Pregunta a tres personas de un grupo hotelero cuál fue la ocupación del mes pasado y es probable que te den tres cifras. No es que alguien mienta. Cada uno cuenta las habitaciones de una forma. Montar Power BI para hoteles empieza justo ahí: poner por escrito qué significa cada número antes de dibujar un solo gráfico.
Los tres números que no se discuten
Ocupación, tarifa media y RevPAR son la base de cualquier informe hotelero. Las fórmulas son sencillas:
- Ocupación: habitaciones vendidas entre habitaciones disponibles.
- ADR (tarifa media diaria): ingresos de habitación entre habitaciones vendidas.
- RevPAR: ingresos de habitación entre habitaciones disponibles. Es lo mismo que multiplicar ADR por ocupación.
Lo difícil está en la letra pequeña. El INE, en su nota metodológica de los indicadores de rentabilidad hotelera, calcula ADR y RevPAR sin impuestos y solo con los ingresos del alojamiento, sin otros servicios del hotel. Es un buen punto de partida. Luego quedan decisiones que tiene que tomar cada grupo:
- ¿Una habitación fuera de servicio por obras cuenta como disponible?
- ¿Las habitaciones de cortesía suman como vendidas, con precio cero?
- Si la tarifa incluye desayuno, ¿qué parte es alojamiento?
- ¿Qué pasa con los usos de día?
Ninguna respuesta es la correcta. La correcta es la que se aplica igual en todos los hoteles y queda escrita en algún sitio que todos puedan consultar.
Los KPIs que convierten un informe en una herramienta
Con ocupación, ADR y RevPAR sabes cómo fue el mes. Para decidir qué hacer el mes que viene necesitas algo más:
- TRevPAR: ingresos totales (habitación, restauración, spa, eventos) por habitación disponible. Enseña cuánto rinde el hotel entero, no solo las camas.
- GOPPAR: beneficio operativo bruto por habitación disponible. El que mira dirección financiera, porque un RevPAR alto con costes disparados no es una buena noticia.
- Estancia media: noches por reserva.
- Antelación de reserva: días entre que se reserva y se llega. Cambia mucho entre segmentos y dice cuándo tiene sentido mover precios.
- Tasa de cancelación, separada por canal.
- Mix de canales y su coste de adquisición. Vender directo a un ADR algo menor puede dejar más margen que vender por una intermediaria.
- Pickup y ritmo de reservas, que merecen sección propia.
Fecha de estancia o fecha de reserva: el error que más cuesta
Una reserva hecha en marzo para una estancia en agosto tiene dos fechas y las dos importan. Revenue quiere ver agosto por fecha de estancia. Comercial quiere saber cuánto se vendió en marzo. Si el modelo de Power BI solo relaciona la tabla de calendario con una de ellas, uno de los dos informes estará mal sin que nadie lo note.
La solución habitual es relacionar el calendario con las dos fechas, dejar una relación activa y activar la otra en las medidas que la necesiten. Y medir todo con DIVIDE, que evita errores cuando un hotel cerrado tiene cero habitaciones disponibles:
Ocupación = DIVIDE ( [Habitaciones vendidas], [Habitaciones disponibles] )
ADR = DIVIDE ( [Ingresos habitación], [Habitaciones vendidas] )
RevPAR = DIVIDE ( [Ingresos habitación], [Habitaciones disponibles] )Pickup: el dato que el PMS no guarda
El pickup es cuántas reservas has ganado para una fecha futura desde un día concreto. Parece fácil, pero el PMS solo sabe cómo están las reservas ahora mismo: si una se cancela, desaparece del estado actual. Para medir el pickup y comparar el ritmo con el mismo momento del año anterior hace falta guardar cada día una foto de la cartera de reservas. Sin esa foto, ningún informe puede reconstruir el pasado.
Un solo modelo para todo el grupo
El error más caro es tener un informe por hotel, cada uno con sus fórmulas. Cuando llega una duda, nadie sabe cuál es el bueno. Lo sensato es un único modelo semántico con las definiciones de arriba, y que cada persona vea solo lo que le corresponde: el director de un hotel, su hotel; la dirección del grupo, todos. Eso lo resuelve la seguridad por filas de Power BI, que conviene diseñar desde el primer día y no añadir al final.
Cómo lo aprovecha Reporbia
Reporbia no sustituye ese trabajo de modelo. Lo lleva más lejos. Con el modelo hecho, cada hotel entra en un portal con la marca del grupo, ve sus informes y puede preguntar en lenguaje natural cosas como «¿qué hotel ha perdido más RevPAR respecto al año pasado?» sin esperar a que alguien prepare un Excel. Y sin pagar una licencia de Power BI por cada director que solo consulta.
Si quieres ver cómo quedaría con tus propios KPIs, pídenos una demo. También puedes empezar por cómo funciona la marca blanca.
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Fuente oficial: Indicadores de Rentabilidad del Sector Hotelero, nota metodológica (INE).