Nel panorama attuale dell’hotellerie, fare previsioni accurate sull’occupazione non è un esercizio teorico: è una leva operativa e strategica indispensabile. Come conferma un recente articolo su Hotel Tech Report, l’hotel room forecasting è ormai strumento chiave per supportare le decisioni commerciali: consente di stimare ricavi futuri, ottimizzare le tariffe, gestire promozioni e pianificare le risorse operative.
La precisione di queste previsioni poggia però su una base fondamentale: i dati storici (occupancy storica, ADR passati, curve di prenotazione). In altri termini: è proprio lo storico dell’hotel che, opportunamente analizzato, può suggerire come si comporterà la domanda futura.
In questo articolo approfondiremo:
- perché un albergatore dovrebbe volersi “proiettare mese per mese” sull’occupazione futura;
- come il concetto di hotel room forecasting si nutre di dati storici e dati “on the books”;
- come la Business Intelligence di Serenissima Informatica (attraverso Hotel Selfie) supporta questo processo, con segmentazioni, analisi tariffarie e confronto “oggi vs anno precedente”.
Gli obiettivi dell’albergatore: perché prevedere l’occupazione futura
Quando un albergatore si pone l’obiettivo di stimare la propria occupazione per ciascun mese (o settimana, o giorno), lo fa con una serie di finalità ben concrete:
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Ottimizzazione dei ricavi / revenue management
Conoscere in anticipo il volume potenziale di vendite consente di modulare tariffe e azioni promozionali in modo strategico, così da massimizzare il RevPAR.
Il forecasting è la base su cui si poggiano decisioni sul pricing, restrizioni (minimi di soggiorno), offerte speciali. Senza un forecast affidabile, il rischio è quello di “vendere troppo poco” in periodi ad alta domanda o “svendere” in periodi critici.
(Nota: molti modelli di forecasting includono segmentazione per tariffa, segmenti di mercato, curve di domanda) -
Pianificazione operativa e risorse
Conoscere l’occupazione attesa aiuta ad organizzare i turni del personale, gestire acquisti (colazioni, lavanderia, manutenzione), programmazione degli interventi strutturali, ecc.
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Controllo del rischio e scenari alternativi
È possibile elaborare scenari (best case / worst case) e avere margini di manovra se la domanda effettiva diverge dalla previsione.
Un buon forecast con aggiornamenti frequenti permette di “ricalare” le stime in corso d’opera.
un’analisi di pick-up deve poter permettere di monitorare i trend delle prenotazioni future, per attuare tempestivamente strategie adeguate. -
Benchmarking interno e confronto tra periodi
Confrontare le stime con il dato storico (anno su anno) dà una misura dell’efficacia delle proprie strategie (marketing, tariffe, distribuzione).
Quando si prevede un’occupazione più alta rispetto all’anno precedente, è fondamentale individuare le cause di questa variazione — che si tratti di un’azione commerciale, di un evento locale o di una promozione mirata.
In sintesi: l’albergatore che mira a pianificare “mese per mese” vuole trasformare dati passati in decisioni future mirate.
Il concetto di hotel room forecasting: storico e “on the books”
Prima di addentrarci nel sistema, è utile chiarire cosa intendiamo con hotel room forecasting (previsione dell’occupazione camere). Questo forecasting cerca di stimare quanti pernottamenti si venderanno in futuro, per ciascun giorno o intervallo di tempo, e con quale mix tariffario — non solo in termini di occupazione (numero di camere vendute) ma anche in termini di ricavo atteso per camera (o per segmento).
Prima di addentrarci nel sistema, è utile chiarire cosa si intende per hotel room forecasting, ovvero la previsione dell’occupazione delle camere. Questo processo consente di stimare quanti pernottamenti saranno venduti in futuro, per ciascun giorno o intervallo di tempo, e con quale mix tariffario, non solo in termini di occupazione – numero di camere vendute, ma anche di ricavo atteso per camera o per segmento.
Gli elementi chiave che normalmente concorrono in un modello di forecasting sono:
- Storico / dati passati: curve di occupazione, prezzi medi (ADR), andamenti stagionali, eventi ricorrenti, variazioni settimanali.
- Dati “on the books” (OTB): ovvero, le prenotazioni già confermate per le date future. Questo dato dinamico “già in portafoglio” è un indicatore fondamentale per “regolare” la previsione in corso d’opera.
- Segmentazioni / codici tariffari / categorie di camere: non tutte le camere o tariffe si comportano allo stesso modo — differenziare per segmento (business, leisure, gruppi) e per codice tariffario permette previsioni più puntuali.
- Variabili esterne / eventi / tendenze del mercato: fiere, festività, eventi locali, tassi di cambio, condizioni macroeconomiche.
- Aggiornamenti iterativi: il forecast non è “una volta per tutte” — va ricalcolato periodicamente alla luce delle prenotazioni effettive man mano che si avvicina la data.
Questo approccio ibrido, storico + OTB, è considerato best practice nel settore. Sul piano operativo, il forecast combina dati storici e prenotazioni effettive (on the books), aggiornandosi con l’avvicinarsi delle date. Un approccio iterativo che aumenta progressivamente la precisione delle stime.
Come Hotel Selfie, la BI di Serenissima Informatica, supporta l’hotel room forecasting
Ora vediamo come, concretamente, la business intelligence di Hotel Selfie può aiutare l’albergatore a dare vita a questo processo previsionale, basato su dati storici e prenotazioni attuali:
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Integrazione e centralizzazione dei dati
Hotel Selfie raccoglie dati dal PMS e li rappresenta in dashboard e report personalizzabili, che analizzano in dettaglio i diversi aspetti che caratterizzano la vendita in hotel. Questo approccio evita dispersioni, incongruenze e silos informativi, garantendo un’unica fonte di verità su cui costruire analisi affidabili.
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Analisi storica articolata
È possibile esplorare l’occupazione storica su più anni, mese per mese e giorno per giorno, suddivisa per codici tariffari, segmenti di mercato e categorie di camera.
Questa granularità consente di individuare pattern ricorrenti — come stagionalità e trend di crescita — elementi fondamentali per calibrare il forecast.
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Confronto “oggi vs anno precedente / forecast vs storico”
Una delle funzionalità chiave di Hotel Selfie consente di confrontare l’andamento attuale con quello degli anni passati, non limitandosi necessariamente all’anno precedente.
È possibile analizzare sia la data di calendario, come ponti o festività nazionali, sia il giorno corrispondente del periodo precedente.
Inoltre, le prenotazioni on the books — cioè quelle già confermate per il futuro — possono essere visualizzate accanto ai dati storici corrispondenti, per evidenziare differenze, scostamenti e velocità di prenotazione.
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Segmentazioni e codici tariffari
Hotel Selfie permette di segmentare i dati per codici tariffari (promozionali, flessibili, non rimborsabili, ecc.), per segmento di riferimento (business, leisure, gruppi) e per categoria di camera.
In questo modo il forecast non risulta generico, ma personalizzato per ciascun segmento, migliorandone significativamente la precisione.
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Dashboard interattive e filtri dinamici
L’interfaccia, basata su Microsoft Power BI, offre dashboard interattive con filtri liberamente combinabili — periodo, segmento, tipologia di camera, canale di vendita — che consentono di esplorare scenari alternativi e affinare le ipotesi previsionali.
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Supporto al processo decisionale
Hotel Selfie non si limita a presentare numeri, ma fornisce insight strategici che guidano le decisioni operative: quando aumentare le tariffe, quando attivare promozioni o su quali canali concentrare le azioni commerciali. In questo modo, la business intelligence diventa un vero e proprio strumento di supporto al decision making.
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Evoluzione continua del forecast
Grazie all’integrazione con i dati on the books, il forecast può evolvere nel tempo: man mano che vengono acquisite nuove prenotazioni, il sistema aggiorna automaticamente le stime e ricalcola gli scostamenti rispetto al dato storico atteso.
Un esempio pratico
Si consideri un hotel che desideri stimare l’occupazione per agosto 2026. Con Hotel Selfie è possibile:
- Analizzare gli storici di agosto 2021, 2022, 2023 e 2024 con dettaglio giornaliero e per segmento.
- Visualizzare il ritmo attuale delle prenotazioni on the books per agosto 2026, verificando quanti giorni risultano già venduti, quali segmenti stanno performando meglio e a quali livelli tariffari.
- Confrontare, giorno per giorno, la velocità di prenotazione attuale con quella degli anni precedenti. Ad esempio: a 60 giorni dall’arrivo, negli anni passati il tasso medio di occupazione era già al 30%.
- Applicare correzioni tenendo conto di eventi locali, trend macroeconomici o cambiamenti del mercato, per perfezionare la previsione storica.
- Ottenere una stima giornaliera di occupazione e ricavo, sia complessiva che per segmento.
- Monitorare in tempo reale eventuali scostamenti e ricalcolare le previsioni quando necessario, ad esempio attivando promozioni in caso di domanda inferiore alle attese.
In questo modo non si ottiene solo un valore sintetico — come “80% di occupazione ad agosto” — ma una curva di prenotazione prevista, articolata per segmenti, codici tariffari e categorie di camera, su cui basare decisioni realmente data-driven.
Best practice per migliorare la precisione del forecast
Per ottenere risultati affidabili nel hotel room forecasting, è opportuno considerare alcuni accorgimenti:
- La qualità dei dati storici è determinante: errori o incongruenze compromettono la solidità del modello.
- L’analisi di più anni di storico consente di compensare eventuali anomalie isolate.
- La segmentazione dei dati — per tariffe, tipologie di clientela e categorie di camera — è essenziale per evitare forecast medi e poco rappresentativi.
- L’inserimento di variabili esterne, come eventi, fiere, festività e trend macroeconomici, migliora la capacità predittiva.
- I modelli ibridi, basati su dati storici e on the books, offrono previsioni più affidabili rispetto all’uso di una sola fonte.
- L’analisi degli scostamenti a consuntivo consente di apprendere dai risultati e perfezionare progressivamente i modelli previsionali futuri.
In un settore dove la domanda varia continuamente e le best practice evolvono, l’hotel room forecasting basato su dati storici e prenotazioni già confermate è un tassello imprescindibile per chi vuole gestire un hotel in modo proattivo e profittevole.
L’occupancy registrata negli anni passati non è semplicemente memoria: è materia prima per previsioni più solide. E con uno strumento di Business Intelligence avanzato come Hotel Selfie, è possibile trasformare quel dato in insight operativi: confronti anno su anno, segmentazioni tariffarie, analisi “on the books” e scenari dinamici.
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