これまでずっとそうしてきたからという理由だけで、プロモーションや価格設定戦略を継続したことがありますか?

現状維持バイアスとは、より良い選択肢がある場合でも、変化に抵抗し、慣れ親しんだものに固執する自然な傾向を指します。ホテルの収益管理の文脈では、市場状況や消費者行動の変化によって変化が正当化されるにもかかわらず、ホテル経営者が「これまでずっとそうしてきたから」という理由で従来の価格設定モデルやマーケティング戦略に頼り続ける場合に、このバイアスが現れます。このバイアスに対抗するには、ホテル経営者は現在の戦略を見直し、積極的に新しいデータを探すことで、既存の慣行を定期的に検証する必要があります。業界のトレンドに取り組み、革新的なテクノロジーを採用することで、視点を変え、価格設定やポリシー策定に対するより動的なアプローチを促進できます。

これまで割引やプロモーションを実施したことのない高級ホテルの収益マネージャーになったと想像してください。入社時に、GM は割引はブランドに悪影響を与えると考えているため、これまでオファーを実施したことはないと伝えます。ホテルでこれまで常に行われてきた方法に固執することで、この GM は需要のある時期にゲストを呼び込み、ターゲットを絞った需要を促進する大きな機会を放棄しています。

競合他社の料金を参考にして価格設定をしたことがありますか?

アンカリング バイアスは、最初に受け取った情報がその後の決定に不当な影響を与える場合に発生します。ホテル経営者にとって、これは多くの場合、競争環境や市場の需要の変化に関係なく、ホテルが最初にオープンしたときに設定された初期の価格設定構造または料金がその後の価格設定の決定を固定し続けることを意味します。アンカリング バイアスの落とし穴を回避するには、ホテルのマネージャーは競合分析と市場調査を定期的に更新し、価格設定の決定が過去の数字だけでなく、最新かつ関連性の高いデータに基づいていることを確認する必要があります。

客室数 100 のホテルで 500 万ドル規模の大規模な客室改装を行うというシナリオを考えてみましょう。以前は競合他社と同等だった場合、稼働率の低下を恐れて料金を上げるのをためらうかもしれません。結局のところ、長年の地元の競合他社よりも 30% 高い料金であなたのホテルに泊まる人がいるでしょうか。現実には、競合他社の料金戦略に固執することで、ホテルの収益を抑制していることになります。多くの場合、収益マネージャーは料金を 15% 引き上げますが、実際には 30% のプレミアムを要求でき、重要な RevPAR と NOI を犠牲にする可能性があります。

需要予測モデルを最後に改訂したのはいつですか?

確証バイアスは、個人が既存の信念を裏付ける情報に偏り、それに反する証拠を無視する原因となります。ホテルの収益管理では、このバイアスにより、ホテル経営者が最適と考える特定の価格戦略やマーケティング手法に固執し、そうでないことを示す兆候やデータを無視することになります。このバイアスに対処するには、ホテル経営者は批判的評価の文化を育み、現在の信念に反する情報を積極的に探し出して検討する必要があります。これには、既存の戦略の有効性を客観的に評価するための顧客フィードバック、稼働率、収益データの詳細な分析が含まれる場合があります。

確証バイアスは、ホテル経営者を、返金不可ポリシーの堅持など、既存のポリシーを支持する情報に偏らせる罠に陥らせる可能性があります。返金不可などの不適切な予約ポリシーは、知らないうちに稼働率を制限する可能性があります。このバイアスに対抗し、より柔軟なキャンセルポリシーを実施することで、ホテルは顧客のニーズをよりよく満たし、稼働率を高め、収益を増やすことができます。消費者の好みに適応することが、より多くのゲストを惹きつけ、収益を高める鍵です。明らかに、消費者はコロナ後の世界で柔軟性を求めていますが、10〜15年前のホテル学校で教わったことに基づいて、確証バイアスにより、「キャンセル」という言葉を聞くとひるんでしまうかもしれません。

業界での経験から、新しいデータやツールよりも直感に頼ることはありますか?

ホテルの収益管理における自信過剰バイアスは、需要予測、料金設定、マーケティング戦略の有効性について過度に楽観的な評価につながる可能性があり、多くの場合、リソースの非効率的な使用、収益機会の損失、競争力の低下につながります。このバイアスを軽減するには、マネージャーはデータ主導の意思決定手法を採用し、外部からのフィードバックを求め、継続的な学習と適応を奨励し、チームの意見を歓迎する協力的な環境を育む必要があります。ホテルの収益マネージャーは、堅牢なデータと多様な視点に基づいて決定を下すことで、戦略を市場の現実にうまく合わせ、全体的な財務実績を向上させることができます。

おそらく、あなたは以前の勤務先で、それぞれ 500 室以上の高級ホテルを 10 軒以上運営する収益管理システム ベンダーを使用していた (そして、それを気に入っていた) でしょう。そのベンダーは非常に懸命に働いていたため、あなたはそのベンダーを新しい会社で使うことにしました。その会社は 30 室のホステルを 2 軒所有する新興ホステル ブランドで、今後 5 年以内に 100 軒以上のホステルに拡大することを目指しています。あなたは適切なベンダー選択プロセスを実行しないことに決めました。あなたは過信バイアスによって、このベンダーが新しい会社で非常に効果的であると信じてしまいますが、実際にはそのベンダーは大規模な高級ホテルほど小規模なホステルには効果的ではないかもしれません。

料金を調整するときに、長期的なデータよりも、記憶に残る顧客とのやり取りやレビューを優先したことがありますか?

空室状況バイアスは、最近の出来事や非常に記憶に残る出来事を過度に重視することで、意思決定に影響を及ぼします。たとえば、ホテルが最近料金の値上げに関する苦情をいくつか受けた場合、より広範なデータでそのような値上げが裏付けられているにもかかわらず、マネージャーは必要な調整をさらに実施することをためらう可能性があります。ホテル経営者は、個別の出来事に対する反応的な対応ではなく、包括的で長期的なデータに基づいて決定を下すことで、このバイアスを軽減できます。広範なデータ セットと傾向分析を定期的に確認することで、ホテルのパフォーマンスをより正確に把握し、より情報に基づいた価格設定戦略を導くことができます。

空室状況の偏りにより、ホテル経営者は最近のいくつかの否定的なレビューの影響で、価格を上げるのを避けるかもしれません。ホテルが高すぎるという悪いレビューが 5 件連続で寄せられたと想像してください。価格を上げるという考えにひるむかもしれませんが、レビューには、その 5 人のゲスト全員が Groupon のプロモーションを購入し、典型的な顧客層を代表していないことが示されていない可能性があります。そのため、価格を上げないことで、空室状況の偏りが収益と利益に悪影響を及ぼします。

ビジネスへの初期影響を懸念して、新しいテクノロジーやサービスの導入を遅らせたことがありますか?

リスク回避とは、大きな利益を得られる可能性がある場合でも、リスクを回避する傾向のことです。ホテルの収益管理では、これがマイナスの結果への恐れから、新しい価格戦略やマーケティング キャンペーンの導入をためらうことにつながります。このバイアスを克服するには、ホテル経営者は新しいアイデアを試すために小規模な実験を検討し、全面展開する前に限られた規模でその効果を評価する必要があります。このアプローチにより、潜在的なリスクと利益を慎重に評価できるため、より大きな戦略変更を検討するときに、より自信を持って意思決定を行うことができます。

リスク回避は、ホテル経営者が市場回復期のチャンスを逃す原因となる可能性があります。否定的な反応を恐れて客室料金を 100 ドルに据え置く 100 室のホテルでは、稼働率が 75% になり、収益が 225,000 ドルになる可能性があります。しかし、価格弾力性の低い市場環境では、料金を 120 ドルに調整しても稼働率は 3% しか低下せず、収益は 259,200 ドル、利益は 34,200 ドルに跳ね上がる可能性があります。このホテルのコストが 157,000 ドルであると仮定します。最初のケースでは、NOI は 68,000 ドルであり、リスク回避を排除すると NOI が 50% 増加することを意味します。このシナリオは、データに裏付けられた計算されたリスクを取ることで、ホテルの収益と収益性を大幅に向上できることを示しています。

データとテクノロジーは偏見を明らかにし、排除するための鍵となる

認知バイアスは、私たちの祖先が限られた情報で命を救うための迅速な決定を下すことを可能にした進化のメカニズムとして生まれました。こうした精神的な近道は先史時代の環境では有益でしたが、ホテルの収益管理などの現代の複雑な分野では有害となることがよくあります。

今日、こうした根深い偏見に頼ると、データが豊富で変化の速い業界では誤った判断や間違いにつながる可能性があります。こうした偏見に対抗するには、 Smartpricing収益管理ソフトウェア (RMS) などの高度なツールを活用することが不可欠です。収益管理ソフトウェアは、人間の判断に影響を与える感情的または主観的な影響を受けずに、広範なデータ分析を利用して客観的で一貫性のある意思決定をサポートします。RMS を実装することで、ホテル経営者は確かなデータで直感に疑問を投げかけ、収益の可能性を最大限に引き出す情報に基づいた意思決定を行うことができます。人間の能力を補完するテクノロジーを統合することで、ホテルの収益管理者は戦略を強化し、意思決定が収益性が高くデータ主導であることを保証し、認知バイアスがもたらす落とし穴を回避できます。

収益管理ソフトウェアは、ホテルの収益マネージャーが初期の価格戦略や過去の料金に過度に影響されないようにする上で重要な役割を果たします。競合他社の価格設定、市場の需要、経済状況など、さまざまなデータ ソースを集約することで、RMS は価格設定の決定が最新かつ関連性の高い情報に基づいていることを保証します。この継続的な再調整により、マネージャーはリアルタイムの市場状況に効果的に対応でき、意思決定プロセスの足かせとなる古いベンチマークから解放されます。

RMS のもう 1 つの大きな利点は、シナリオ分析を実行できることです。これにより、収益マネージャーはさまざまな価格設定戦略をテストし、実際のリスクなしで潜在的な結果を確認できます。この機能は、マネージャーが否定的な結果を恐れて革新的な戦略を採用するのを妨げる可能性のある自然なリスク回避を減らすのに非常に役立ちます。さまざまなシナリオをシミュレートすることで、RMS は実験のための安全な環境を提供し、新しいアプローチの可能性のある影響に関する洞察によって意思決定の信頼性を高めます。

認知行動バイアスについてさらに詳しく知りたい場合は、故チャーリー・マンガーの著作やダニエル・カーネマンの『ファスト＆スロー』を読むことを強くお勧めします。

この記事はHotelTechReportとSmartpricingの共同制作です。