro Molina, diseñando conceptualmente un modelo de optimización de precios de arriendo de maquinarias para su división.

El tema es bien relevante y muy parecido al que enfrentan los hoteles cuando tienen que arrendar salas de conferencias.  ¿Cuánto descuento le doy a un cliente que reserva por un período largo, versus 801487113_abab631aa2[1] el que reserva por un sólo día?  En el fondo, cuando un cliente arrienda una máquina por un día, es posible que más adelante otro cliente quiera arrendar la misma máquina por período extenso.  Entonces debemos cobrar un sobreprecio a los arriendos cortos, dado que pueden ‘desplazar’ arriendos más largos y el activo (maquinaria, sala de conferencias, etc.) podría quedar ocioso por varios días.

Pero para poder entender con claridad cuánto debe ser este descuento es necesario pronosticar pedidos futuros de arriendos por longitud.  También es necesario entender cuál es la probabilidad de que esos pedidos de arriendos futuros tengan flexibilidad de fecha.  Entonces yo debiera ofrecer descuentos a clientes que hacen pedidos con flexibilidad de fechas.  Acá también necesito ponerle valor a esa flexibilidad, y para poder hacerlo en forma exacta, nuevamente necesito un buen sistema de pronósticos.

¿Cuáles son las condiciones que hacen posible aplicar técnicas de Revenue Management en estas industrias?

  • Restricciones de capacidad: el número de máquinas compatibles o de salas de conferencias es limitado.
  • Perecibilidad: cuando uno de estos activos no se usa un día, la capacidad de generar ingresos por ese día se pierde.
  • Predictibilidad de la demanda: es posible predecir la demanda, dentro de ciertos márgenes de error.
  • Segmentos de mercado con diferentes preferencias y disposiciones a pagar.

Entonces cualquier industria donde existan estas restricciones se puede beneficiar de hacer Revenue Management.

jueves, 29 de abril de 2010

Tácticas para Sobrevivir en un Mercado que se Contrae

imageAyer me llegó un nuevo Cornell Hospitality Research News.  Hay un nuevo artículo de Sheryl E. Kimes, Ph.D. sobre los resultados de una encuesta que realizó entre Diciembre del 2009 y Febrero de este año.  En ella, casi  mil Revenue Managers, principalmente de USA, Europa y Asia, responden acerca de las tácticas que usaron durante el año 2009 para enfrentar la marcada baja en la demanda, y cuáles fueron las más efectivas.

Las lecciones son las mismas que siempre repetimos, pero parecemos nunca aprender:

  • No caer en pánico, ser estratégico.
  • Cuidado con los descuentos generalizados
  • Mantener los esfuerzos de marketing
  • Enfocarse en iniciativas dirigidas a mercados específicos
  • Considerar opciones que escondan la tarifa
  • Mantener los niveles de servicio

Específicamente algunas citas de los encuestados:

  • “No compares períodos de contracción con períodos previos de expansión.  Piensa en las decisiones de largo plazo.”
  • “No bajes la tarifa-me explico: No bajes tu tarifa publicada.  Usa tu tarifa publicada como la base para programas especiales de descuento y limita estos descuentos en forma apropiada.”
  • “Explora nuevos segmentos de mercado y nuevas formas de promociones.  Intenta no bajar las tarifas para todos los segmentos de mercado; algunos de ellos no son tan sensibles al precio.  Debemos identificar estos huéspedes y trabajar duro para atraerlos a nuestro hotel.”
  • “Tan sólo debemos diversificar nuestro negocios en vez de depender demasiado en un negocio o segmento particular.  Al mismo tiempo, se debe poner más énfasis en cómo optimizar las diferentes fuentes de ventas, sean estas grandes o pequeñas, lo que al final nos va a ayudar a mejorar la última línea.”
  • “No bajes la tarifa en forma drástica, y usa sistemas de distribución ‘opaque’ cuando te veas forzado a hacerlo.”

Aquí va una presentación que hice hace unos meses donde muestro una simulación del efecto de diferentes tácticas para enfrentar una baja de demanda.  En este caso estamos simulando un hotel que tiene tres tarifas y se ve enfrentado a una contracción de demanda el 2009, después de un muy buen 2008.

Ojalá que para la próxima crisis podamos sacar provecho de lo que hemos aprendido.

viernes, 16 de abril de 2010

Elasticidad - Precio

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La elasticidad es un concepto usado con mucha frecuencia entre quienes trabajamos en Revenue Management.  Sin embargo, creo que mucha gente usa el concepto sin conocer bien su significado y a veces los puede llevar a tomar decisiones erradas.

Elasticidad es la relación entre el cambio de dos variables relacionadas, vale decir, cuánto afecta el cambio de una variable a la segunda variable.  Usualmente se habla de elasticidad sin apellidos para referirnos a la elasticidad-precio de la demanda (EPD).  Esto quiere decir, cuánto varía la demanda de un bien o servicio al subir o bajar el precio del mismo.  Generalmente los académicos hablan de la EPD de toda una industria, mientras que muchos de los que tenemos responsabilidad por poner precios hablamos de elasticidad para referirnos a la variación de la demanda que vemos en nuestra empresa, no en toda la industria.

Otras elasticidades que se usan en teoría económica son: elasticidad-ingreso, elasticidad-riqueza, elasticidad-avisaje, etc.

Generalmente la EPD es una variable de valor negativo cuando la demanda se mide en cantidades.  La excepción son algunos productos, como los llamados Giffen y Veblen, donde por razones extrañas hay más demanda cuando el precio sube.  Hay que tener en cuenta que la EPD no es constante para toda la curva de demanda, y esto es muy relevante para el Pricing.

Especialmente cuando hablamos de la EPD que ve un empresario que tiene competidores directos, se observan puntos de inflexión importantes alrededor del precio que cobran los competidores.  Esto porque lo que se observa ahí es el efecto de la elasticidad cruzada entre dos precios de bienes sustitutos.  Mucha de la demanda se traslada hacia los competidores que cobran más barato por un producto o servicio comparable.  Es por esto que si bajamos el precio por debajo del competidor más barato, veremos un aumento significativo en la demanda.  Sin embargo, si seguimos bajando el precio más allá, no seguiremos viendo el mismo aumento en la demanda.

Existen estudios que miden la EPD en la industria de viajes, y generalmente concluyen que la elasticidad en segmentos de negocio es de alrededor de –0,5, vale decir, si subo el precio un 1% la cantidad vendida cae un 0,5%, mientras que en los segmentos de turismo, estudiantes o personas que visitan familiares, se ubican alrededor de –3 (si subo un 1% la demanda cae 3%).  Pero cuidado, porque estas son elasticidades de mercados completos.  En algunas zonas de la curva de demanda uno puede observar elasticidades mucho mayores, por ejemplo cuando un pasaje de avión baja hasta competir con el costo de un boleto de bus interurbano.

Es por esto que es tan tentador bajar el precio por debajo de nuestros competidores directos.  El problema es que, como explicaba en un artículo anterior esta estrategia no suele dar frutos duraderos.  Saludos desde Santiago de Chile, donde hoy definitivamente ha llegado el otoño.

martes, 13 de abril de 2010

No es Fácil Evaluar la Gestión de RM, aún en Retrospectiva

Muchas veces he visto equipos ejecutivos que toman decisiones erradas sobre sus estrategias de RM.  Mirando hacia atrás creen que sus sistemas de Revenue Management tomaron decisiones erradas.  Es importante que cuando evaluemos la gestión de un sistema o equipo de RM lo hagamos teniendo en consideración la información con que ese sistema y/o equipo contaba en el momento en que la hizo.405644822_f5912d3f11[1]

Un ejemplo bien básico:  Imagínense que Uds. tienen una empresa (hotel, aerolínea, etc.) que hace Revenue Management que tiene dos tarifas: una de $100 y otra de $30.  Pongámonos en el caso en que les queda una unidad de inventario disponible para la venta y su sistema de RM les dice que existe una probabilidad de 1/3 de que alguien la quiera comprar a la tarifa alta ($100).  Si alguien les pide esa unidad de inventario a la tarifa de $30, debieran negarle la reserva, ya que 1/3 * $100 = $33,33 > $30, ¿de acuerdo?

El problema es que dos de cada tres veces que tomen esta decisión, esa unidad de inventario va a vencer sin ser vendida (aún cuando el pronóstico del sistema haya sido acertado).  Entonces van a mirar en retrospectiva y la gente de Ventas les va a decir: “Debimos haber aceptado a mi cliente que quería comprarla en $30.”  Sin embargo, una de cada tres veces alguien va comprar esa unidad de inventario a $100 y va a ser mejor, ya que 3 * $30 = $90 < $100.

Sería ideal tener una bola de cristal y saber cuál de las tres veces efectivamente se va a presentar ese cliente que la va a comprar a $100, entonces poder vender a $30 dos veces y a $100 una.  Por desgracia aún no se ha inventado esa bola de cristal, por lo que lo mejor que podemos tener son sistemas que tienen dispersiones en sus pronósticos, pero que al estar bien calibrados estas dispersiones están bien estimadas.

Así es que, ¡cuidado cómo evalúan sus sistemas y equipos de RM!  No todo es como aparenta.