Serie storica
Time series
Una sequenza di valori registrati a intervalli regolari e ordinati nel tempo: camere vendute per giorno, ADR per settimana, RevPAR per mese. È l'oggetto su cui lavora qualunque metodo di previsione basato sullo storico.
Che cos’è
Una serie storica non è un elenco di numeri: è un elenco di numeri in cui l’ordine porta informazione. Se rimescoli le righe di un foglio di camere vendute per data perdi tutto quello che conta, cioè il ritmo settimanale, la stagionalità e il trend. Questa è la differenza fra un dato di serie storica e un dato qualunque, ed è la ragione per cui i metodi statistici che si usano sulle serie sono diversi da quelli che si usano su un campione.
Ogni serie alberghiera contiene tre segnali sovrapposti e un residuo. Il trend è la deriva di fondo su base pluriennale. La stagionalità è il ciclo che si ripete con periodo fisso, e in albergo ce ne sono due, quello settimanale e quello annuale. Il ciclo, quando esiste, è la componente irregolare legata all’economia. Il residuo è tutto il resto: il gruppo imprevisto, lo sciopero, la settimana di pioggia.
La distinzione che il revenue management aggiunge a questa impalcatura è fra dato storico e dato prospettico. La serie storica racconta cosa è successo su date già consumate; l’on the books racconta cosa è già prenotato su date future. La previsione seria nasce dall’incrocio dei due: la serie dice quanto vale in genere un sabato di maggio, l’on the books dice a che punto è quel sabato di maggio oggi.
Come si calcola
Prima di qualsiasi modello, una serie va costruita bene, e in albergo è la parte che si sbaglia. Le regole sono tre. La granularità deve essere quella su cui si decide, cioè il giorno per il pricing e la settimana per la lettura di tendenza. Il periodo deve essere continuo: i giorni di chiusura vanno segnati come mancanti, non come zero, perché uno zero abbassa tutte le medie mentre un valore mancante viene semplicemente escluso. La quantità deve essere coerente nel tempo: se hai aggiunto dodici camere a marzo, la serie delle camere vendute prima e dopo non è confrontabile e va guardata in occupazione.
L’autocorrelazione è lo strumento diagnostico più semplice per capire se la serie ha una struttura sfruttabile. Si calcola per ogni ritardo k e produce un valore fra meno uno e uno. In una serie giornaliera alberghiera il valore a sette giorni supera quasi sempre 0,6: è la conferma numerica che esiste un ritmo settimanale e che qualunque previsione che lo ignori sbaglierà in modo prevedibile.
Hotel 84 camere, serie giornaliera di 12 mesi
- osservazioni utili
- 365
- media camere vendute
- 58,4
- autocorrelazione a 1 giorno
- 0,71
- autocorrelazione a 7 giorni
- 0,83
- autocorrelazione a 14 giorni
- 0,74
- autocorrelazione a 30 giorni
- 0,38
- la struttura settimanale è dominante, quella mensile è debole
- previsione da costruire per giorno della settimana, non sulla media generale
- giorni di chiusura invernale trattati come mancanti, non come zero: 41 date escluse
Come si usa
La cosa concreta da fare è costruire e conservare due serie parallele. La prima è la serie delle date consumate, con camere vendute, ricavo camere e ADR per giorno, tenuta ferma dopo la chiusura del mese. La seconda è la serie degli snapshot, cioè la fotografia dell’on the books per data futura presa ogni giorno alla stessa ora. La seconda è quella che quasi nessun albergo indipendente conserva ed è quella senza cui non si può misurare il pickup né ricostruire una curva di prenotazione.
Lo snapshot va preso e archiviato in automatico. Un file per giorno, con data di soggiorno, data di rilevazione, camere e ricavo per segmento: in due anni diventa la base dati su cui qualunque modello funziona, e senza la quale ogni fornitore di sistema dovrà partire da zero e chiederti dodici mesi di storico che non hai.
Lo storico riscritto
Il difetto più insidioso delle serie alberghiere è che il passato cambia. Una cancellazione registrata a marzo su un soggiorno di gennaio modifica il valore di gennaio; un gruppo riclassificato da leisure a corporate sposta camere fra i segmenti anche a mesi di distanza; una rettifica contabile cambia il ricavo. Chi estrae la serie oggi ottiene numeri diversi da chi l’ha estratta l’anno scorso, e il modello che ci lavora impara da un passato che non è mai esistito. Congela la serie alla chiusura del mese, archivia il file e usa quello: le rettifiche successive vanno tenute a parte.
Da non confondere con
La serie storica non è il dato prospettico. Sono due sguardi opposti sulla stessa realtà: uno guarda date passate come sono finite, l’altro guarda date future come stanno andando. Un forecast costruito solo sullo storico ignora che quest’anno il pickup è partito con tre settimane di anticipo; un forecast costruito solo sul prospettico non sa che alle date mancano ancora sessanta giorni di prenotazioni tipiche.