Forecast accuracy

Accuratezza previsionale · MAPE

La misura di quanto una previsione si è avvicinata al risultato reale. Si calcola a consuntivo confrontando previsto e consuntivo alla stessa distanza dall'arrivo, ed è l'unico modo per sapere se un metodo di previsione funziona.

Accuratezza=100-100ni=1n|Ai-Fi|Ai
Accuratezza = 100 - (100) / (n) ∑_i=1^n (| A_i - F_i |) / (A_i)
Accuratezzacomplemento dell'errore percentuale medio, in percentualennumero di osservazioni confrontateiindice della singola osservazione, da 1 a nAivalore effettivo osservato, in camereFivalore previsto per la stessa osservazione, in camere
L'accuratezza è il complemento dell'errore percentuale medio: si misura sugli scarti assoluti, altrimenti gli errori in eccesso e in difetto si compensano e il metodo peggiore sembra il migliore.

Che cos’è

Una previsione senza misura dell’errore è un’opinione. La forecast accuracy è il controllo che chiude il ciclo: prevedo, verifico, correggo il metodo. Negli hotel questo passaggio salta quasi sempre, e il risultato è che si continua a usare metodi che sbagliano nello stesso modo per anni, senza accorgersene.

Il concetto è semplice, ma tre scelte cambiano completamente il numero. La prima è su cosa si misura: camere, occupazione, ADR o ricavo. La seconda è a quale distanza dall’arrivo la previsione era stata fatta: prevedere a tre giorni è facile, a novanta è difficile, e confondere le due rende il dato inutilizzabile. La terza è il livello di aggregazione: l’errore sul totale mensile è molto più basso dell’errore medio sui singoli giorni, perché le sovrastime e le sottostime si compensano.

Come si calcola

Il metodo standard è l’errore percentuale assoluto medio. Per ogni giorno si prende il valore reale A e il valore previsto F, si calcola lo scarto in valore assoluto, lo si divide per il valore reale e si fa la media sulle n osservazioni. L’accuratezza è cento meno quel numero.

Va calcolato per orizzonte. Le tre viste utili sono: previsione a 30 giorni, a 7 giorni e a 3 giorni. La prima serve a valutare il metodo di previsione, la terza a valutare l’affidabilità operativa per lo staffing e per la ristorazione.

Errore della previsione a 7 giorni, prima settimana di giugno, hotel 118 camere

Giorno
previsto = reale = scarto assoluto = errore
Lunedì
74 = 81 = 7 = 8,6%
Martedì
98 = 95 = 3 = 3,2%
Mercoledì
104 = 108 = 4 = 3,7%
Giovedì
89 = 79 = 10 = 12,7%
Venerdì
61 = 66 = 5 = 7,6%
Sabato
92 = 88 = 4 = 4,5%
Domenica
43 = 51 = 8 = 15,7%
Somma degli errori percentuali
56,0%
MAPE
56,0 / 7 = 8,0%
Accuratezza
92,0%
Sul totale settimanale: previsto 561, reale 568, errore 1,2%

Che errore è normale

Non esiste una soglia valida per tutti, e chiunque la proponga sta descrivendo altre strutture. Quello che si può dire con sicurezza è la forma dell’errore, che è sempre la stessa: cresce con l’orizzonte, perché prevedere a tre giorni è molto più facile che a trenta; è più basso sull’ADR che sull’occupazione, perché il prezzo si muove meno del volume; è più basso sul totale del mese che sui singoli giorni, perché sovrastime e sottostime si compensano. Il livello normale per te è quello della tua serie: si ricava misurando l’errore per sei o otto settimane e prendendo quel valore come riferimento da migliorare.

Chi dichiara un’accuratezza del 97 per cento sta quasi sempre misurando un totale mensile, non i singoli giorni. Il confronto fra strutture ha senso solo a parità di orizzonte, di livello di aggregazione e di grandezza misurata.

Come si usa

Serve per correggere il metodo, non per giudicare le persone. La cosa interessante non è il livello dell’errore ma la sua struttura: se sbagli quasi sempre nella stessa direzione hai un bias, ed è correggibile con un coefficiente. Se sbagli tanto ma senza direzione, il problema è la variabilità, e si affronta con orizzonti più corti e revisione più frequente.

Da fare lunedì mattina: apri un foglio con quattro colonne, cioè data, previsione a sette giorni, consuntivo, scarto. Aggiungi una riga al giorno. Dopo sei settimane hai quaranta osservazioni, cioè abbastanza per sapere se il tuo forecast ha un bias sistematico e quanto vale. È il lavoro con il miglior rapporto fra risultato e tempo speso di tutto il revenue management.

Aggiornare la previsione e poi misurarla contro se stessa

Se la previsione viene modificata ogni giorno e l’accuratezza si calcola sull’ultima versione, quella del giorno prima dell’arrivo, si ottiene sempre un risultato eccellente e completamente inutile. La previsione va congelata all’orizzonte scelto e conservata: senza uno storico delle previsioni congelate non è possibile misurare nulla. Nella pratica bastano tre colonne salvate ogni lunedì.

Da non confondere con

L’accuratezza non è lo scostamento dal budget. Il budget è un obiettivo fissato mesi prima e ha una funzione contrattuale; la previsione è una stima aggiornata di cosa succederà. Un hotel può essere molto sotto budget e avere previsioni accuratissime, e la confusione fra i due porta a manipolare le previsioni per farle somigliare all’obiettivo.

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