Revenue management techniques in the resort hotel sector: segmentation, demand function estimation and optimal pricing

Abstract

[eng] In the last decades pricing techniques in hotel management literature have evolved from room inventory controls to a customer behavior orientation approach. The new technologies development and the data availability have allowed the Revenue Management (RM) to focus the research at the individual hotel level. The pricing threshold time effect on hotel performance is an important factor that revenue managers should differentiate in the decision-making process; as price variations due to the demand shifts across the booking horizon, which can vary daily, are not the same as price changes produced by construction works carried out in hotel physical assets, which can only vary at the long-run. In a first step, the present thesis presents a demand function model for resort hotels, which measures the online transient demand when price and booking moment variables change. The first round results show that hotels located in the same destination, which belong to the same hotel chain, are able to display completely different demand behaviors –in terms of price elasticity of demand– which change across the different seasons and booking horizon times. Meanwhile, the second round results point out that seven hotels located in three different Spanish destinations, which also belong to the same hotel chain, present elastic demands during most of the high season periods, but it is found that some hotel factors are able to reduce the elasticity levels –such as the hotel renovation, the supply of additional facilities and services, the belonging to the couple and/or half board customer segments, the higher the proportion of German tourists, or lower proportions of local competitors. And in a second step, the demand functions are adapted to deterministic and stochastic dynamic models that allow the determination of prices that maximize the revenues of two resort hotels located in the same destination –the stochastic estimations are usually more similar to the latest observed data, while the deterministic models usually produce more similar estimations to the average data. The results show that the optimal prices are affected by the distribution of elasticities across the booking horizon, the natural variability of demand, seasonality, and hotel specific attributes, such as the number of rooms available, the hotel location, and the tourist profile. In conclusion, hotels located in the same destination usually present similar pricing policies, due to the fact that in the hotels chains it is usually the same person the one who manages the nearby hotels. Meanwhile, the results highlight that hotels located in the same destination should follow individualized pricing policies, more focused on the specific hotel attributes and tourists characteristics.

[cat] Durant les darreres dècades les tècniques de fixació de preus presents a la literatura de gestió hotelera han evolucionat des d’un control de l’inventari d’habitacions disponibles a un enfocament orientat al comportament del consumidor. El desenvolupament de les noves tecnologies i la disponibilitat de dades han contribuït que la recerca relacionada amb el Revenue Management se centrin cada cop més a nivell d’establiment hoteler. L’efecte de la fixació de preus sobre els resultats hotelers al llarg del llindar de temps és un factor important que els revenue managers han de diferenciar en el procés de presa de decisions; ja que no és el mateix una variació de preus provocada per canvis en la demanda al llarg de l’horitzó temporal de reserves, que pot variar diàriament, que canvis de preus produïts per obres sobre els atributs físics de l’hotel, que només poden variar a llarg termini. En una primera fase, la present tesi presenta un model de funció de demanda enfocat al sector hoteler vacacional, que mesura la demanda online així com va canviant la variable preu i el moment de la reserva. La primera tanda de resultats mostra que hotels situats en un mateix destí turístic, que pertanyen a una mateixa cadena hotelera, són capaços d’exhibir comportaments de demanda totalment diferenciats –pel que es refereix a l’elasticitat preu de la demanda– al llarg de les diferents temporades i moment de la reserva. Mentre que en una segona tanda de resultats, procedents de de set hotels vacacionals situats a tres destins espanyols i que també pertanyen a la mateixa cadena hotelera, destaca que presenten demandes elàstiques durant la majoria de períodes de la temporada alta, però es detecta que alguns factors dels hotels poden reduir les elasticitats –tals com la remodelació de l’hotel, l’oferta d’instal·lacions i serveis complementaris, els segments de clients que viatgen en parella i/o consumeixen mitja pensió, la major proporció de turistes alemanys o la menor proporció de competidors locals. I en una segona fase, s’adapten les funcions de demanda a models dinàmics determinístics i estocàstics que permeten la fixació de preus que maximitzen els ingressos de dos hotels vacacionals situats en un mateix destí turístic –les estimacions estocàstiques són normalment més semblants a les darreres dades observades, mentre que els models determinístics normalment produeixen estimacions més semblants als valors mitjos del conjunt de dades. Els resultats mostren que els preus òptims es veuen afectats per la distribució de les elasticitats al llarg de l’horitzó temporal de reserves, la variabilitat natural de la demanda, l’estacionalitat i els propis atributs de l’hotel –tals com el nombre d’habitacions disponibles, la localització de l’hotel i el perfil dels seus turistes. En conclusió, hotels situats en un mateix destí turístic normalment presenten una fixació de preus semblants, atès que en les cadenes hoteleres es normalment la mateixa persona qui gestiona hotels situats a prop. Mentre que els resultats ressalten que hotels situats en un mateix destí haurien de seguir polítiques de preus individualitzades, més enfocades als atributs específics dels hotels i a les característiques dels seus clients.

[spa] En las últimas décadas las técnicas de fijación de precios presentes en la literatura de gestión hotelera han evolucionado desde un control de inventario de habitaciones disponibles a un enfoque orientado al comportamiento del consumidor. El desarrollo de las nuevas tecnologías y la disponibilidad de datos han contribuido a que las investigaciones relacionadas con el Revenue Management (RM) se centren cada vez más al nivel de establecimiento hotelero. El efecto de la fijación de precios a lo largo del umbral de tiempo sobre los resultados hoteleros es un factor importante que los revenue managers deben diferenciar en el proceso de toma de decisiones; ya que no es lo mismo una variación de precios provocada por cambios de demanda a lo largo del horizonte temporal de reservas, que pueden variar diariamente, que cambios de precios producidos por obras sobre los atributos físicos del hotel, que solo pueden variar a largo plazo. En una primera fase, la actual tesis presenta un modelo de función de demanda enfocado al sector de hoteles vacacionales, que mide la demanda online así como van cambiando las variables precio y momento de la reserva. La primera tanda de resultados muestra que hoteles situados en el mismo destino turístico, que pertenecen a la misma cadena hotelera, son capaces de exhibir comportamientos de la demanda totalmente diferenciados –por lo que se refiere a la elasticidad precio de la demanda– a lo largo de las diferentes temporadas y momentos de reserva. Mientras que en una segunda tanda de resultados, procedentes de siete hoteles vacacionales situados en tres destinos españoles y que también pertenecen a la misma cadena hotelera, destaca que presentan demandas elásticas durante la mayoría de periodos de la temporada alta, pero se detecta que algunos factores de los hoteles pueden reducir las elasticidades –tales como la remodelación del hotel, la oferta de instalaciones y servicios adicionales, los segmentos de clientes que viajan en pareja y/o consumen media pensión, la mayor proporción de turistas alemanes o la menor proporción de competidores locales. Y en una segunda fase, se adaptan las funciones de demanda a modelos dinámicos determinísticos y estocásticos que permiten la fijación de precios que maximizan los ingresos de dos hoteles vacacionales situados en un mismo destino turístico –las estimaciones estocásticas son normalmente más similares a los últimos datos observados, mientras que los modelos determinísticos normalmente producen estimaciones más similares a los valores medios del conjunto de datos. Los resultados muestran que los precios óptimos se ven afectados por la distribución de las elasticidades a lo largo del horizonte temporal de reservas, la variabilidad natural de la demanda, la estacionalidad y los atributos propios del hotel – tales como el número de habitaciones disponibles, la localización del hotel y el perfil de sus turistas. En conclusión, hoteles situados en un mismo destino turístico normalmente presentan políticas parecidas de fijación de precios, debido a que en cadenas hoteleras es normalmente la misma persona quien gestiona hoteles situados cerca. Mientras que los resultados resaltan que hoteles situados en el mismo destino deberían seguir políticas de precios individualizadas, más enfocadas a los atributos específicos del hotel y a las características de sus clientes.