Vzor citace:

PETŘÍČEK, M. Revenue management v ubytovacích službách. Výstavba stochastického optimalizačního modelu. Praha: Wolters Kluwer ČR, 2021, 372 s.

KATALOGIZACE V KNIZE – NÁRODNÍ KNIHOVNA ČR

Petříček, Martin

Revenue management v ubytovacích službách : výstavba stochastického optimalizačního modelu / Martin Petříček. – Vydání první. – Praha : Wolters Kluwer, 2021. – 369 stran

České a anglické resumé

Pod názvem: Vysoká škola hotelová v Praze. – Obsahuje bibliografii a rejstřík

ISBN 978-80-7676-208-4 (brožováno)

* 640.41/.42 * 640.4:005 * 005.346 * 519.863 * (048.8)

– ubytovací zařízení

– management hotelnictví

– revenue management

– optimalizační modely

– monografie

640.4 – Hotelnictví. Stravování [19]

Recenzenti:

Ing. Katarína Knociková

prof. Ing. Jaromír Veber, CSc.

© Ing. Martin Petříček, Ph.D., 2021

ISBN 978-80-7676-208-4, brož.

ISBN 978-80-7676-209-1, epub

Obsah

Poděkování

Úvod

1 Podstata a postavení revenue managementu

1.1 Předpoklady aplikace revenue managementu

1.1.1 Pojmy a ukazatele revenue managementu nutné k jeho aplikaci

1.1.2 Informační základna pro revenue management

2 Historicko-metodologická východiska revenue managementu

2.1 Predikce vývoje poptávky v leteckém průmyslu

2.2 Littlewoodovo pravidlo

2.3 Expected Marginal Seat Revenue

2.3.1 EMSRa

2.3.2 EMSRb

2.4 Airline Deregulation Act

2.5 Predikce a restrikce

2.5.1 Length of stay

2.5.2 Rate fence

2.6 Big data a rozmach OTA

2.7 Práce s best available rate

2.8 Dynamický přístup k tvorbě ceny

2.8.1 Sběr dat a odhady atributů WTP

2.8.2 Identifikace jednotlivých segmentů

2.8.3 Nastavení ceny pro jednotlivé segmenty

2.9 Současné trendy a budoucí výzvy

3 Revenue management v ekonomické teorii

3.1 Cena a hodnota v historickém kontextu

3.1.1 O původu ceny

3.1.2 Cena a hodnota

3.1.3 Resumé

3.2 Význam ceny v podniku

3.3 Metody tvorby ceny

3.3.1 Metody vycházející z nákladů

3.3.2 Metody vycházející z tržních cen

3.3.3 Metody vycházející z poptávky

3.3.4 Psychologická tvorba ceny

3.3.5 Metoda hédonické ceny

3.3.6 Adaptivní tvorba cen

3.3.7 Specifikum tvorby cen v ubytovacích službách a výhled budoucího vývoje

3.3.8 Shrnutí

3.4 Vazba ceny, tržeb a cenové elasticity

3.4.1 Elasticita poptávky

3.4.2 Cenová elasticita poptávky

3.4.3 Význam elasticity v řízení tržeb a zisku

3.4.4 Metody výpočtu cenové elasticity

3.4.5 Aplikace stanovení elasticity v segmentu ubytovacích služeb

3.5 Nedokonalá konkurence a cenová diskriminace

3.5.1 I. stupeň

3.5.2 II. stupeň

3.5.3 III. stupeň

3.5.4 IV. stupeň

4 Nástroje revenue managementu

4.1 Práce s cenou

4.1.1 Nástroje upravující cenu

4.1.2 Cenová optimalizace

4.2 Práce s množstvím

4.2.1 Nástroje upravující nabízené množství

4.2.2 Optimalizace množství

4.3 Ostatní nástroje

5 Segmentace

5.1 Kritéria segmentace

5.2 Profil vybraných segmentů

5.3 Segmentace dle specifického účelu ubytování

6 Metody predikce jako součást revenue managementu

6.1 Přístupy predikce poptávky v revenue managementu

6.2 Podstata predikce

6.3 Základní charakteristika časových řad

6.3.1 Modelování trendu

6.3.2 Modelování sezónní složky

6.3.3 Možnosti trendu a sezónnosti v časových řadách

6.4 Základní charakteristika predikce

6.5 Hodnocení kvality predikce

6.6 Naivní predikce

6.7 Průměrování

6.7.1 Aritmetický průměr

6.7.2 Klouzavý průměr

6.8 Exponenciální vyrovnávání

6.8.1 Jednoduché exponenciální vyrovnávání

6.8.2 Holtovo exponenciální vyrovnávání

6.8.3 Winterovo exponenciální vyrovnávání

6.9 Přístupy využívající regresi

6.9.1 Multiplikativní trend

6.9.2 Polynomický trend

6.9.3 Autokorelace

6.9.4 Autoregresní modely

6.9.5 Model ARIMA

6.9.6 Model SARIMA

6.9.7 Rozšířený SARIMA model

6.10 Neuronové sítě

6.11 Predikce poptávky v sektoru služeb s využitím různých modelů – aplikace

6.11.1 Dlouhodobá predikce (strategická)

6.11.2 Krátkodobá predikce (operativní)

6.11.3 Krátkodobá predikce (operativní) – využití s malým množstvím dat

6.12 Shrnutí

7 Optimalizační přístupy vhodné pro revenue management

7.1 Metodická východiska optimalizace

7.2 Deterministická optimalizace

7.2.1 Lineární programování

7.2.2 Obecný postup optimalizace v RM

7.3 Stochastická optimalizace

7.3.1 Nelineární programování

7.3.2 Obecný postup optimalizace v RM

7.3.3 Optimalizace s využitím Monte Carlo simulace

7.4 Postoptimalizace a analýza rizika

7.4.1 Analýza citlivosti

7.4.2 Postoptimalizační simulace

8 Využívání nástrojů revenue managementu v České republice

8.1 Vyhodnocení dotazníku

8.1.1 Určení minimálního počtu respondentů

8.1.2 Struktura respondentů

8.1.3 Základní souhrn

8.1.4 Pokročilé vyhodnocení

8.2 Shrnutí

9 Výstavba modelu revenue managementu

9.1 Rozhodování v rámci revenue managementu

9.2 Stochastický model revenue managementu

9.2.1 Předpoklady modelu

9.2.2 Základní analýza

9.2.3 Stanovení cen

9.2.4 Stanovení množství

9.2.5 Postoptimalizační proces

9.3 Shrnutí

10 Verifikace modelu – případové studie

10.1 Ubytovací služby v České republice

10.1.1 Trh s ubytováním v Praze

10.2 Případové studie aplikace modelu

10.2.1 Představení webové aplikace

10.2.2 Ubytovací zařízení A

10.2.3 Ubytovací zařízení B

10.2.4 Ubytovací zařízení C

10.2.5 Shrnutí

11 Souhrn výsledků, limity výzkumu a možný další rozvoj

Seznam použité literatury

Příloha – dotazníkové šetření

Anotace

Annotation

O autorovi

Revenue management v ubytovacích službách

Poděkování

Kniha vznikla jako výsledek několikaletého výzkumu v oblasti revenue managementu v segmentu ubytovacích služeb. Jedná se o výstup postavený na spolupráci autorovy osoby s několika skvělými lidmi. Díky patří zejména Ing. Štěpánu Chalupovi za dlouhodobou a ukázkovou spolupráci, Ing. Jiřině Jenčkové, Ph.D., za praktické připomínky a komentáře, Ing. Radce Telyčkové za faktické postřehy, Ilkim Schuster, B.A., za sdílení zkušeností a dalším kolegyním a kolegům, kteří se přímo či nepřímo účastnili několika diskuzí, kulatých stolů, případových studií, vyplňování dotazníků atp. Všichni se tak podíleli a podílejí na rozvoji revenue managementu v oblasti ubytovacích služeb v České republice a na Slovensku.

Speciální a veliké díky patří mojí milované manželce za obrovskou podporu a hluboké pochopení při prozkoumávání slepých uliček u psaní této knihy a při vývoji představené webové aplikace.

Úvod

Problematika revenue managementu je v oblasti ubytovacích služeb stále diskutovaným tématem nabízejícím prostor pro svoji hlubší aplikaci i rozvoj. Revenue management je spojen s řadou prvků, nástrojů a metod, které je nutné pro jejich správné použití nejen vhodně popsat, ale i pochopit, a mnohdy také správně interpretovat výstupy, které tyto přístupy nabízejí. Kniha, kterou právě čtenář dostal do rukou, si klade za cíl vše výše popsané spojit do jednoho uceleného textu tak, aby mohla sloužit nejen pro akademické účely, ale aby pomohla i aplikační sféře a rozvoji tolik důležité problematiky revenue managementu. Publikace se primárně soustředí na prezentování výsledků výzkumu, jehož nosným tématem je problematika využívání revenue managementu u podniků poskytujících ubytovací služby. Toto téma je v oblasti poskytování ubytovacích služeb stále relativně málo popsáno na úrovni vědeckých textů, a proto je patrný prostor nejen pro rozvoj celé disciplíny revenue managementu, ale i pro praktické aplikace. S ohledem na další text a účel celého textu je na tomto místě vhodné formulovat nutná východiska a strukturu celého výzkumu tak, aby další text srozumitelně tvořil jeden tematický celek. Výzkum je rozdělen do tří věcně na sebe navazujících dílčích kroků.

Zaprvé byla provedena literární rešerše celé problematiky, která je zpravidla v textu prezentována u jednotlivých kapitol tak, aby bylo pro čtenáře jednodušší se v celém kontextu orientovat. Nelze tedy tvrdit, že by v úvodní části textu byl představen teoretický a kritický pohled na současně popsané přístupy – tyto jsou komentovány v rámci celého textu. Cílem tohoto prvního kroku byla identifikace mezery v soudobých znalostech. Z provedené rešerše vyplývá zejména následující prostor pro rozšíření stávajícího poznání:

■ Rozšíření přístupu revenue managementu o komplexní stochastický přístup aplikovaný v podnicích poskytujících ubytovací služby je nutným předpokladem dalšího rozvoje revenue managementu v ubytovacích službách.

■ U popisovaných přístupů absentuje detailní popis celého revenue management modelu. Řada současných přístupů se soustředí primárně pouze na modely určující ceny.

■ Je vhodné provést optimalizaci s využitím pokročilých nástrojů operačního výzkumu, zejména kombinace simulačního přístupu a optimalizačních technik není v rámci revenue managementu využívána téměř vůbec.

Zadruhé bylo nutné zjistit stupeň využívání revenue managementu v ubytovacích službách v České republice tak, aby byl zajištěn prostor nejen pro aplikaci výše uvedených rozšíření, ale zároveň aby bylo možné rozvíjet disciplínu revenue managementu jako takovou. Toto zjištění probíhalo na základě kvantitativního výzkumu s využitím dotazníkového šetření. S ohledem na rozsah celého šetření bylo nutné také provést několik doplňujících diskuzí (kulatých stolů), při kterých se s odborníky z praxe diskutovaly zjištěné výsledky. Cílem tohoto druhého kroku byla identifikace stupně využívání nástrojů revenue managementu v podnicích poskytujících ubytovací služby v České republice. Výstupy tohoto šetření jsou uvedeny v samostatné kapitole. Celkově lze však uvést, že zejména menší ubytovací zařízení nevyužívají nástroje revenue managementu na patřičné úrovni a řada přístupů u větších podniků se omezuje pouze na dílčí úpravy ceny, bez hlubšího využití optimalizačních prvků. Ceny jsou také často nastavovány na základě intuice. Také práce s predikovaným poptávaným množstvím je v řadě případů slabá.

Zatřetí bylo nutné z výše uvedeného stanovit poslední a nejpodstatnější krok celého výzkumu, který v sobě obsahuje také hlavní cíl. Hlavním cílem prezentovaného výzkumu je sestavit komplexní stochastický model revenue managementu pro podniky poskytující ubytovací služby. Tvorba tohoto stochastického modelu je popsána v samostatné kapitole, ve které je také provedena verifikace použitelnosti tohoto přístupu. V rámci ověření byly provedeny případové studie na třech ubytovacích zařízeních, u kterých byl vždy po dobu jednoho měsíce aplikován stochastický model revenue managementu a následně byla provedena komparace s obdobím, ve kterém nebyl model používán. V rámci případových studií byly ověřovány hypotézy o rozdílu mediánu hodnot ukazatelů obsazenost, ADR a RevPAR tak, aby bylo možné zjistit patřičný dopad na základní výkonnostní ukazatele ubytovacích zařízení.

Z výše uvedeného tedy vyplývá definovaný výzkumný problém, který se váže na otázku, zda stochastický přístup aplikovaný v revenue managementu u podniků poskytujících ubytovací služby může přinést zvýšení výkonnosti těchto podniků. Jak již bylo naznačeno v předcházejícím odstavci, předložený text si tak klade za svůj hlavní cíl: navrhnout, sestavit a verifikovat stochastický model revenue managementu pro podniky poskytující ubytovací služby.

Pro dosažení takto stanoveného cíle výzkumu bylo nutné použít adekvátní metodické přístupy. Jednotlivé metody jsou pro svoji náročnost popsány v samostatných kapitolách. V souhrnu lze ovšem říci, že byly použity prvky kvalitativního i kvantitativního přístupu. Z konkrétních přístupů bylo kromě empirických nástrojů (zejména dotazníkového šetření a rozhovorů) využito také simulačního přístupu s použitím pravděpodobnostní simulace Monte Carlo, lineárního a nelineárního programování jako prvků k provedení optimalizace, predikce postavené na analýze časových řad a elementárních statistických analýz. Pro komplexnost je nutné uvést, že výsledný stochastický model revenue managementu bylo nutné také implementovat do praxe, aby bylo možné verifikovat jeho přínos. Pro provedení takového využití bylo nutné nalézt vhodnou cestu, která pomůže zpracovat celý model. Jako vhodné řešení se ukázalo využít možnosti naprogramovat tento stochastický model jako vlastní webovou aplikaci, neboť bylo obtížné nalézt softwarové řešení, které umožňuje kombinovat nelineární programování, pravděpodobnostní simulaci a webové rozhraní. Webová aplikace byla naprogramována v jazyce R s využitím vývojového prostředí RStudio a následujících knihoven: shiny, ffp2, readxl, lubridate, nloptr, shinybusy a tidyverse. Veškeré výstupy uvedené v kapitole o verifikaci modelu jsou tedy prezentovány na naprogramované webové aplikaci. Zdrojový kód není součástí tohoto textu.

Samotná kniha je rozčleněna celkem do jedenácti samostatných kapitol. Logicky lze však tyto kapitoly seskupit do tří základních kroků. Kapitoly 1–5 představují základní prvky a nástroje revenue managementu včetně vymezení jeho postavení a možnosti využití. Jedná se tak o základní úvod do celé problematiky. Kapitoly 6 a 7 se soustředí na přehled použitých metod v rámci proběhnutého výzkumu včetně jejich detailního popisu tak, aby bylo možné jednotlivé prvky modelu dále rozvíjet, a reagovat tak na neustále se měnící tržní prostředí. Kapitoly 8–11 již prezentují výstupy samotného výzkumu a za klíčovou část lze považovat výstavbu samotného stochastického modelu revenue managementu, která se váže na naplnění hlavního cíle celého textu.

1 Podstata a postavení revenue managementu

Revenue management (RM) se stal nedílnou součástí některých podniků reagujících na stochastickou poptávku. Typickým reprezentantem takového podniku s aplikací RM jsou poté podniky v leteckém průmyslu, ubytovacích či stravovacích službách. S ohledem na potřeby této publikace se v dalším textu primárně zaměříme právě na ubytovací služby, i když v některých případech se nevyhneme využití případů z letecké přepravy. Revenue management je velmi ucelený systém řízení tržeb, kapacit, cen a prodejů v podniku, jehož cílem je dosáhnout stanoveného cíle, který se zpravidla soustředí na maximalizaci zisku. Kromě termínu revenue managementu se v oblasti ubytovacích služeb také velice často setkáváme s yield managementem, který představuje řízení soustředící se spíše na cenu. Mohli bychom říci, že yield management je součástí revenue managementu, který kromě řízení tržeb s využitím cen řeší také práci s kapacitami. Někteří autoři však termíny yield a revenue managementu sjednocují v jeden (Ivanov, 2014), jiní jej chápou jako doplňující termín (Křížek a Neufus, 2014) nebo jako samostatně stojící prvek (Indrová, 1996; Barrows a Powers, 2009). Revenue management je také spojován s predikcí poptávaného množství, optimalizací ceny i dostupných kapacit s cílem maximalizovat tržby podniku (Cross, 1997). Význam použití správného prodejního kanálu v revenue managementu zdůrazňují autoři Talluri a Ryzin (2004). Pro potřeby dalšího textu bude jako revenue management chápán takový systém řízení, který se soustředí na optimalizaci dvou základních složek definujících velikost tržeb v podniku: ceny a prodaného množství. Cena i prodané množství musí být optimalizovány tak, aby bylo dosaženo stanoveného cíle podniku, zpravidla velikosti ziskovosti, přidané hodnoty nebo prosté maximalizace tržeb. V rámci dalšího textu budeme předpokládat revenue management jako komplexní disciplínu, jejíž deskripce a analýza je náplní následujících kapitol.

Revenue management je spojen s využitím několika technik, provedením série analýz a rozhodnutí směřujících k několika dílčím cílům. Tyto cíle lze v zásadě odvodit od celé původní myšlenky problematiky revenue managementu, která se soustředí na rozhodování o finančních příjmech (možná lépe řečeno výnosech) z realizovaných rozhodnutí. Zmíněné dílčí cíle lze soustředit do tří základních měřitelných veličin, které se v rámci revenue managementu (zejména ubytovacích služeb) realizují – jsou to:

■ příjem (případně výnos; revenue),

■ zisk (profit),

■ ziskovost tržeb (ROS, return on sales[1]).

Termín příjem se často používá pro překlad anglického termínu revenue. Není to ovšem přesný překlad, neboť je jednoznačně nutné v podmínkách České republiky rozlišit mezi výrazy příjem a výnos. Zatímco příjem se váže na faktické přijetí finanční částky (hotově nebo na bankovní účet), výnos se váže na realizaci určitého ekonomického výkonu, který je právě výnosem měřen. Jen na doplnění lze uvést, že rozdíl mezi výnosem a nákladem označujeme jako zisk a rozdíl mezi příjmem a výdajem jako cashflow podniku. Tato premisa platí pro všechny firmy a záměna těchto termínů může vést k chybné interpretaci dílčích výstupů. Pro naši potřebu tedy budeme pracovat spíše s termínem výnosu. U termínu výnosu je ještě nutné chvíli zůstat, neboť se také zaměňuje s termínem tržeb. Opět platí (obecně), že tržby jsou součástí celkových výnosů. Pokud však budeme maximalizovat tržby z ubytování nebo maximalizovat výnosy z tohoto ubytování, bude to mít pro podnik stejný charakter.

Zisk je rozdílem mezi výnosy a náklady a jedná se o základní charakteristiku, která určuje výkonnost podniku. Z pohledu ekonomiky podniku rozlišujeme několik úrovní zisku. Na pomyslně nejnižší úrovni (nikoli hodnoticího kritéria) stojí čistý zisk (označován také jako EAT, z angl. earnings after taxes). Pokud bychom k tomuto zisku přičetli placené daně z příjmů, získáme EBT (z angl. earnings before taxes, tedy hrubý zisk). Přičtením nákladových úroků je možné získat tzv. EBIT (z angl. earnings before interest and taxes, zisk před zdaněním a nákladovými úroky), dále je možné pracovat se ziskem povýšeným o odpisy (EBITDA) a další ukazatele.

Ziskovost tržeb představuje procentuální očekávanou ziskovost z realizovaných tržeb, vyjádřenou zpravidla jako roční úrokovou sazbu. Zde je důležité upozornit na to, že se jedná o ziskovost (počítanou tedy z očekávaného nebo realizovaného zisku), a ne výnosnost. Někdy je termín return on sales překládán jako návratnost, ale ta méně vhodně reflektuje, že se jedná o procentní ziskovost. Návratnost bývá vyjadřována spíše v čase.

Pokud bychom tedy spojili výše popsané ekonomické ukazatele jako dílčí, ke kterým revenue management směřuje, můžeme tvrdit, že revenue management je takový soubor činností, které směřují ke zvýšení realizovaných výnosů a ziskovosti podniku. Revenue management jako samostatná disciplína bývá aplikována zejména v sektoru služeb (i když v současné době se realizují aplikace také v jiných odvětvích) s důrazem na leteckou dopravu, ubytovací služby a přidružené činnosti. S ohledem na zaměření této publikace se soustředíme zpravidla výhradně na problematiku revenue managementu v ubytovacích službách.

Obecná definice termínu revenue managementu říká, že se jedná o takové řízení výnosů, které vede k prodeji správného produktu správnému zákazníkovi za správnou cenu, ve správném čase a při dalších splněných podmínkách (Fiala, 2015). Z výše uvedeného vyplývá, že prvky, které ovlivňují revenue management, lze shrnout do bodů, které jsou rozebrány v dalším textu:

■ definice produktu

■ chování zákazníků

■ cenová strategie

■ časový rámec

■ ostatní faktory

Produkt je z hlediska revenue managementu svázán zejména s problematikou marketingu, kde je produkt jako takový definován. Z hlediska ubytovacích služeb má produkt charakter ubytování, nicméně potřeba, která je tímto produktem (lépe řečeno službou) uspokojována, může být různá a může mít různý motiv. To vše záleží na charakteru daného zákazníka.

Chování zákazníků je klíčovou problematikou, která je řešena v rámci revenue managementu. Správné chování zákazníků a zejména jeho očekávaný budoucí vývoj je jedním z podstatných parametrů pro správnou aplikaci nástrojů revenue managementu. Pokud jsme schopni odhadnout, jak se budou zákazníci chovat, je aplikace revenue managementu mnohem jednodušší. Je pochopitelné, že tento úsudek je vždy odhadem, a nelze tak s jistotou říci, že se bude určitá situace znovu opakovat. Ke správné identifikaci chování zákazníka lze dnes využít řady informací, které jsou o zákaznících získávány – bavíme se mimo jiné o tzv. problematice zpracování big data, neboť množství informací, které se šíří, je obrovské. Pokud však zde hovoříme o světu, bavíme se zejména o tom elektronickém, chcete-li digitálním. Většina přístupů pro predikci budoucího chování je postavena na historických datech. S ohledem na skutečnost, že segment ubytovacích služeb je typický svojí sezónností, tak to v zásadě zjednodušuje predikci, neboť sezóny jsou poměrně silné a při situaci bez extrémních vlivů také dobře predikovatelné. To, čím je sezónnost měřena, je vlastně poptávané množství, které bylo historicky na denní bázi generováno. A právě zde nalézáme další aspekt, který hraje významnou roli při definici chování zákazníka, kterým je segmentace. Tou rozumíme rozčlenění zákazníků podle jednotlivých kritérií do několika skupin.

Cenová strategie hraje významnou roli při celé aplikaci revenue managementu v praxi. Mnohé publikace dokonce uvádějí, že rozhodování o ceně je jediným úkolem revenue managementu – s tím nelze plně souhlasit, neboť rozhodování o ceně je v zásadě jen finálním výstupem a jedním z několika rozhodovacích procesů. Pokud bychom se soustředili pouze na rozhodování o ceně, tak je vhodnější použít termín yield management, který vhodněji popisuje soustředění se převážně na tuto oblast. Pro potřeby tohoto textu a dalších úvah však za revenue management budeme považovat zmiňovaný ucelený přístup k řízení finanční stránky (výnosů a zisku) podniku. Pokud se totiž soustředíme také na ziskovost, tak při rozhodování musíme reflektovat náklady firmy, a tím se posouváme do zcela nových rozměrů než pouhé cílené úpravy ceny. Cena v ubytovacích službách má hned několik specifik. Nejprve je nutné si uvědomit, že prodej služby je odlišný od prodeje tradičního produktu. Při tvorbě ceny je nutné vycházet z aktuální situace na trhu, historických zkušeností, chování zákazníka, nákladovosti a dalších atributů. Typickým problémem, který při tvorbě ceny nastává, je skutečnost, že cena je tvořena a dohodnuta v jiném období, než kdy je realizována spotřeba dané služby (tedy samotné ubytování). Navíc u tvorby ceny zpravidla dochází k diferenciaci, cenové diskriminaci a dalším prvkům, které jsou popsány v samostatné kapitole.

Časový rámec je důležitou proměnnou, která ovlivňuje rozhodování. Z hlediska revenue managementu je nutné rozlišit, kdy je realizován nákup služby, kdy je realizována její spotřeba, jak dlouho je služba spotřebovávána nebo jak lze predikovat chování zákazníků do budoucna. Vnímání času je tedy důležité nejen při tvorbě ceny, ale také při tvorbě ceny pro konkrétního zákazníka a také pro další predikci vývoje v následujícím období. Z hlediska času lze pochopitelně sledovat jistá opakující se pravidla (sezónnost), která však mohou být vlivem několika skutečností porušena – to vše je nutné při respektování času brát v rámci revenue managementu v potaz. K lepšímu pochopení celé problematiky je proto také popsána stručná analýza časových řad s důrazem na její využitelnost v predikcích u firem poskytujících ubytovací služby.

Ostatních faktorů, které mohou ovlivnit rozhodování v rámci revenue managementu, je celá řada. Přesto je vhodné na tomto místě zmínit zejména volbu distribučního kanálu, nasmlouvané zprostředkovatele, použité informační systémy pro uchování a vyhodnocení historických dat, přístup k údajům o celém trhu a některé další atributy.

Finální rozhodnutí v rámci revenue managementu tedy není pouze o realizované ceně, jak bylo uvedeno. Mnohem sofistikovanější přístupy jsou aplikovány při rozhodování o nabízeném množství pro jednotlivé segmenty. V rámci revenue managementu tedy rozhodujeme také o segmentech, různých cenách v různých časech, volných kapacitách, které máme a které chceme dát k dispozici. Právě naše možnost a zejména ochota nabídnout různé skupině zákazníků různé množství volných kapacit je to, co posunulo moderní revenue management na propracovaný nástroj, který pomáhá dosahovat zmíněných cílů.

Osoba, která vykonává revenue management, bývá označována jako revenue manažer a v řadě ubytovacích zařízení je oddělení, ve kterém jsou rozhodnutí revenue managementu realizována, samostatné nebo součástí finančního oddělení. Je třeba uvést, že moderní přístup k revenue managementu uvádí, že je nutné se soustředit na zákazníka, a ne na produkt. V přístupu, který se soustředí na získání maximálního výnosu z prodávaného produktu, totiž může ve výsledku dojít k opomíjení budování vztahu se zákazníky a také k výsledné nižší ziskovosti oproti přístupu, který se soustředí na zákazníka. Tento druhý zmíněný přístup (označovaný také jako Customer Centric Revenue Management) pracuje více s hodnotou pro zákazníka a také s dalšími prodeji, které jsou pro revenue management typické, ale v praxi někdy opomíjené. Právě tento přístup soustředění na zákazníka je podstatou moderního pojetí správného řízení tržeb s konkrétními cíli. Na tomto místě je vhodné uvést prvky, které mají vliv na hodnotu zákazníka, který realizuje svoje nákupy v segmentu ubytovacích služeb (Kimes, 2016).

K tomu, abychom mohli hodnotu brát jako jeden z klíčových faktorů pro správné rozhodování, je nutné se zaměřit na to, jak vlastně hodnota cenu může ovlivnit. Z teoretického hlediska je tento problém rozebrán v příslušné kapitole, z hlediska revenue managementu se však na něj zaměříme nyní. Hodnota představuje klíč k pochopení toho, proč je možné provádět cenovou diskriminaci. Ve vztahu k hodnotě je však vhodné se zaměřit na to, jak hodnota vzniká a jaká je její vazba na cenu, kvalitu a poskytované služby. Pro jednodušší pochopení je komplexní přehled zobrazen v tabulce 1 (Kimes, 2016).

Tabulka 1 Vztah mezi kvalitou, cenou a hodnotou pro zákazníka

Kvalita poskytovaných služeb

Prodejní cena

Změna hodnoty pro zákazníka

beze změny

růst

pokles

beze změny

pokles

růst

pokles

růst

pokles

růst

pokles

růst

Služby (nabízené množství)

Prodejní cena

Změna hodnoty pro zákazníka

beze změny

růst

pokles

beze změny

pokles

růst

pokles

růst

pokles

růst

pokles

růst

Ve výše uvedené tabulce je znázorněna vazba mezi cenou, hodnotou a kvalitou nabízených služeb a množstvím nabízených služeb. Z výše uvedených závěrů je nutné vyzdvihnout, že uvedené relace mezi kvalitou a nabízenými službami ve vztahu k výsledné hodnotě platí pro každého zákazníka. Na straně druhé je však nutné si uvědomit, že každý zákazník přiřazuje hodnotu spotřebovávaným službám na základě své individuální hodnoticí škály, a proto nelze uvést obecný vzorec chování spotřebitele nebo obecný vzorec poskytovaných služeb. Každý podnik musí z výše uvedeného nastavit správnou kombinaci, která odpovídá požadavkům jejich zákazníků, jejich specifické lokalitě, konkurenci a řadě dalších atributů. Pro revenue management je typické využívání diferencované ceny, ta představuje vlastně aplikaci problematiky cenové diskriminace, která je popsána v příslušné kapitole.

Revenue management představuje základní prvek ke správnému řízení tržeb v rámci ubytovacích zařízení. Aby byl celý problém lépe představen, je možné se zaměřit na obecný proces rozhodování, který lze aplikovat pro představu celé problematiky. Obecný proces rozhodování se v rámci revenue managementu (Fiala, 2015) člení na čtyři základní kroky:

1. sběr a ukládání dat

2. predikce

3. optimalizace

4. řízení

Tento přístup v sobě reflektuje základní kroky, které se však vzájemně často prolínají a nefungují pouze jedním směrem jako prostý algoritmus, ale revenue manažer je nucen se často vracet k dílčím částem. Obecně lze vymezit jako důležité zejména kroky, které se vážou na predikci a optimalizaci. K predikcím se váže hned několik důležitých výstupů jako například predikované poptávané množství, predikovaná cenová elasticita, predikované rušení rezervací atp. Optimalizace (často chápána jako samostatný modul v  modelech revenue managementu) je často vnímána jako práce s množstvím bez cenové optimalizace. Důraz je poté kladen na tzv. nadkapacitní rezervaci (tzv. overbooking, který je popsán dále v textu), tedy princip umožnění rezervování vyšších kapacit, než které skutečně existují, které je postaveno na předpokladu, že určitá část rezervací nebude realizována. I když je proces rozhodování v rámci revenue managementu popsán ve čtyřech krocích, nelze jej takto chápat zcela doslovně, neboť se často jedná o velice flexibilní systémy a přístupy, které vyžadují neustálé reakce na vzniklé situace.

Detailnější popis aplikace problematiky revenue managementu je tedy možné uchopit na několika základních faktorech, které jsou nutné a typické pro využití. Jedná se zejména o segmentaci trhu, predikce poptávaného množství, tvorbu ceny a optimalizaci, overbooking a řízení kapacit.

1.1 Předpoklady aplikace revenue managementu

Z výše uvedeného textu vyplývá základní podstata revenue managementu nejen v segmentu ubytovacích služeb. Pro jeho aplikaci je nutné si uvědomit, že podniky, pro které je revenue management podstatnou složkou, čelí velice často stochastické poptávce, která je ovšem jistou měrou predikovatelná, a pomíjivosti nabízené služby. K tomu, aby podnik byl schopen aplikovat všechny prvky revenue managementu, je však nutné splnit několik dílčích předpokladů.

Jako první z těchto předpokladů se zpravidla uvádí vysoký podíl fixních nákladů. Jedná se o předpoklad, který se váže na možnost práce s volnou kapacitou ubytovacích služeb. Vysoký podíl fixních nákladů je skutečně typický pro ubytovací zařízení, i když se může s ohledem na rozšíření outsourcingu tento podíl v některých podnicích snižovat. Druhým předpokladem je schopnost provést alespoň dílčí zákaznickou segmentaci. Problematice segmentace je věnována samostatná kapitola této knihy, přesto je nutné uvést, že se segmentací také úzce souvisí třetí předpoklad, který se váže na schopnost predikce poptávaného množství jednotlivých sledovaných segmentů. Čtvrtým předpokladem možné aplikace revenue managementu je skutečnost, že je služba prodávána předem, i když je zpravidla placena až po její realizaci nebo při ní. V neposlední řadě je vhodné uvést pátý předpoklad, který se váže na využívání patřičného systému sběru dat a jejich zpracování. Může se jednat o komplexní revenue management systémy, nebo jen dílčí moduly modelů revenue managementu, které jsou využívány pro komplexní aplikaci. Není však možné aplikovat revenue management v takových podnicích, které nepracují s daty na adekvátní úrovni.

Moderní revenue management není možné aplikovat bez patřičné softwarové podpory. Pokud se nejedná o komplexní software označovaný jako revenue management systém, je nutné nalézt takové programové vybavení, které v sobě kombinuje základní statistické nástroje i optimalizační prvky. Jako vhodnou alternativou se mohou jevit rozšířené tabulkové procesory, vždy ale s patřičnou nadstavbou, která umožňuje například řešení optimalizačních úloh. Sofistikovanější řešení v sobě kombinuje už pokročilejší prvky, které mnohdy tabulkové procesory neumí řešit (například simulační přístupy, pokročilé prediktivní modely atp.). Proto je možné doporučit použití samostatného programovacího jazyka, který právě tyto prvky umožňuje aplikovat a kombinovat s elementární statistikou. Na základě provedené komparace možností v současných podmínkách lze doporučit skriptovací jazyk R, který je znám svou variabilitou a solidní uživatelskou základnou, která umožňuje využít řady připravených knihoven a dílčích řešení.

1.1.1 Pojmy a ukazatele revenue managementu nutné k jeho aplikaci

Důležitým předpokladem je také znalost několika specifických pojmů. V rámci revenue managementu je nutné realizovat řadu rozhodnutí, která musí vycházet z několika různých analýz, přístupů, odhadů a dalších nástrojů. S čím vším je nutné v rámci revenue managementu pracovat, odhaluje tato subkapitola, a to představením několika pojmů. Jedná se zejména o práci s distribučním kanálem, s cenou a hodnotou, s tvorbou ceny postavené na různých analýzách, s predikcí poptávky, o práci s volnými kapacitami a samozřejmě o vyhodnocení zvolených cest a přijatých opatření. K tomu, abychom se dokázali v těchto jednotlivých částech orientovat, je nutné objasnit práci se základními pojmy, které se v rámci revenue managementu používají a nejsou tak tradiční v jiných oblastech. Tyto termíny se často vážou na kapacity, cenu, ziskovost a další prvky, vždy však s důrazem na ubytovací zařízení.

Average daily rate (ADR) představuje průměrnou prodejní cenu jednoho volného pokoje v konkrétní den. Jedná se o jeden z nejběžnějších ukazatelů, které se v rámci ubytovacích služeb uvádí, a pro jeho výpočet je možné uvést tento vztah:

Jako kterákoliv jiná veličina postavená na průměru má i tato tu nevýhodu, že může být poměrně výrazně zkreslena extrémními hodnotami, a nemusí tak mít tu vypovídací schopnost, která se jí často připisuje. Pro svoji jednoduchost je však velice využívaná. U ukazatele ADR také není mnohdy řešena skutečnost toho, co vše pokrývají výnosy z prodaných pokojů. Je to dáno skutečností, že k prodanému pokoji jsou mnohdy automaticky poskytovány také další služby (zejména z oddělení zabezpečujícího stravování), a tyto ostatní výnosy jsou tak často součástí výpočtu ADR. Pro odlišení výše uvedeného je proto vhodné v některých případech použít ukazatel ARR (viz níže), který se soustředí výhradně na výnosy z ubytování.

Average room rate (ARR) je také průměrnou veličinou, ale oproti ADR je tento ukazatel vhodnější pro měření dlouhodobějšího výnosu z prodaného pokoje bez ostatních výnosů, protože ARR lze stanovit jako:

Average room index (ARI) lze také interpretovat jako index, který porovnává výkonnost jednoho ubytovacího zařízení (měřenou pomocí ADR) s průměrnou hodnotou tohoto ukazatele u konkurence. K tomu, abychom identifikovali konkurenci, je možné využít termín competitive set (CompSet), který se v segmentu ubytovacích služeb používá. Výpočet ukazatele ARI je možné interpretovat jako:

Index i značí ubytovací zařízení, jehož ADR sledujeme, a index c označuje průměrnou hodnotu ADR u konkurence definovanou jako CompSet. Pokud je hodnota výsledného indexu vyšší než jedna, má ubytovací zařízení v průměru vyšší prodejní cenu za daný den než firmy v konkurenčním setu a obráceně.

Average treatment rate (ATR) je ukazatel, který se využívá u ubytovacích zařízení, která zároveň nabízejí jisté léčebné procedury nebo jsou zaměřena na poskytování tzv. spa a wellness služeb. ATR poté představuje průměrnou cenu za poskytnutý balíček služeb soustředících se na léčebný, regenerační nebo ozdravný proces. V tradičním pojetí ubytovacích služeb se však příliš často nevyužívá. Lze jej stanovit jako:

Average rate per guest (ARG) prezentuje obdobné závěry jako základní ukazatel ADR, avšak soustředí se na jednoho zákazníka. Výpočet je tedy postaven jako:

Oproti ADR je tento ukazatel vhodnější pro ta ubytovací zařízení, která mají velice širokou variabilitu počtu lůžek na jednom pokoji, a nelze tedy ukazatel ADR považovat za vypovídající. Obdobně jako u ADR či jiných výše zmíněných ukazatelů se jedná pouze o průměrnou hodnotu, která má svá omezení při interpretaci ekonomické reality.

Average length of stay (ALOS) označuje termín, který má ustálený překlad jako průměrná délka pobytu. Opět se jedná o ukazatel průměru, který v sobě soustředí celé ubytovací zařízení. Výpočet ukazatele ALOS lze provést dle vztahu:

Index i (1, …, n) označuje jednotlivé rezervace a LoS (length of stay) délku pobytu (viz níže). Hodnota výsledného ukazatele se samozřejmě odlišuje u každého zařízení s ohledem na klientelu, na kterou cílí, charakter ubytovacího zařízení, destinaci a řadu dalších prvků. Lze jej použít pro konkurenční srovnání, avšak zpravidla budou v jednotlivých destinacích rozdíly jen minimální.

Average bed rate (ABR) označuje obdobnou logiku jako výpočet ARR, nyní se však soustředíme na počet lůžek, a ne na počet pokojů. Výpočet lze uvést jako:

Tento ukazatel může být pro revenue management užitečný v okamžiku, kdy se firma soustředí na maximalizaci výnosu z jedné jednotky, kterou v tomto okamžiku prezentuje právě jedno prodané lůžko.

Best rate guarantee (BRG) představuje takový přístup ke stanovení ceny, který říká, že ubytovací zařízení má na svých webových stránkách tu nejlepší sazbu a nelze nalézt s využitím jiného zprostředkovatele (za stejných podmínek rezervace) sazbu pro klienta výhodnější. Cílem této cenové (a marketingové) politiky je motivovat potenciální zákazníky k provedení tzv. přímé rezervace, tedy bez využití zprostředkovatele. Na první pohled lze uvést, že tento přístup přímých rezervací může být pro ubytovací zařízení výhodnější, neboť není spojen s nutným placením poplatků zprostředkovateli. Jinými slovy, tento způsob eliminuje explicitní náklady na zprostředkování. Problém je, že už neeliminuje implicitní náklady na zprostředkování prodeje, neboť je nutné provést celou řadu úkonů (a to také pravidelných), které jsou s tímto způsobem přímých rezervací spojeny (například SEO optimalizace webových stránek, administrativní podpora tvořených rezervací, postrezervační klientský servis atp.). O tom, zda jsou přímé rezervace pro podnik skutečně výhodnější, nelze podat jednoznačné rozhodnutí. Klíčové však je, že každý podnik musí do svého rozhodování vždy započítat také implicitní náklady, které jsou sice hůře identifikovatelné, ale mohou znamenat klíčovou změnu ve výsledném voleném přístupu k dané problematice prodeje.

Best available rate (BAR) představuje termín pro tzv. nejlepší (myšleno z hlediska zákazníka, tedy nejnižší) cenu, za kterou je možné uskutečnit rezervaci. Hodnota BAR se zpravidla mění pro každý den, a to i na budoucí období. Jedná se tedy o flexibilní typ ceny za stanovených storno podmínek. Některé ubytovací zařízení používají BAR jako referenční sazbu pro určování jiných úrovní cen – což může ale vést ke zkreslení skutečnosti a opomíjení dynamického tržního prostředí a chování spotřebitelů. Sazba BAR je zpravidla garantována jako BRG.

Booking lead time (BLT; nebo také booking window) označuje termín, který říká, jak dlouhá doba ještě uplyne od okamžiku rezervování daného ubytování nebo jiné služby do skutečné realizace. Při revenue managementu je vhodné si uvědomit, že každý segment bude pravděpodobně využívat různé dlouhé období booking lead time, a je tedy nutné u různých segmentů sledovat, jak se mění nákupní chování s klesající dobou do realizace služby.

Booking pace označuje dynamiku, s jakou rezervace přicházejí. Jedná se v zásadě o rychlost a sílu poptávky v daném segmentu. Podstatou sledování chování poptávky je jednak zpřesnění případné predikce a jednak správné řízení aktuálně využívaných kapacit. Booking pace tedy označuje termín určující rychlost, s jakou jsou realizovány rezervace.

Booking curve představuje vývoj realizovaných rezervací v čase. Jedná se tedy o křivku, která prezentuje množství rezervací (nebo využité kapacity či obsazenosti) v závislosti na čase.

Booking limits (BL) označuje množství pokojů, které jsou pro daný zákaznický segment rezervovány, a nejsou tak nabízeny jinému segmentu. Cílem takového uspořádání volných kapacit je zvýšení tržeb prodejem zákazníkům s vyšší ochotou k nákupu (Willingness to Pay).

Cenová parita (rate parity) je prvek spojený se situací, kdy ubytovací zařízení využívá pro prodej svých služeb zprostředkovatele, typicky OTA nebo jiné distribuční kanály. Cenová parita je systém, který nastavuje stejnou cenu pro všechny použité distribuční kanály směrem k zákazníkovi.

Cost per occupied room (CPOR) jsou náklady na jeden obsazený pokoj v ubytovacím zařízení. Nejjednodušší vyjádření přes vztah:

Competitive set (CompSet, konkurenční set) označuje termín, který prezentuje skupinu nejbližších konkurenčních subjektů. Jeho využití je důležité zejména při analýze konkurence a při pravidelném srovnávání konkurenčních cen.

Demand calendar (Poptávkový kalendář) prezentuje prvek, který je součástí revenue management systémů, nebo funguje jako samostatný modul v revenue management modelech. Poptávkový kalendář zachycuje v přehledové tabulce soupis jednotlivých možných cen, které jsou pro sledované budoucí období akceptovatelné, a to s ohledem na různé události, cenová omezení či maximální možné slevy. Jedná se o využívaný nástroj zejména pro svoji jednoduchost a přehlednost. Ukázka takového poptávkového kalendáře je prezentována na obrázku 1.

Obrázek 1 Poptávkový kalendář

Délka pobytu (length of stay, LoS) je termín, který označuje dobu pobytu vyjádřenou v hodnotách počtu ubytovaných nocí v jednom pokoji. Využívá se při řízení kapacit i jako prostá metrika chování různých zákaznických segmentů.

Distribuční kanál představuje cestu, skrze kterou je prodávána patřičná služba. Existuje několik distribučních kanálů, které mohou představovat také zprostředkovatele prodeje. Při jejich volbě je vždy nutné pracovat s očekávanou přidanou hodnotou a nákladovostí celé distribuční strategie.

GOPPAR (Gross operating profit per available room) je ukazatel, který se nesoustředí pouze na výnos, ale již na zisk z disponibilního pokoje. Výpočet je prezentován ve vzorci:

Oproti ukazateli RevPAR je tak GOPPAR komplexnějším měřítkem ziskovosti daného ubytovacího zařízení. Z hlediska komparace však může být tento ukazatel hůře využitelný, neboť v globálních reportech se ukazuje jen zřídkakdy.

Hodnota posledního pokoje (last room value; LRV) prezentuje maximální výnos z posledního disponibilního pokoje. Tato hodnota zpravidla roste s růstem poptávaného množství.

Konsorcia (Consortia) představují v ubytovacích zařízeních specifické označení takových firem působících v marketingu, které sdružují zpravidla nezávislé cestovní kanceláře tak, aby využily vyjednávací sílu ve prospěch zajímavější ceny. Konsorcia nabízejí ubytovacím zařízením větší poptávkové kapacity i další marketingové výhody.

MPI (Market penetration index) představuje srovnávací ukazatel mezi daným ubytovacím zařízením a trhem, a to z hlediska jeho obsazenosti. Matematicky lze tento ukazatel vyjádřit jako podíl obsazenosti ubytovacího zařízení a trhu. Pro hlubší interpretaci výsledků je vhodné tento ukazatel sledovat také v čase a porovnávat jej v různých období.

Nadkapacitní rezervace (overbooking) představuje strategii uplatňovanou v rámci revenue managementu, při které se nabízí větší množství kapacit pro daný zákaznický segment nebo celý trh, než jaké je fakticky k dispozici. Předpokladem takového chování ubytovacích zařízení je skutečnost, že ne všechny realizované rezervace jsou skutečně využity (ať už z důvodu storna rezervace, nebo jejího bezdůvodného nevyužití – tzv. no-show). Cílem takového chování podniku v ubytovacích službách je zvýšit svoje tržby a maximalizovat využití aktuálních kapacit.

No-show představuje takovou situaci v ubytovacím zařízení, při které není uskutečněna rezervace ubytovací kapacity, a to bez jejího předchozího zrušení.

Online travel agencies (OTA) představují zprostředkovatele, kteří nabízejí rezervace ubytování zpravidla na webových portálech, a to z několika zařízení najednou. Poskytují tak nejen srovnání cen, ale i různých úrovní poskytovaných služeb. Ubytovací zařízení za jejich využívání platí patřičný zprostředkovatelský poplatek.

Omezená nabídka a poptávka (constrained supply and demand) je termín související s celkovou kapacitou ubytovacího zařízení a jeho přístupem k problematice overbookingu.

Obsazenost (occupancy, Occ) představuje základní ukazatel v rámci výkonnostních ukazatelů revenue managementu. Jedná se o procentní vyjádření aktuálně obsazených pokojů oproti celkové disponibilní kapacitě ubytovacího zařízení.

Pokojonoc představuje metriku, která udává hodnotu jednoho obsazeného pokoje za jednu noc a je běžně využívaná v podmínkách České republiky.

Překážka v rezervaci ze strany zákazníka (tzv. regrets) může představovat nerealizovanou rezervaci, která byla zrušena ze strany potenciálního zákazníka – pro správnou práci v takových případech (které nejsou v online světě nikterak ojedinělé) je vhodné nastavit takové procesy zpětné vazby, které mohou identifikovat důvody takového rozhodnutí.

Překážka v rezervaci ze strany ubytovacího zařízení (tzv. denials) představuje takovou situaci, při které ubytovací zařízení odmítne příchozí poptávku po ubytovací službě. Regrets i denials představují nerealizované rezervace, které jsou nezbytnou součástí revenue managementu.

RGI (Revenue generation index) je srovnávací ukazatel postavení daného ubytovacího zařízení oproti postavení trhu jako celku. Jedná se o podíl hodnoty RevPAR ubytovacího zařízení vůči hodnotě RevPAR tržní. Výsledek vyjadřuje koeficient, který uvádí, jaký je rozdíl tohoto výkonnostního ukazatele oproti trhu.

RevPAR (Revenue per available room), česky též výnos z disponibilního pokoje. Jedná se o jeden z tradičních výkonnostních ukazatelů a představuje přehled o tom, jakých tržeb je ubytovací zařízení schopno dosáhnout z právě nabízených ubytovacích kapacit. Výpočet je možné provést s použitím dvou způsobů. První představuje základní výpočet ukazatele, druhý pak vazbu ukazatele na obsazenost a ADR.

RevPOR (Revenue per occupied room) lze také označit jako výnos z obsazeného pokoje a tento ukazatel v sobě obsahuje veškeré výnosy, které jsou k danému pokoji vázány, včetně stravování, doplňkových služeb a dalších doplňkových prodejů.

Rack room rate představuje nejvyšší stanovenou prodejní cenu pro jednotlivé typy ubytovacích kapacit, resp. pokojů. V podmínkách České republiky je také využívána jako cena, kterou musí mít ubytovací zařízení stanovenu a je označována jako tzv. pultová cena.

Rezervace představuje předběžný zájem klienta o nabízenou službu. V rámci rezervace je specifikován termín i cena a další podmínky (zejména změny či zrušení). U rezervací se také zpravidla rozlišují čtyři základní statusy. Definitivní rezervace je taková, která je potvrzená a již u ní začaly být aktivní podmínky zrušení rezervace. Provizorní rezervace je taková, která je ze strany klienta již potvrzena, ale ještě nezačaly běžet podmínky zrušení, a klient ji tak může kdykoli a bez sankcí zrušit. Opční rezervace jsou takové, na které je vystavena tzv. rezervační opce a zatím nejsou ze strany klienta (zpravidla skupiny) potvrzeny. Potenciální rezervace jsou poté takové, které zatím nejsou potvrzeny a mohou být například součástí tzv. čekací listiny (waiting list). Kapacity ubytovacího zařízení nejsou takovou rezervací nijak ovlivněny.

Revenue management systém představuje komplexní softwarové řešení, které v sobě zpravidla implementuje data z rezervačních systémů a poskytuje doporučení pro tvorbu ceny, případně i alokaci ubytovacích kapacit mezi jednotlivé segmenty na základě vytvořené predikce.

Segmentace je proces tvorby různých zákaznických segmentů, pro které se zpravidla určují různé ceny, případně se jim uvolňuje rozdílné množství ubytovacích kapacit v závislosti na očekávaném chování jednotlivých segmentů. Správně provedená segmentace je klíčovým předpokladem vhodné aplikace revenue managementu v libovolném ubytovacím zařízení.

TRevPAR (Total revenue per available room) je ukazatel prezentující celkový výnos z disponibilního pokoje, a to ze všech přidružených oddělení, ve kterých pokoj může tento výnos generovat. TRevPAR je možné stanovit jako:

Walk-in představuje takového zákazníka, který přichází poptávat služby ubytovacího zařízení bez předchozí rezervace. V současných podmínkách se nejedná o nijak hromadný jev, nicméně tito zákazníci jsou zpravidla cenově jen málo elastičtí.

Tento stručný přehled základních termínů by měl pomoci k lepší orientaci v problematice revenue managementu i k jeho implementaci v ubytovacím zařízení.

1.1.2 Informační základna pro revenue management

Dalším významným předpokladem aplikace revenue managementu je dostatečný zdroj informací, který pomůže k realizaci všech potřebných rozhodnutí. Aby mohl být revenue management realizován na solidních základech, je nutné mít k dispozici dobrou informační základnu, která poskytuje důležitý podklad pro libovolné rozhodovací procesy v rámci revenue managementu. Firemní systémy jsou v současné době na vysoké úrovni a je možné v nich zachytit velké množství informací. Z pohledu revenue managementu a oblasti ubytovacích služeb je žádoucí zaměřit se zejména na informační specifika, která jsou s tímto segmentem spojena. Pro potřeby této knihy budou následně popsány ty prvky, které se výrazně odlišují od tradičního firemního pojetí a jsou osobité právě pro oblast ubytovacích služeb.

1.1.2.1 Property management systém – PMS

Základním zdrojem informací pro revenue manažera v podniku poskytujícím ubytovací služby bude u většiny z těchto podniků systém označován jako PMS (z angl. property management system) nebo HOS (hotel operating system). Systémy mohou být velmi komplexní a zpravidla obsahují jednotlivé moduly, které jsou vzájemně propojeny. Díky tomu je možné vhodně řídit všechny úseky ubytovacího zařízení. Revenue management systém může být někdy chápán jako jeden z těchto modulů. Základním předpokladem správně fungujícího PMS je ovšem práce s rezervacemi, kapacitami, distribučními kanály, základními výkonnostními ukazateli, správou ubytovacího zařízení atp.[2]

Je patrné, že kvalitní systém PMS představuje mnohdy klíčový prvek pro správné uchopení revenue managementu, které je postaveno právě na aktuálních a komplexních datech. Proto jsou také jednotlivé revenue management systémy zpravidla napojeny na zdroj dat z PMS ubytovacího zařízení.

1.1.2.2 Revenue management systémy

Termín systém pro revenue management zpravidla označuje komplexní softwarové řešení, které je buď samostatné a napojeno na PMS, nebo se jedná o rezervační systém ubytovacího zařízení, případně o modul v komplexním systému, jak bylo popsáno v předcházející části textu. Cílem systémů revenue managementu je poskytnout patřičnou podporu pro rozhodnutí o tom, zda přijmout, nebo odmítnout přicházející poptávku po ubytovacích kapacitách, respektive zda nabízet další volné ubytovací kapacity za danou cenu. Většina revenue management systémů je postavena zejména na vhodné predikci přicházející poptávky, analýze konkurenčního prostředí a v neposlední řadě na optimalizaci, která vede k finálnímu doporučení. Kromě výše popsaného také některé systémy umožňují cenotvorbu[3].

1.1.2.3 USALI

U tradičních firem jsou základním zdrojem informací účetní výkazy. To pochopitelně platí i u firem v ubytovacích službách. Přesto je vhodné zmínit tzv. systém USALI (z angl. uniform system of accounts for the lodging industry). Výhodou systému USALI je skutečnost, že se jedná o standardizovaný systém, který je v segmentu ubytování dlouhodobě používán a je globálně rozšířen. Slouží tak jako solidní základ pro komparační analýzy. S trochou nadsázky lze tvrdit, že USALI je systém manažerského účetnictví určený ubytovacím zařízením. Systém pracuje s trojicí základních výkonnostních ukazatelů, které byly popsány v předchozím textu. Jedná se o ADR (average daily rate), Occ (occupancy) a RevPAR (revenue per available room). Ve své podstatě představuje systém USALI oborově velmi specificky zaměřené manažerské účetnictví, které je jednotné pro ubytovací zařízení se světovým dopadem. Systém USALI je postaven na tvorbě výkazu zisku a ztráty – přesto dále rozlišuje dílčí výkazy, které se v ubytovacích službách používají. Jedná se o tyto:

■ Departmental schedules – tento výkaz prezentuje náklady a výnosy jednotlivých výnosových středisek

■ Summary operating statement – představuje shrnující informace z jednotlivých středisek

■ Statement of income – je používán zejména pro majitele

Tři výše popsané základní výkazy budou v obecném pojetí popsány v následujícím textu tak, aby byla přiblížena jejich základní charakteristika a využitelnost v oblasti revenue managementu jako nástroje řídícího výnosy i náklady ubytovacích zařízení.

1.1.2.3.1 Departmental schedules

Departmental schedules je sestavován zpravidla pro výnosová střediska v ubytovacích zařízeních. Za typicky výnosová střediska jsou považována:

■ ubytování

■ stravování (tzv. food and beverages; FaB) [4]

■ ostatní

Výnosy jsou pak zachyceny v relativně velkém detailu. Může se jednat například o rozlišení výnosů podle jednotlivých zákaznických segmentů. Cílem takového pohledu je pochopitelně získat co nejpřesnější informaci o tom, odkud přesně výnosy daného ubytovacího zařízení přicházejí a jak se jejich hodnoty (a podíly) v čase mění. Lze také získat informace o rozpočtu jednotlivých středisek a také rozčlenění jednotlivých výnosů a nákladů podle jednotlivých oddělení.

1.1.2.3.2 Summary operating statement

Tento výkaz se soustředí na provozní část ubytovacích zařízení a ukazuje výnosy a náklady realizované v jednotlivých odděleních. Jedná se v zásadě o detailnější pohled na výkaz zisku a ztráty. V rámci operativního pohledu se poté USALI soustředí na pětici prvků:

■ Výnosy provozního úseku (obsahující také výnosy z departmental schedules)

■ Nerozdělené náklady z jiných oddělení

■ Poplatky za správu (které mohou být uvedeny jako % z tržeb)

■ Náklady mimo hlavní provozní oddělení

■ Rezervy

1.1.2.3.3 Statement of income

Tímto termínem lze označit to, co bychom v českém prostředí označili jako výkaz zisku a ztráty, a jedná se o výkaz shrnující veškeré informace z výše popsaných výstupů v detailním přehledu.

1.1.2.4 Údaje o trhu

S ohledem na skutečnost, že postavení konkurence je jedním z klíčových externích faktorů vstupujících do rozhodování revenue manažera, je také nutné získat dostatek informací o konkurenčním prostředí či konkrétních podnicích. Kromě veřejně dostupných informací z konkrétních nabídek, obchodního rejstříku nebo statistického úřadu je možné také využít placené údaje od firem specializujících se na shromažďování dat od jednotlivců, produkujících komplexní reporty za odvětví a danou lokalitu. Jedním z takových reprezentantů mohou být reporty společnosti STR, Inc., která je největším poskytovatelem hromadných i individuálních údajů daného trhu. Reporty jsou z tohoto hlediska velice detailní a obsahují zaměření na několik výkonnostních ukazatelů ubytovacích zařízení s důrazem na ADR, RevPAR, Occ, poptávané a nabízené množství.

Tyto reporty mohou poskytnout relativně komplexní informace o daném trhu, a to na základě historických hodnot. Ty jsou však pro řadu ubytovacích zařízení cennější právě z toho důvodu, že typická sezónnost má tendenci častého opakování, a proto mohou mnohem lépe predikovat chování spotřebitelů ve specifických termínech.

[1] Kromě ukazatele ziskovosti ROS je možné pracovat také s variantou ziskovosti investice (ROI, return on investment).

[2] Za reprezentanty takového systému mohou být v Česku označeny například systémy Previo nebo Opera.

[3] Za velmi komplexní revenue management systém lze v současné době považovat IDeaS, který je z pohledu využití podniků v ubytovacích službách v současných podmínkách zřejmě nejkomplexnějším systémem umožňujícím vhodnou kombinaci všech uvedených prvků.

[4] Pro potřeby sledování výnosů ve stravovacím zařízení je možné také vyjít ze standardů USAR (uniform system of accounts for restaurant).

2 Historicko-metodologická východiska revenue managementu

Tato kapitola v sobě spojuje výklad základních milníků ve vývoji revenue managementu jako samostatně stojící disciplíny. Nejedná se o pouhý přehled jednotlivých etap, ale spíše o dějinářský výklad základních principů a metod revenue managementu, které se používají v dnešních modelech. Je totiž nutné pochopit nejen samotnou podstatu, ale také historický vývoj, který prezentuje, jak se postupně jednotlivé metody vyvíjely a zejména z čeho vycházely a kde jsou ještě patřičné limity či dílčí nedostatky (Kimes, 2016; Yeoman a McMahon-Beattie, 2017; Yeoman, 2016). V následujících subkapitolách budou proto představeny základní milníky ve vývoji disciplíny revenue managementu.

2.1 Predikce vývoje poptávky v leteckém průmyslu

První myšlenky v rámci revenue managementu se upírají na predikci vývoje chování zákazníků ve smyslu vývoje poptávky. Pro zjištění vývoje predikce poptávky v leteckém průmyslu přispěli výrazně autoři Martin J. Beckmann a Francis A. Bobkoski. Tito ekonomové spolutvořili na University of Chicago v 50. letech dvacátého století. Oba ekonomové působili na univerzitě pod vedením Alfreda Cowleseho a působili po boku svých slavnějších kolegů, jako byli např. Gary Becker, Kenneth J. Arrow, Richard F. Muth, Lawrence R. Klein, Herbert A. Simon nebo Leonid Hurwicz.

Lze se jen domnívat, zda působení a zejména publikování a metodický přístup Beckmanna a Bobkoského byly do jisté míry ovlivněny matematickým přístupem Oskara Langeho, neboť právě Langeho příznivci odešli v roce 1953 na Yaleskou univerzitu (a právě zde Alfred Cowles založil Cowles Foundation for Research in Economics, který funguje dodnes). Je nutné zmínit, že i když na Chicagské univerzitě byly jednoznačné názorové spory (zejména mezi Langeho skupinou a spolupracovníky Knighta), stala se solidním základem teorie ceny a vznikala zde díla, která dnes tvoří podstatu revenue managementu (Weatherford, 2016).

Přístup prezentovaný v publikaci Beckmanna a Bobkoského v roce 1958 se soustředí především na rezervace a jejich rušení, které je využíváno v revenue managementu dodnes (Beckmann a Bobkoski, 1958). Autoři se sice soustředili na letecký průmysl, ale optimalizace prodejů je dodnes postavena na stejném principu i v segmentu poskytování ubytovacích služeb. I když zde ještě nebyl použit termín overbooking, bavíme se právě o těchto přístupech. Publikace však zejména hledá odpověď na otázku, které rozdělení pravděpodobnosti bude nejvíce odpovídat poptávce po sedadlech v letadle tak, aby bylo možné vhodně predikovat situaci, kdy se klient s rezervací nedostaví (no-show forecasting). Autoři vycházejí z předpokladu, že poptávku lze nejlépe odhadnout s využitím buď gama rozdělení, negativního binomického rozdělení, nebo poissonova rozdělení. Docházejí také k závěru, že právě gama rozdělení je nejvhodnější pro modelování poptávky, která se zaměřuje na no-shows, zrušené rezervace a změny rezervací. Kromě gama rozdělení je možné také vyjít z běžného normálního rozdělení.

2.2 Littlewoodovo pravidlo

Důležitým milníkem v rámci vývoje revenue managementu jako samostatné disciplíny, která může být široce aplikovatelná v prostředí poskytování služeb, se zapsal rok 1972. Právě v tomto roce bylo aplikováno tzv. Littlewoodovo pravidlo (Littlewood’s rule). Základem tohoto pravidla, resp. přístupu, je optimalizace velikosti volné kapacity, která má být vyhrazena pro zákazníky, kteří jsou ochotni zaplatit vyšší cenu (a očekávají tedy vyšší hodnotu produktu nebo služby) oproti zákazníkům s neochotou tuto cenu zaplatit. Pravidlo pracuje s jistou mírou rizika v podobě pravděpodobnosti toho, že zákazníci s ochotou zaplatit vyšší cenu existují (Littlewood, 2005; Wollmer, 1992; Takagi, 2021).

Jedná se v zásadě o jedno ze základních pravidel, na kterém jsou postaveny současné (a s velkou pravděpodobností také budoucí) systémy v oblasti revenue managementu. Pravidlo je postaveno na předpokladu dvou různých cenových úrovní pro stejný produkt. Littlewood pracoval s oblastí leteckých společností, ale tuto logiku lze docela dobře aplikovat také na segment ubytovacích služeb. Předpokládejme tedy dvě úrovně hodnoty (V) téhož produktu nebo služby. Je nutné zmínit, že hodnotu chápeme jako faktickou mezní užitečnost ze spotřeby daného produktu nebo služby, která koresponduje se subjektivním určením hodnoty. Základní model vycházel pouze z vyšší (h) a nižší (l) úrovně hodnoty. Platí tedy:

Model předpokládá pouze dvojici různých hodnot (což lze připodobnit ke dvojici různých zákazníků).5 K tomu, abychom mohli předpoklad dále rozvíjet, je nutné specifikovat oblast, ve které se tyto dvě rozdílné hodnoty (zákazníci) nacházejí – je tedy nutné definovat poptávku, která je tvořena různým množstvím dvojic takovýchto poptávajících (tedy s vyšší a nižší úrovní akceptovatelné ceny ve vztahu k jejich hodnotě). Tuto celkovou poptávku Littlewood rozdělil právě na dvě různé poptávky^6 (D), a máme tedy k dispozici:

Dl pro poptávku zákazníků s nižší hodnotou,

Dh pro poptávku zákazníků s vyšší hodnotou.

Rozhodování v rámci tohoto systému je tedy postaveno na jednoduchém předpokladu, který vychází z prvotní podmínky. Výše popsané lze tedy sumarizovat do následujícího předpokladu, kde Dm prezentuje tržní poptávku:

Pokud by poptávka trhu (Dm) byla tvořena výhradně zákazníky s hodnotou Vh (tedy Dm = Dh), není nutný žádný další rozhodovací proces, protože tržby z takto příchozích zákazníků vychází z vyšších cen, které jsou tito zákazníci ochotni akceptovat. Problém (a předpoklad rozhodovacího procesu) přichází v momentě, kdy nevíme přesně, v jakém poměru se celková tržní poptávka Dm skládá ze dvou dílčích poptávek. Pro správné pochopení rozhodovacího procesu v rámci Littlewoodova pravidla je nutné zmínit, že systém nezná přesné rozdělení celkové tržní poptávky, a proto nemáme jistotu, že pokud bychom odmítli zákazníka s hodnotou Vl, měli bychom možnost prodeje zákazníkovi s hodnotou Vh. Jinými slovy, pracujeme zde s jistou pravděpodobností toho, že zákazníci se také nacházejí v poptávce Dl. K tomu, abychom mohli pracovat s jistou mírou rizika, je nutné zavést pojem očekávané hodnoty (expected value; EV), který lépe objasní celý přístup. Předpokládáme tedy, že máme k dispozici:

Ph, l jsou pravděpodobnosti výskytu zákazníka s patřičnou hodnotou V. Celý rozhodovací proces je tedy postaven na předpokladu porovnání jednotlivých očekávaných hodnot, a to v následující logice: pokud platí, že Pl = 1, znamená to, že systém je ochoten akceptovat zákazníka s nižší hodnotou, který aktuálně poptává (proto Pl = 1), rozhodovací proces však může předpokládat s jistou pravděpodobností Ph, že se objeví zákazník s vyšší hodnotou, a tedy s vyšší cenou. Nyní je však možné říci přesnou úroveň tohoto očekávání s využitím EVh. Pro správné rozhodnutí je pochopitelně nutné znát právě Ph, která je klíčovým prvkem pro správné rozhodnutí, které maximalizuje tržby.7

Abychom získali podrobnější odpovědi na otázky týkající se aplikace Littlewoodova pravidla, je nutné vymezit dva další termíny. Nejprve je nutné zmínit, že Littlewood pracoval s předpokladem konečné kapacity možných rezervací (celkovou kapacitu označme jako Cap.). S tímto předpokladem souvisí druhý termín, tzv. protection limit (PLh), který v zásadě vymezuje podíl z celkové kapacity (respektive počet zarezervovaných produktů/služeb^8), který je vymezen pro zákazníky s vyšší úrovní hodnoty Vh. Z výše uvedeného lze tedy uvést Littlewoodovo pravidlo, které řeší tuto nerovnici:

Uvedená Ph vlastně uvádí pravděpodobnost, při které dosahujeme alespoň hodnoty protection limit PLh z celkové možné poptávky Dh^9. Pokud platí výše uvedená podmínka vyjádřená nerovnicí, je vhodnější s jistotou přijmout poptávku zákazníka s hodnotou Vl než „čekat“, zda bude realizována poptávka s hodnotou Vh. Neznámou v optimalizačním procesu je právě PLh, která uvádí, jak velkou kapacitu je vhodné „chránit“ před prodejem a držet ji pro zákazníky s vyšší hodnotou Vh.

Pro správné uchopení popsaného přístupu je však nutné doplnit také využití predikce a optimalizace jako klíčových prvků pro správnou práci s libovolným revenue management systémem. Je totiž nutné pochopit, že predikovaná poptávka je v zásadě postavena na základě určitého rozdělení pravděpodobnosti,10 a ne na striktně uvedených hodnotách. Vzhledem k tomu, že tato poptávka je predikována, je nutné počítat s jistou úrovní rizika, která přichází z podstaty stochastické poptávky jako takové.

Zásadním limitem výše uvedeného modelu je však skutečnost, že předpokládá pouze vysokou a nízkou úroveň hodnoty (Vl, Vh), a nepřipouští tedy žádnou hlubší míru cenové diskriminace než na dvě úrovně. Pro potřeby doby však bylo nutné tento model rozšířit. Toto rozšíření přišlo v roce 1987 s přístupem ekonoma Peter P. Belobaba, který rozšířil dvojrozměrný model na n-rozměrný a začal používat tzv. expected marginal seat revenue (EMSR; očekávaný mezní příjem z jednotky), na jehož principu pracuje řada současných přístupů v oblasti revenue managementu (Littlewood, 2005; Takagi, 2021).

2.3 Expected Marginal Seat Revenue

Na základě výše popsaného Littlewoodova pravidla byl postaven další model, který jej značně rozšiřuje, a umožňuje tak mnohem širší pole aplikovatelnosti. Jedná se o modely skupiny EMSR (expected marginal seat revenue). Obecný EMSR model je rozšířeným modelem postaveným na Littlewoodově pravidle a toto rozšíření bylo realizováno v průběhu doktorského studia Petera Belobaba, který v roce 1987 prezentoval tento model ve své doktorské disertační práci na MIT University (Belobaba, 1987). Model si stále klade za cíl stanovit stejnou veličinu jako původní Littlewoodovo pravidlo, ale nyní předpokládáme, že model má n různých úrovní hodnot, které jsou zákazníci ochotni zaplatit v podobě různých cen. Platí tedy, že model předpokládá Vn hodnot, a tedy i n počet zákazníků, resp. skupinu zákazníků souvisejících s n počtem poptávek. Poptávky jsou charakterizovány vlastnostmi normálního rozdělení, tedy:

Vážení čtenáři, právě jste dočetli ukázku z knihy Revenue management v ubytovacích službách. Výstavba stochastického optimalizačního modelu.
Pokud se Vám líbila, celou knihu si můžete zakoupit v našem e-shopu.