Nel mondo del revenue management alberghiero, le decisioni sono spesso un cocktail esplosivo di numeri, esperienza e, ammettiamolo, istinto puro.
Ti è mai capitato di fissare una tariffa basandoti su una sensazione o su come sono andate le cose l’anno scorso? Se la risposta è sì, bè non sei il solo.
La maggior parte dei revenue manager ed albergatori si trova a prendere decisioni sotto pressione, affidandosi a ciò che “sembra giusto” nel momento.
Il problema è che questo terreno è più insidioso di quanto sembri. I bias cognitivi, quei piccoli trucchetti che il nostro cervello usa per semplificare la realtà, possono trasformare una strategia promettente in un disastro economico.
Sono come compagni di viaggio invisibili che ci seguono ovunque, influenzando il modo in cui interpretiamo i dati e prendiamo decisioni. Nel revenue management, dove ogni camera invenduta è una perdita e ogni tariffa sbagliata un’occasione mancata, questi bias possono costare molto caro.
Immagina di essere un revenue manager che deve decidere i prezzi per la prossima stagione. Hai una montagna di dati davanti a te, ma il tuo cervello, per semplificare, filtra le informazioni attraverso lenti distorte. Oppure ti trovi nel bel mezzo della stagione con una richiesta più bassa del previsto e inizi ad aver paura di restare vuoto, cedendo alla tentazione di “sbracare” i prezzi.
I Bias cognitivi che minano il Revenue Management
Ecco i quattro bias più pericolosi che possono sabotare il tuo lavoro.
Il confirmation bias è il primo della lista.
È la tendenza a cercare e valorizzare solo le informazioni che confermano ciò che già credi, ignorando tutto il resto. Supponiamo che il tuo hotel abbia sempre avuto un’alta occupazione durante un festival locale. Quest’anno, però, i dati mostrano un calo delle prenotazioni. Invece di adattarti, potresti pensare “è solo un ritardo, il festival riempirà tutto come sempre“. Così mantieni tariffe alte, solo per ritrovarti con camere vuote quando il festival si rivela meno popolare del previsto. Questo bias ti spinge a ignorare i segnali di cambiamento, mettendo a rischio il revenue.
Poi c’è l’anchoring effect, la tendenza a lasciarsi influenzare troppo dalla prima informazione che ricevi.
Nel pricing, questo si traduce nel basare le tariffe su un punto di riferimento, come i prezzi dell’anno scorso, senza considerare i cambiamenti del mercato. Se l’anno scorso hai venduto camere a 150 euro a notte in alta stagione, potresti ancorarti a quella cifra, anche se la concorrenza ha abbassato i prezzi o la domanda è calata.
Il risultato? Tariffe fuori mercato che allontanano i clienti o, al contrario, prezzi troppo bassi che lasciano soldi sul tavolo.
Il terzo nemico è l’avversione alle perdite.
È il nostro istinto di evitare le perdite a tutti i costi, anche quando un piccolo sacrificio potrebbe portare a guadagni maggiori. Un revenue manager potrebbe esitare a ridurre le tariffe durante un periodo di bassa domanda, temendo di “perdere” revenue immediato. Ma così facendo, rischia di perdere ancora di più, perché camere invendute non generano nulla. Immagina un hotel che mantiene tariffe alte in una settimana fiacca, sperando in prenotazioni last-minute che non arrivano mai. Abbassare i prezzi avrebbe potuto attirare più ospiti, aumentando il revenue complessivo.
Infine, il bias di sovrastima è la convinzione di essere più bravi o informati di quanto si sia in realtà.
Un revenue manager potrebbe pensare di poter prevedere la domanda con precisione chirurgica, basandosi solo sulla propria esperienza. “Quest’estate sarà un boom, alziamo i prezzi!” potrebbe dire, senza controllare i dati di mercato o le tendenze di prenotazione. Se la domanda non è quella prevista, l’hotel si ritrova con un’occupazione deludente e un RevPAR in calo. Questo bias è particolarmente pericoloso perché alimenta decisioni rischiose, spesso senza un’adeguata base di dati.
| Bias | Descrizione | Impatto sul Revenue Management | Soluzione con PMS |
| Confirmation | Favorire informazioni che confermano le proprie credenze, ignorando segnali opposti | Tariffe non allineate al mercato, occupazione bassa | Dati in tempo reale e report chiari per vedere il quadro completo |
| Anchoring effect | Basarsi su informazioni iniziali, come prezzi passati, senza adattarsi al presente | Prezzi fuori mercato, perdita di revenue o clienti | Strumenti di prezzatura dinamica che si adattano a domanda e concorrenza |
| Avversione alle perdite | Evitare perdite percepite, anche a costo di guadagni maggiori | Resistenza a sconti, camere invendute | Analisi predittive per valutare l’impatto di sconti sul revenue complessivo |
| Bias di sovrastima | Sovrastimare la propria capacità di prevedere la domanda | Tariffe troppo alte, occupazione deludente | Previsioni accurate basate su dati storici e algoritmi avanzati |
Questi bias non sono curiosità psicologiche, sono ostacoli concreti che possono sabotare il tuo revenue management. La buona notizia è che c’è una soluzione, e non si tratta di forza di volontà o allenamento mentale.
Il ruolo chiave del PMS nel pricing intelligente
La chiave è nei dati, ma non dati qualsiasi.
Servono dati chiari, aggiornati e ben organizzati, e per ottenerli hai bisogno di un PMS che sia in grado di raccoglierli correttamente e soprattutto di esporli in reportistiche, business intelligence o software di revenue management.
Un software gestionale moderno come il software Slope non è solo uno strumento per gestire check-in e check-out, è uno strumento che ti aiuta a navigare il caos dei dati del tuo mercato alberghiero.
Un buon PMS fornisce dati in tempo reale su prenotazioni, occupazione e trend di mercato, permettendoti di prendere decisioni basate sullo stato dei fatti, non sulle sensazioni. Può mostrarti il booking pace, la velocità con cui arrivano le prenotazioni, o permetterti di analizzare il pickup. Questi dati ti aiutano a evitare il confirmation bias, perché ti costringono a confrontarti con la realtà, non con ciò che vuoi credere.
Ma non basta essere un software gestionale in cloud per essere moderno. Il team del software all in one Slope investe particolarmente nel salvataggio corretto dei dati e nella possibilità di integrare a Slope software esterni come RMS e business intelligence tramite connettori API. Questi connettori permettono ai software di scambiarsi dati in maniera automatica e senza intervento manuale.
Nel 2025 è inaccettabile che un revenue manager debba ancora lottare con sistemi che salvano i dati in modo approssimativo o che non si integrano con altri strumenti. Molti software producono report confusi, inesatti o addirittura sbagliati. Se i dati non sono registrati correttamente fin dall’inizio, non possono trasformarsi in informazioni utili. E senza informazioni utili, sei costretto a tornare all’istinto, con tutti i suoi bias.
L’esempio di un hotel che ha incrementato il RevPAR del 15% grazie al PMS cloud
Prendiamo un esempio concreto. Si tratta di un hotel con cui collaboriamo a Slope, un hotel di medie dimensioni in una città turistica italiana che dopo un periodo di titubanza lo scorso anno ha deciso di rinnovare la sua tecnologia, passando al PMS in cloud integrato con il software RMS per analizzare i dati e per pilotare il pricing.
Prima di questo upgrade, il revenue manager si affidava a fogli Excel e report scaricati manualmente dal gestionale, spesso vittima del confirmation bias che lo portava a modificare i prezzi a sentimento. Manteneva tariffe alte basandosi su stagioni passate, senza notare che un evento chiave era stato cancellato.
Il risultato era un’occupazione del 40% in un periodo che avrebbe potuto essere più redditizio. Con il nuovo sistema, il manager ha avuto accesso a dati in tempo reale e previsioni accurate, che gli hanno permesso di adattare i prezzi in modo dinamico. In un solo anno, l’hotel ha registrato un aumento del 15% del RevPAR.
Secondo Slope, il PMS non si deve limitare a fornire dati ma li deve rendere accessibili e comprensibili convertendoli in informazioni. Anche senza accedere all’RMS deve essere possibile monitorare il booking pace, analizzare i canali di vendita e aggiustare le tariffe con pochi clic.
A questo punto torniamo al concetto dei bias, senza i giusti strumenti si è destinati a navigare a vista e operare “di pancia”. Sistemi obsoleti o mal integrati sono come una bussola rotta che ti fanno perdere tempo e direzione dando una illusione del risparmio ma causando un danno nel lungo periodo.
Per capire se stai vincendo la battaglia contro i bias, guarda i tuoi numeri. Un revenue management efficace si misura con un RevPAR in crescita, un’occupazione ben distribuita e la capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti. Se ti affidi all’istinto e i risultati sono altalenanti, è il momento di cambiare approccio.
Il revenue management non è un’arte intuitiva, anche se può sembrare, ma una disciplina che vive di dati.
I bias cognitivi sono sempre in agguato, pronti a distorcere le tue decisioni, ma con i dati giusti e un software all’altezza, puoi lasciare l’istinto agli artisti e concentrarti sui numeri che contano davvero.
