Zwykle temat raportowania, zbierania danych, analizy i wyciągania wniosków pozostawiamy kontrolerom czy analitykom, choć często z ich stanowiskiem zupełnie się nie zgadzamy. Bo przecież nie znają się na pracy operacyjnej, a wymogi zwiększenia wybranych wskaźników to dla nich tylko linijka w Excelu. Z drugiej strony nie można zarządzać tym, czego się nie mierzy.  Prawa rynkowe są nieubłagane, rywalizacja nasila się, a zyski są wysoce zależne od skutecznego zarządzania, co czyni jakość danych kluczowym elementem sukcesu.   

W tym kontekście, systemy takie jak Property Management System (PMS), Channel Manager (ChM), Booking Engine (BE), Central Reservation System (CRS), czy systemy finansowo-księgowe, (F-K) zapewniają nam dostęp do niezbędnych danych dla efektywnej rachunkowości zarządczej oraz administrowania przychodami.   

Przyjrzyjmy się, jak prawidłowe budowanie informacji w systemach przekłada się na finansową efektywność hotelu. Rozpatrzymy to w dwóch wymiarach: zarządzania przychodami i zarządzania kosztami, które stosowane wspólnie dają największą szansę na zysk.  

Czym różnią się fakty od opinii?  

Z jednej strony mamy nadmiar informacji i rozwiązań systemowych. Z drugiej, coraz częściej układamy poszczególne technologie w logiczny proces zbierania i łączenia danych bilateralnie. Wskaźniki przychodowe są ściśle skorelowane z kosztami -na przykład: wydłużenie pobytu gościa redukuje nakłady pracy HK oraz element prania. Z kolei wskaźniki kosztowe bezpośrednio wpływają na siatkę cenową hotelu. Wzajemna zależność oparta jest na danych, jakie otrzymujemy z różnych systemów. Stąd kluczowe jest weryfikowanie poprawności i jakości informacji.  

Jakie dane tworzą fakty? 

Wskaźniki przychodowe:  

1. 1. RN – (room nights czyli pokojonoce). Prawidłową formą jest raportowanie RN przez system wg daty wykonania usługi w danym miesiącu. Tymczasem podczas kilku audytów w różnych hotelach okazało się, że statystykę dla danego okresu buduje się według dat przyjazdu, sumując całe pobyty rezerwacji niezależnie od faktu, że część pobytu przypada na inny okres. Inaczej ujmując rezerwacja, która rozpoczynała się 31-szego lipca i kończyła się 10-tego sierpnia, była wliczana w statystykę sprzedaży lipca. Raportowanie w ten sposób RN zaburza statystykę i uniemożliwia porównanie tych samych okresów.      

Inne przypadki to praktyka zakładania rezerwacji, aby zablokować dostępność pokoju na czas renowacji lub z innego operacyjnego powodu. “Puste” RN wchodzą do oficjalnej statystyki produkcji, skutecznie ją przekłamując. Niedojazdy (NoShows) melduje się, ponieważ jest to łatwiejsze dla recepcji w zakresie obciążenia pobytu lub by zawyżyć dane statystyczne sprzedaży.  W efekcie nie wiemy, jak policzyć średni procent niedojazdów i podjąć decyzję o wielkości overbookingu, minimalizując ryzyko relokacji. 

2. ARR lub ADR (Average Room Nights/Average Daily Rate czyli średnia cena za pokój). Bardzo często średnia cena za pokój stanowi sumę różnych innych usług. W wielu obiektach plany cenowe są nieprawidłowo zbudowane i zmapowane. Brak odpowiedniej konfiguracji powoduje, że przychody z pakietu typu: śniadanie, kolacja, masaż, parking, nie są alokowane wewnętrznie przez PMS do prawidłowego centrum przychodowego, przez co przychód z pokoi zostaje zawyżony. Analogicznie inne działy zostają pozbawione tego przychodu. Zdarza się, iż rozliczenie rezerwacji jest “nabijane z ręki” za cały pobyt w jednym dniu. Taka praktyka przesuwa przychody do innych niewłaściwych dni, przekłamując rzeczywisty obraz.  

Opisane potencjalne nieprawidłowe uzgodnienia danych dla dwóch wymienionych wskaźników sprawiają, że pozostałe wskaźniki (takie, jak: RevPar czy TRevPOR) są błędne. Niesie to ryzyko nieadekwatnych decyzji, niewłaściwych prognoz sprzedaży oraz nieefektywnego planowania zasobów.   

Na podstawie nieprawidłowych danych budujemy wnioski o trendach i generujemy opinie, które nie mają odzwierciedlenia w rzeczywistych wynikach hotelu. Budowanie systemu raportowania opartego na dobrej jakości danych wymaga czasu i nieustannych korekt, ale ma doprowadzić do uzyskania korelacji między przychodami a kosztami. 

Klasyfikacja ewidencji danych odbywa się poprzez stworzenie i zastosowanie właściwego dla obiektów hotelowych planu kont (system finansowo-księgowy). Z pomocą przychodzi tu Standardowy System Rachunkowości Hotelowej (USALI), który w przeważającej części wykorzystujemy do prawidłowego przypisania kosztów do miejsc ich powstawania, zaś właściwe uporządkowanie kodów transakcyjnych w PMS-ach i grup towarowych w POS-ach tworzy przejrzystość informacji po stronie przychodowej.  Na koniec dnia dane, zarówno z systemu finansowo-księgowego, jak i z hotelowych systemów operacyjnych, muszą wzajemnie ze sobą współgrać i wspierać się informacyjnie.   

Właściwe zestawienie ze sobą przychodów i kosztów jest niezwykle istotne. Dane przychodowe z hotelowych programów operacyjnych w zestawieniu z kosztami z systemu finansowo-księgowego zapewniają dużo lepszy poziom współmierności przychodów i kosztów niż moglibyśmy uzyskać, zestawiając te kategorie wyłącznie z programu księgowego. Pomijamy tym sposobem deformację wyniku wynikającą z wpływu rozwiązań podatkowych. Rzeczywiste rozpoznanie wyniku hotelu, każdego z jego departamentów i działów, pozwala nam na precyzyjne, punktowe decyzje zwiększające efektywność wykorzystania zasobów. Dostrojenie danych na każdym poziomie gwarantuje nam optymalny wynik na linii GOP, EBITDA czy wyniku netto. Jest to ważne, gdyż te hotele, które osiągną lepsze wyniki, będą miały większe możliwości inwestycyjne, szybciej i lepiej dostosowując się do zmieniających się oczekiwań gości.   

Wskaźniki kosztowe   

Biorąc pod uwagę wyłącznie właściwe ułożenie kosztów, to możemy osiągnąć dwojaki efekt:  

• po pierwsze uzyskamy rozdział kosztów stałych od kosztów zmiennych, co już definiuje nam sposób analizy. Koszty o charakterze stałym powinny być porównywane w pełnym wolumenie miesiąc do miesiąca, z wyjaśnieniem różnic pomiędzy nimi. Koszty stałe są niezmienne w relacji do wolumenu sprzedaży i dlatego też przeliczanie ich na sprzedane pokojonoce czy pokoje dostępne nie ma większego ekonomicznego sensu. Koszty zmienne ze względu na ich bezpośrednią zależność od wolumenu sprzedaży pokoi powinny być przeliczne POR (per operating room – na pokój zajęty). Przykładem kosztów zmiennych w pokojach są: koszty sprzątnięcia pokoju, koszty prania bielizny pokojowej, koszty chemii wykorzystanej do sprzątnięcia pokoi, koszty wstawek spożywczych, koszty kosmetyków, koszty prowizji OTA i innych pośredników), natomiast w Gastronomii – Food Cost i Beverage Cost. Jeżeli powyższy podział kosztów chcielibyśmy wykorzystać do budowy modelu Break-Even Point i analizy what-if to koszty te należy przeliczać na pokój zajęty. Wartości wskaźników kosztów jednostkowych są niewielkie, jednak przy redukcji do optymalnego poziomu mogą przyczynić się do kilkusettysięcznych oszczędności w skali roku. Przy rocznym wolumenie sprzedaży 50.000 pokoi (hotel 150 pokoi) i średnim rachunku POR 45 zł obniżenie FC o 1 pkt. procentowy przyniesie oszczędności 22.500 zł. Obniżenie FC o 5 pkt. procentowych przyniesie oszczędności 112.500 zł w skali roku. W podobny sposób można wyliczyć oszczędności, jakie przyniosłoby obniżenie każdego jednostkowego kosztu Najważniejsze jest to, aby nie ciąć kosztów w sposób nieuzasadniony, gdyż może prowadzić to do anoreksji biznesowej. Koszty należy optymalizować do poziomu wartości referencyjnych, jakie są przyjęte w branży dla podobnych obiektów. 
• po drugie właściwe przypisanie kosztów do miejsc ich powstawania (MPK) pozwala na ocenę czystej efektywności funkcjonowania departamentów operacyjnych. Unikamy zjawiska rozproszenia kosztów poprzez jasno zdefiniowaną ich alokację. Umożliwia to klarowną odpowiedzialność kierowników za wyniki swoich działów, zarządzanie dokumentami i ich ścieżkę akceptacyjną (realna kontrola spływających faktur i zakupów), jak również za koszty osobowe (ewidencja czasu i miejsca wykonania pracy). Dzięki precyzyjnej alokacji kosztów GM uzyskuje narzędzie wspierające w codziennej analizie danych, które również może być wykorzystywane do zarządzania premiami na podstawie obiektywnych wyników działu.  

Reasumując, aby zachować odpowiednią jakość danych, musimy zadbać, aby spełniały one kilka kryteriów:  

• były rzetelne – czyli odzwierciedlały zdarzenia gospodarcze, które rzeczywiście miały miejsce
• były kompletne – czyli aby w danym okresie wszystkie koszty i przychody zostały zaewidencjonowane 
• były uporządkowane – poprzez właściwy plan kont, kody transakcyjne i grupy towarowe oraz właściwy transfer danych, poprzez interfejsy, nie deformujące informacji źródłowych 
• były o odpowiednim stopniu szczegółowości i posiadały łatwość agregacji w grupy nadrzędne 
• były zrównoważone informacyjnie – każdy z departamentów i działów powinien uzyskać takie informacje, aby zaspokajały potrzeby zarządzania określonymi operacjami. 

 Zastosowanie rachunkowości zarządczej w stabilnej gospodarce dawało informację zwrotną w postaci zauważalnych oszczędności. Używanie Revenue Management od lat udowadnia, że możliwe są wzrosty przychodów nawet o 30%. Od 2020 roku gospodarka znalazła się w stanie silnego wzburzenia, spowodowanego pandemią covid-19 i zamknięciem obiektów hotelowych, późniejszymi obostrzeniami sanitarnymi, gwałtownym wzrostem cen mediów, regulowanym przez rząd wzrostem płacy minimalnej oraz w konsekwencji wysoką inflacją, która nadal jest odczuwalna.  W tym dynamicznym środowisku szybkość przetwarzania danych oraz umiejętność podejmowania trafnych decyzji w odpowiednim czasie stają się fundamentem sukcesu. Efektywne wykorzystanie danych nie tylko wpływa na konkurencyjność firmy, ale również umożliwia szybką adaptację do zmieniających się warunków rynkowych, co jest niezbędne do utrzymania stabilności i wzrostu w trudnych czasach.  

Nie ma znaczenia, ile mamy informacji, jeśli nie potrafimy z nich korzystać. 

Dlaczego nie lubimy pochylać się nad raportami?  

Przyczyn naszej niechęci jest wiele – opracowanie raportu zajmuje dużo czasu, obawiamy się zmian, nie do końca rozumiemy korzyści, podejrzewamy się o brak umiejętności analitycznych. Wolimy własne przekonania i działania oparte na generalizowaniu i upraszczaniu. Dlaczego jednak nie korzystać z automatyzacji przetwarzania danych, aby osiągać przewagi konkurencyjne?  W erze cyfryzacji branża hotelarska stawia czoła nowym wyzwaniom, wymagającym szybkich i precyzyjnych decyzji zarządczych. 

Rozwiązaniem, które rewolucjonizuje sposób zarządzania w branży, jest Business Intelligence (BI).  

Według Forbesa inwestycja w automatyzację zwraca się najczęściej w ciągu kilku miesięcy do kilku lat, pozwalając zaoszczędzić od 40% do 75% kosztów, przy jednoczesnym wzroście przychodu. Zautomatyzowaneprocesy dają szybką i precyzyjną informację, co przekłada się na ogólną efektywność, zapewniając hotelom możliwość do wprowadzenia standaryzacji i wzrostu przychodów.

Czym jest BI w zarządzaniu przychodami i kosztami?  

Celem BI jest zoptymalizowanie procesów i wyłapywanie czynników, które destabilizują lub rozpraszają zysk. Zastosowanie analityki biznesowej umożliwia szybkie podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, a nie po zamknięciu miesiąca, kiedy już nie mamy wpływu na wynik. To odnajdywanie przyczyn problemów na bieżąco, lepsze zarządzanie finansami, ale także zwiększenie produktywności czy przychodu. Brak faktur – zwłaszcza w przypadku usług ciągłych (mediów, Internetu) zastępujemy tworzeniem rezerw kosztowych na bazie odczytu z liczników i stawek wynikających z zawartych umów.    

Korzystanie z BI eliminuje problem czasochłonności i możliwość popełnienia błędu wynikającego z czynnika ludzkiego. Zastępuje brak zdolności analitycznych i pozwala koncentrować się wyłącznie na zrozumieniu i interpretacji wyników. Całą mrówczą pracę – zebranie danych, ich przetworzenie oraz prezentację w postaci wybranych wskaźników, grafów i raportów wykonuje za nas technologia.  

Dla hotelu jako biznesu zostały już stworzone systemy, które zbierają, selekcjonują i analizują dane. Rozwiązania te koncentrują się zazwyczaj w ramach istniejących już systemów jak: PMS, POS, Channel Manager czy moduł analiz w programie finansowo-księgowym. Jednak w ostatnim czasie można zaobserwować jakościowy przełom w narzędziach BI. Powstają rozwiązania integrujące dane z różnych środowisk – jak programy do Revenue Management (przykładem tu może być proRMS) oraz programy controllingowe (np. proUSALI). Stopniowo następuje też integracja i systemowa wymiana informacji, zapewniając coraz większe możliwości analityczne oraz wnioskowania.  

Optymalizacja przychodów przy użyciu BI:  

Centralnym aspektem BI w hotelarstwie jest zdolność do optymalizacji przychodów. Systemy takie jak Revenue Management Systems (RMS) wykorzystujące sztuczną inteligencję i zaawansowane algorytmy, pozwalają na szybką interpretację dużych zbiorów danych, co wcześniej wymagało godzin pracy. Dynamiczne zarządzanie cenami pomaga hotelom maksymalizować przychody, nawet w okresach niższego popytu. proRMS może działać w trybie autopilot, wykonując całość procesu od A do Z. Algorytmy systemu uczą się zmian, tempa sprzedaży, historii popytu oraz codziennie pobierają i analizują ceny konkurencji. Jednocześnie, proRMS na bieżąco pobiera dane z PMS, weryfikując obłożenie i średnią cenę. Etapem końcowym procesu jest automatyczna zmiana cen i restrykcji w ChannelManager. Nie tracimy jednak kontroli, ponieważ w każdym momencie z trybu autopilot możemy przejść na tryb doradczy.  

Widok systemu proRMS w trakcie pracy:  

Optymalizacja kosztów przy użyciu BI:   

 Oparcie struktury kosztów na systemie USALI pozwala na zestawianie danych z systemu księgowego i przychodowego otrzymując wskaźniki ściśle operacyjne jak: TrevPAR, GOP, FC. Precyzyjna analiza kosztów na poziomie zarówno hotelu, jak i działu pozwala na monitorowanie procesu do momentu odnalezienia tego jednego szczegółu, który negatywnie wpływa na wynik. Wykorzystując interaktywna platformę P&L proUSALI, porównujemy wskaźniki w bieżącej realizacji do założeń budżetowych. Jeśli na poziomie KPI widzimy wzrost Food Coost, przechodzimy do bardziej szczegółowej analizy sytuacji- sprawdzamy koszty działu, weryfikujemy zmiany w strukturze sprzedaży. proUSALI oferuje maksymalną precyzję informacji, pobierając je nawet bezpośrednio z POS. Cykliczna obserwacja wyników jest podstawą nie tylko do korygowania działań na bieżąco, ale także daje nam wiedzę do tworzenia symulacji. W module what if proUSALI możemy zbadać, jak podniesienie ceny o 5 zł wpłynie na przychód. Analogicznie możemy wprowadzić symulację zwiększenia opłaty za media, kosztów umowy zlecenia czy zmiany cennika pralni, by sprawdzić jak zneutralizować dodatkowe obciążenia w P&L. 

Moduł what if proUSALI