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.