Руководитель направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислав Воронин рассказывает, как люксовая сеть Marriott International увеличила прибыль за счет оптимизации ценообразования групповых бронирований.
5 звезд, 8 000 отелей, 140 000 сотрудников и управление выручкой
Marriott International — ведущая международная компания по управлению гостиничными сетями под такими брендами, как Marriott, The Ritz-Carlton, St. Regis, Renaissance, Sheraton, Le Méridien и Bulgari. На сегодняшний день в сеть Marriott входит свыше 8 000 отелей в 131 стране. Компания со штаб-квартирой в Бетесде, штат Мэриленд, насчитывает более 140 000 сотрудников по всему миру. На протяжении последних 25 лет Marriott International ежегодно попадает в список 100 лучших компаний для работы по версии журнала Fortune и является единственной гостиничной компанией, удостоенной этого звания.
Marriott первая в индустрии системно подошла к практике управления выручкой — применения инструментов аналитики для прогнозирования поведения потребителей и управления ценовой эластичностью для максимизации прибыли. Основная цель этой дисциплины — продать нужный продукт или услугу правильному покупателю в идеальное время и по оптимальной цене.
Компания автоматизировала управление выручкой от индивидуальных бронирований уже более 30 лет назад, разработав и внедрив систему One Yield. Система формирует детальные прогнозы спроса с горизонтом в 90 дней, оптимизирует распределение ресурсов и обрабатывает более 75 миллионов транзакций в год.
Однако индивидуальные бронирования лишь часть бизнеса Marriott International. Более половины доходов сеть получает от групповых корпоративных бронирований (заказы на множество расположенных рядом индивидуальных номеров и общих конференц-залов).
Групповые заказы связаны с более длительными периодами бронирования (а значит, и большей статистической неопределенностью), сложной комбинаторикой и большим количеством специфических требований. Всё это существенно усложняет процессы прогнозирования спроса и планирования продаж.
Вплоть до середины нулевых годов компания управляла ценообразованием на групповые бронирования в ручном режиме. Топ-менеджеры каждого отеля анализировали исторические данные по продажам и устанавливали вилку стоимости и максимальное количество номеров, доступных для корпоративной брони, в зависимости от сезона. Длинный горизонт планирования не позволял учесть ежедневные колебания спроса, а целевые значения оказывались слишком статичными и не зависели от размера клиентской группы.
GPO и множество сложностей
Marriott нуждалась в смене подхода, и внутренний математический отдел компании принялся за разработку новой автоматизированной системы. Она должна была работать в режиме реального времени и отвечать на два главных вопроса: достаточно ли в отеле номеров для размещения группы? какая ценовая вилка является оптимальной для данного заказа?
Так в Marriott была создана система поддержки принятия решений GPO (Group Pricing Optimizer — оптимизатор ценообразования для группового бронирования гостиничных номеров). GPO использует сегментацию спроса, моделирование ценовой эластичности и методы математической оптимизации, чтобы рекомендовать оптимальный тариф и допустимый диапазон цен по каждой конкретной заявке.
В основу системы легла модель, которая связывает между собой вероятность заполучить клиента, возможную ценовую вилку и потенциальную прибыль. Чтобы реализовать эту модель в системе, компания должна была найти способ вычислять стоимость и целесообразность каждого конкретного заказа и оценивать множество факторов, влияющих на ценообразование.
Важно учесть, что стоимость группового заказа зависит не только от очевидных затрат на обслуживание номеров (уборку, пополнение мини-бара и прочее), сезонности и текущих цен у конкурентов, но и от стоимости альтернативного использования номеров. Отель имеет ограниченную вместимость, и отдать большое количество номеров под один групповой заказ — значит лишиться десятков индивидуальных клиентов.
Для оценки стоимости альтернативного использования номеров разработчики Marriott создали расчетный модуль, который использует следующие входные данные:
• прогноз неограниченного индивидуального спроса на гостиничные номера, продолжительности каждой брони и соответствующих тарифов для индивидуальных клиентов с горизонтом в два (!) года;
• прогноз отмены уже осуществленных бронирований;
• прогноз потребности в номерах и связанных с ними тарифов для других потенциальных групповых заказов;
• данные о количестве уже забронированных номеров, а также номеров, недоступных для бронирования в требуемые даты (например, по причине проводимого капитального ремонта);
• данные о количестве номеров и конференц-залов, которые потребуются конкретному заказчику в каждый из дней пребывания группы постояльцев в отеле.
На основе этих данных модель сначала рассчитывает прогнозируемую максимальную прибыль отеля при отсутствии группового заказа для временного окна, покрывающего пребывание группы и пару прилегающих дней. Затем — максимально возможную прибыль при исключении требуемых заказчику номеров из доступного пула в тот же период и нулевой прибыли от реализации группового заказа. Разница между максимальной прибылью без группового заказа и максимальной прибылью с ним — и есть стоимость альтернативы.
Что касается оценки веса в оптимизационной модели разнообразных факторов, влияющих на ценообразование, компания решила сегментировать проведенные ранее транзакции и клиентов по их «чувствительности» к цене. Для этого специалисты проанализировали базу данных с 800 000 исторических запросов на групповое бронирование номеров, которая содержала в себе информацию о факте проведения или срыве сделки, предложенной или уплаченной цене и сотнях сопутствующих переменных (размере группы, событии, времени года и т. д.).
Таким образом в GPO были объединены модель расчета потенциальной прибыли, кривые ценообразования по разным клиентским сегментам и оптимизационный модуль для вычисления лучшей цены для каждого конкретного заказа.
Чтобы GPO могла работать в режиме реального времени, менеджеры по продажам Marriott International должны были вбивать в связанную CRM-систему детальную информацию о новых заказах прямо во время разговоров с клиентами. Это потребовало определенной перестройки бизнес-процессов и переобучения персонала, но быстро принесло свои плоды.
Полученная выгода
Полномасштабный запуск GPO в сети отелей Marriott International был произведен в конце 2006 года. Совокупный показатель фактической выручки за 2007 год для тех отелей, что внедрили систему, оказался, при прочих равных, на 1,1% выше, чем годом ранее. Это соответствует дополнительной годовой выручке в $46 миллионов. К концу 2008 года системой пользовалось около 1 600 сотрудников, которые сформировали цены для 525 000 запросов на групповые бронирования и обеспечили сделки на общую сумму в $1,3 миллиарда.
Чтобы повысить качество сервиса и помочь менеджерам по продажам во время переговоров с потенциальными клиентами, GPO не только рассчитывает оптимальный ценовой диапазон, но и отображает дополнительные данные, такие как оценка стоимости и прибыли от бронирования в смещенные соседние даты, процент вероятности того, что клиент согласится на потолок цены, и наличие альтернативных, более выгодных заявок на рассматриваемый период. Зачастую это помогает менеджерам ответить на вопрос: «Откуда взялся такой высокий тариф?»
Кроме того, система предоставляет информацию об особых факторах и событиях, повлиявших на расчет себестоимости. Опираясь на эти данные, менеджер по продажам может сказать: «В запрашиваемые вами даты проходит региональный медицинский форум, поэтому цены на номера дороже обычного. Могу я предложить альтернативные даты, которые будут соответствовать желаемому вами бюджету?» Такой подход помогает удерживать клиентов и повышать процент успешно закрытых сделок.
Наконец, автоматизированная система оказалась особенно ценной в момент организационной перестройки отдела продаж Marriott International. В середине нулевых годов собранные отзывы показали, что клиентам не нравится, когда им звонят представители отдельных отелей сети. Тогда компания перевела менеджеров по продажам из отелей в региональные офисы продаж. Каждый из менеджеров стал отвечать за предложение клиентам множества номеров в разных отелях сети. Детальная информация, предоставляемая GPO, компенсировала оторванность менеджеров от своих коллег, работающих непосредственно в отелях. Благодаря автоматизированной системе, менеджеры Marriott получили возможность проверять доступность номеров, подходящих под конкретный групповой запрос во множестве различных отелей. С помощью GPO отдел продаж смог обрабатывать в 10 раз больше заказов без увеличения штата.
P. S. Подробности кейса Marriott можно найти в англоязычной статье научного журнала Interfaces за январь–февраль 2010 года.
Srsly? Кейс по revenue management 15-летней давности?