需要予測の手法は、大まかに以下の二つに分けられます。

① PMS 等を通じて、日々蓄積される過去の宿泊予約データや実績を統計処理する。

② WEB 上で販売されている競合施設の価格やイベント、交通機関の情報を収集・統合する。

このうち①は、処理された統計データをブッキングカーブに表示させたり、オンハンドデータをExcel 等で分析したりして需要を予測します。この利点としては自施設に特化した予約状況や条件に基づいた判断ができることが挙げられますが、反面、イベントの開催などのマーケット情報を実際の入り込み状況から把握する場合もあり、一歩遅れた対応になりがちです。

受けられなかった予約情報は実績データからは分からない

一方、②は様々なマーケット情報を収集して利用するため、エリアの需要判定には有用ですが、競合施設の安値に引っ張られたり、自施設ならではの需要が反映されづらかったりします。特にAI がデータを処理する場合は、予測の手法がブラックボックスになり、その根拠を理解しづらいところがあります。

その点、①は比較的理解しやすいものでしょう。ただ、いわゆる「満室を超える予約」は収集できません。あくまでも過去の実績に基づくため、取り込めなかった予約＝ロストビジネスが把握できません。

かつて、予約の主流が旅行会社（リアルエージェント）や宿への直接電話によるものだった時、特に電話だと「満室のために断った」という記録を残すこともできました。これがネット予約に置き換えられると、「この日に予約できる客室／プランはありません」というメッセージが自動表示されてユーザーが離脱するだけで、ロストビジネスの記録を残せなくなりました。

直近の高値販売の機会を潰している!?

例えば、夏休みの期間に火曜日のリードタイムが早く、期間中の火曜日の多くが60 日前の時点で60％以上の稼働に達していたとします。

実際には120％ほどの宿泊需要があっても、販売可能な客室数は残り40％で、最終的には20％の需要が切り捨てられて実績が残ります。これが7 日前に満室となると、実績データの統計結果として「この時期の火曜日は7 日前に売り止めになって以降は売れなくなる」という結論になります。そうすると、レベニューマネージャーには直近7 日間の需要予測が分からず、実は高値で販売できるチャンスがあっても、それを潰している可能性があります。

弾かれてしまった予約検索を自動で保存・集計する

実は、このロストビジネスを参考数値として読み取れる方法があります。自社サイトの予約エンジンで「検索条件に合致する客室／プランが0 件だった」、あるいは「検索したが希望に合致する客室／プランが見つからず離脱した」等の動きをカウントして、これらの数値をロストビジネスの変数として予測に加味する、という方法です。予約エンジンがこういった動きの計測に対応していれば、参考数値として有効活用できます。

当社・C&RM では、現在、こうした「満室等の理由で弾かれてしまったと思われる予約検索」のデータを自動で保存・集計する「ロストビジネス機能」の開発を進めています。現在お使いの予約エンジンにオプションで実装することもできますので、詳しくはお問合せ下さい。

これによって特に直近期の需要が把握しやすくなりますから、満室を超える需要があっても、ギリギリまで高値を維持して販売する、という判断がしやすくなります。

小林武嗣氏（C&RM社長）

（国際ホテル旅館2024年10月5日号）

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