Modelos de Pick-up para hoteleros
Los modelos pickup son modelos de predicción que se utilizan en la gestión de ingresos (revenue management), y pueden aplicarse en negocios que suelen reservar el servicio con antelación (aerolíneas, hoteles, teatros, etc.). El pronóstico se calcula utilizando las reservas actuales para un determinado periodo futuro y estimando las reservas graduales (pickup) desde ahora hasta ese periodo futuro (es decir, día de llegada, día de salida, etc.).
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El pickup se calcula utilizando datos anteriores, y puede ser el pickup medio con una anticipación específica (x días antes) si estamos sumándolo a las reservas actuales o puede ser un ratio de pickup medio (reservas totales / reservas x días antes) si estamos multiplicándolo por las reservas actuales:
En la primera fórmula (pickup aditivo), las reservas en el día 0 de anticipación (BDB0) son iguales a las reservas actuales (BDBX) más las reservas pickup medias entre el día de anticipación x y el día 0 de anticipación (PUDB(X,O)). En la segunda fórmula (pickup multiplicativo), el pronóstico se calcula multiplicando las reservas actuales por el ratio de pickup medio (PURDB(X,0)).
Para realizar buenas predicciones, resulta muy importante calcular con cuidado o bien el pickup medio o el ratio de pickup. Tomemos como ejemplo una compañía aérea. Si estamos utilizando el pickup medio, entonces deberíamos tomar en consideración la estacionalidad a distintos niveles: hora del día, día de la semana, mes, vacaciones, etc. La cantidad de reservas graduales dependerá fuertemente de la demanda por una hora de salida específica por lo que deberíamos calcular la media utilizando días parecidos. No obstante, si estamos utilizando el ratio de pickup medio, no tendremos este problema aunque quizás descubramos que el ritmo de las reservas es distinto para periodos de salida diferentes; por ejemplo, se espera que reserven más personas durante los periodos estivales. En este caso, resulta importante calcular el ratio de pickup medio de periodos de salida parecidos.
También podemos ir un paso más allá y esperar que el ritmo de reservas pueda cambiar a lo largo del tiempo, o bien porque el comportamiento de los clientes haya cambiado o porque hayamos ampliado el horizonte de reservas. Por ejemplo, podemos calcular una tendencia en el ratio de pickup y ajustarla para la predicción de periodos futuros.
En lugar de utilizar un promedio, podemos recurrir a una regresión lineal para determinar la relación entre las reservas finales y las reservas a un dado periodo de antelación.
Las reservas del día 0 de anticipación (BDB0) representan la variable dependiente, las reservas actuales (BDBX) son la variable independiente, β0 es el punto de intercepción, y β1 es el parámetro de regresión X. También podemos añadir más elementos predictores, como por ejemplo el día de la semana, la temporada, si hay eventos especiales etc. Mientras en el caso anterior podíamos definir un promedio específico para diferentes circunstancias, en este caso lo ideal es incluir estas variables predictoras adicionales en la misma fórmula.
Para más información sobre esta técnica estadística echa un vistazo a Regresiones en Excel.
Aquí tienes a tu disposición dos plantillas Excel con el cálculo del pick-up utilizando el promedio, y un pick-up utilizando una regresión lineal.
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