Selama bertahun-tahun, industri perhotelan beroperasi di bawah keyakinan yang diterima secara luas: lebih banyak data mengarah pada keputusan manajemen pendapatan yang lebih baik. Lebih banyak sinyal, lebih banyak dasbor, lebih banyak wawasan pesaing, dan lebih banyak pembaruan harga diasumsikan akan menciptakan akurasi penetapan harga yang lebih kuat dan, pada akhirnya, pendapatan yang lebih tinggi.
Pada suatu titik, asumsi itu benar-benar tepat.
Ketika sistem manajemen pendapatan (RMS) pertama kali muncul, industri ini sedang beralih dari model penetapan harga statis menuju strategi dinamis berbasis data. Teknologi RMS awal secara signifikan meningkatkan kemampuan hotel untuk menganalisis pola pemesanan, kondisi pasar, dan sinyal permintaan secara real-time. Seiring perkembangan sistem, penyedia terus memperluas baik kuantitas maupun kecanggihan data yang dimasukkan ke dalam algoritma mereka, dengan keyakinan bahwa lebih banyak informasi akan secara konsisten memberikan hasil penetapan harga yang lebih baik.
Dan untuk sementara waktu, memang demikian.
Penetapan harga dinamis mengubah cara hotel mendekati peramalan permintaan dan strategi penetapan harga. Tim pendapatan menjadi lebih cepat, lebih informatif, dan lebih responsif terhadap perubahan kondisi pasar.
Namun di suatu titik, industri ini melewati ambang batas kritis: pengejaran data yang lebih banyak mengalahkan pengejaran keputusan yang lebih baik.
Saat ini, sebagian besar pelaku bisnis perhotelan beroperasi di lingkungan yang dipenuhi informasi. Dasbor lebih padat dari sebelumnya, perkiraan semakin rinci, dan tarif kamar dapat berubah beberapa kali sehari. Namun terlepas dari akses data yang belum pernah terjadi sebelumnya ini, banyak properti menemukan bahwa lebih banyak informasi tidak meningkatkan profitabilitas — dan dalam beberapa kasus, justru merusaknya.
Masalahnya bukan lagi kurangnya data. Masalahnya adalah kurangnya prioritas.
Industri perhotelan telah mengalami pergeseran serupa dalam beberapa tahun terakhir. Selama beberapa dekade, hotel sangat fokus pada metrik kinerja utama seperti tingkat hunian dan RevPAR (Pendapatan per Kamar Tersedia). Pada akhirnya, operator menyadari bahwa tingkat hunian yang tinggi tidak secara otomatis berarti profitabilitas yang kuat. Biaya distribusi, tekanan tenaga kerja, dan bisnis dengan margin rendah dapat mengikis kinerja keuangan meskipun angka pendapatan tampak sehat.
Akibatnya, percakapan berkembang ke arah metrik yang berfokus pada profitabilitas seperti GOPPAR dan net RevPAR, yang lebih mencerminkan kualitas pendapatan daripada sekadar volumenya.
Logika yang sama kini perlu diterapkan pada data itu sendiri.
Manajemen pendapatan selalu berkaitan dengan pertimbangan untung rugi: permintaan mana yang harus diterima, mana yang harus ditolak, dengan harga berapa, dan pada waktu kapan. Seiring waktu, para pemimpin pendapatan belajar bahwa tidak semua permintaan memiliki nilai yang sama.
Evolusi selanjutnya adalah menyadari bahwa tidak semua data memiliki nilai yang sama.
Namun, banyak hotel terus memperlakukan setiap sinyal pasar sebagai hal yang sama pentingnya. Perubahan tarif pesaing, fluktuasi jangka pendek, dan sinyal berdampak rendah sering kali diberi perhatian yang sama dengan pergeseran permintaan struktural atau tren laju pemesanan internal. Hasilnya adalah ilusi ketepatan yang menciptakan perilaku penetapan harga yang lebih reaktif tanpa meningkatkan pengambilan keputusan strategis.
Keputusan penetapan harga menjadi lebih cepat, tetapi belum tentu lebih cerdas.
Seiring waktu, hal ini menciptakan tantangan operasional yang serius. Strategi pendapatan menjadi sulit dijelaskan secara internal, lebih sulit untuk dieksekusi secara konsisten di seluruh tim, dan hampir mustahil untuk direplikasi ketika berhasil. Lebih buruk lagi, reaksi berlebihan terhadap sinyal yang kurang berharga dapat secara langsung merusak kinerja keuangan.
Perhatikan contoh umum: seorang manajer pendapatan hotel memperhatikan pesaing di dekatnya memberikan diskon besar-besaran dan segera menurunkan harga sebagai respons. Sekilas, langkah ini tampak logis. Tetapi jika permintaan hotel sendiri tetap sehat, reaksi tersebut mungkin hanya akan menggerogoti bisnis yang sudah ada dan mengurangi profitabilitas secara tidak perlu.
Masalahnya bukanlah ketersediaan data — melainkan prioritas yang diberikan pada sinyal yang salah.
Keputusan terkait pendapatan harus didasarkan pada dinamika pasar yang lebih luas dan indikator kinerja properti itu sendiri, bukan didorong secara membabi buta oleh perilaku penetapan harga pesaing.
Itulah tepatnya perubahan pola pikir yang diusung oleh Chas Scarantino, CEO dari KamarHargaGenie, percaya bahwa industri harus merangkul hal tersebut.
“Kita perlu berhenti bertanya, 'Data apa lagi yang bisa kita sertakan?' dan mulai bertanya, 'Informasi apa yang sebenarnya membantu kita mencapai hasil yang menguntungkan?'” kata Scarantino.
Meskipun konsepnya terdengar sederhana, penerapannya membutuhkan kedisiplinan.
Artinya memprioritaskan sinyal-sinyal yang secara konsisten memengaruhi permintaan yang menguntungkan, sambil sengaja mengurangi prioritas sinyal-sinyal yang menimbulkan gangguan. Artinya menyelaraskan interpretasi data dengan hasil bisnis nyata, bukan hanya mengandalkan metrik lama atau bereaksi terhadap setiap fluktuasi pasar.
Para pemimpin pendapatan yang berpandangan ke depan sudah mulai mengadopsi pendekatan ini.
Alih-alih terus-menerus melakukan optimasi, mereka semakin selektif dalam memilih informasi yang mereka andalkan. Mereka mempertanyakan sinyal mana yang benar-benar meningkatkan profitabilitas, mana yang hanya menimbulkan gangguan, dan bagaimana membangun kerangka penetapan harga yang dapat dijelaskan, terukur, dan konsisten secara strategis.
Dalam praktiknya, ini sering kali berarti menyederhanakan daripada memperluas.
Alih-alih mengejar setiap pergerakan pesaing atau bereaksi terhadap setiap pergeseran pasar, tim pendapatan yang sukses berfokus pada beberapa indikator yang benar-benar penting. Mereka membangun strategi penetapan harga proaktif alih-alih terus-menerus menanggapi volatilitas jangka pendek.
Tujuannya bukanlah untuk mengurangi peran data dalam manajemen pendapatan. Melainkan untuk mengembalikan kualitas, kejelasan, dan kegunaan data yang diprioritaskan.
Karena di pasar saat ini, keunggulan kompetitif tidak lagi hanya berasal dari memiliki akses ke lebih banyak informasi. Sebagian besar hotel sudah memilikinya.
Keunggulan sebenarnya terletak pada kemampuan mengetahui data mana yang layak diperhatikan — dan memiliki disiplin untuk mengabaikan sisanya.
Di mana Seharusnya Hotel Memulai?
Audit Keputusan Penetapan Harga Terhadap Pemicunya
Pihak hotel harus meninjau perubahan harga terbaru dan mengidentifikasi apa yang sebenarnya memicu perubahan tersebut. Apakah keputusan tersebut didorong oleh pola permintaan internal, laju pemesanan, atau pergeseran pasar yang sebenarnya? Atau apakah itu terutama reaksi terhadap diskon pesaing?
Jika penetapan harga pesaing berulang kali menentukan strategi, tim pendapatan mungkin memprioritaskan masukan data yang salah.
Bagi grup dan jaringan hotel, melakukan analisis ini di tingkat portofolio dapat mengungkap kebiasaan penetapan harga reaktif yang lebih luas yang disamarkan sebagai perilaku pasar lokal.
Definisikan Sinyal Utama dengan Jelas
Para pemimpin pendapatan harus mengidentifikasi dua atau tiga indikator yang paling konsisten berkorelasi dengan hasil yang menguntungkan. Tingkat peningkatan dibandingkan dengan perkiraan, pola lama menginap, dan komposisi segmen seringkali menjadi titik awal yang kuat.
Setelah didefinisikan, sinyal-sinyal ini harus menjadi filter utama untuk keputusan penetapan harga. Jika suatu sinyal tidak berdampak signifikan terhadap profitabilitas, sinyal tersebut tidak boleh memicu perubahan tarif.
Konsistensi menjadi semakin penting untuk operator multi-properti, di mana interpretasi yang terstandarisasi memungkinkan eksekusi strategi yang terukur.
Mengintegrasikan Metrik Profitabilitas ke dalam Strategi Pendapatan
Metrik seperti GOPPAR dan net RevPAR membantu mengidentifikasi permintaan yang tampak kuat di permukaan tetapi melemahkan profitabilitas melalui biaya distribusi atau tekanan operasional.
Perbandingan di seluruh portofolio sangat berharga karena tingkat hunian yang serupa dapat menghasilkan hasil profitabilitas yang sangat berbeda di berbagai properti.
Melakukan Audit Data Bulanan
Tim pendapatan harus secara teratur mengevaluasi sumber data mana yang memengaruhi keputusan penetapan harga dan apakah keputusan tersebut pada akhirnya meningkatkan hasil.
Tinggalkan Komentar