7 типов данных для точного прогноза завтраков в отеле: полный гайд

Оглавление

Фундаментальные данные
Исторические данные
Внешние и контекстные данные
От сбора данных к анализу

В прогнозировании работает принцип "мусор на входе — мусор на выходе". Качество и точность вашего прогноза на 90% зависят от качества данных, которые вы используете. Давайте разберем, какие именно данные нужны для создания модели, которая будет предсказывать количество гостей с минимальной погрешностью.

Фундаментальные данные (Основа основ)

1. Отчет о движении номерного фонда (ОДНФ)

Это базовый документ из вашей PMS-системы. Из него мы берем ключевые цифры: количество заездов, выездов и проживающих на конкретную дату. Это отправная точка для любого прогноза.

Ключевые поля из ОДНФ для прогноза:

Поле	Важность	Источник	Частота обновления
Количество проживающих	🔴 Критическое	PMS	Ежедневно
Количество заездов	🟡 Высокое	PMS	Ежедневно
Количество выездов	🟡 Высокое	PMS	Ежедневно
Долгосрочные гости (>7 дней)	🟡 Высокое	PMS	Еженедельно

2. Сегментация гостей

Один из самых важных, но часто игнорируемых факторов. Гости из разных сегментов ведут себя совершенно по-разному, что напрямую влияет на разницу между загрузкой отеля и гостями на завтраке.

                Детальная сегментация гостей с коэффициентами явки:
                
                    
                            Сегмент
                            Процент явки
                            Время прихода
                            Средний чек
                            Особенности
                        

                    
                            Бизнес-путешественники
                            55-65%
                            6:30-8:00
                            Средний
                            Быстрое обслуживание
                        

                            Туристические группы
                            85-95%
                            7:00-8:30
                            Низкий
                        

                        Семьи с детьми
                        75-85%
                        8:00-10:00
                        Высокий
                        Детское меню
                        

                            Долгосрочные гости
                            40-60%
                            Разное
                        Низкий
                        Привычки
                        

                
            

Сегмент	Процент явки	Время прихода	Средний чек	Особенности
Бизнес-путешественники	55-65%	6:30-8:00	Средний	Быстрое обслуживание
Туристические группы	85-95%	7:00-8:30	Низкий
Семьи с детьми	75-85%	8:00-10:00	Высокий	Детское меню
Долгосрочные гости	40-60%	Разное	Низкий	Привычки

3. Типы тарифов и их влияние

Информация о том, у какого количества гостей завтрак включен в стоимость (тариф BB - Bed & Breakfast), а у кого нет (RO - Room Only), напрямую влияет на расчет потенциального количества посетителей.

Анализ тарифов и прогнозирование:

Тип тарифа	% гостей	Вероятность завтрака	Средний чек	Стратегия
BB (Bed & Breakfast)	70-80%	85-95%	Включен	Гарантированный спрос
HB (Half Board)	10-15%	95-98%	Включен	Максимум услуг
RO (Room Only)	15-25%	20-30%	Платный	Доп. продажи
Corporate	5-10%	60-70%	По счету	Постоянство

Исторические данные (Ваш собственный опыт)

4. История потребления блюд

Нужно знать не только, сколько гостей пришло, но и что именно они ели. Эти данные помогают понять предпочтения и правильно рассчитать количество каждого конкретного блюда, а не просто "варить кашу на всех". Это особенно важно при расчете продуктов для шведского стола.

5. История списаний

Анализ того, что и в каком объеме было списано в прошлом, помогает выявить проблемные зоны и скорректировать нормы приготовления в будущем. Подробнее о методиках анализа списаний мы разбирали в отдельной статье.

Внешние и контекстные данные

6. Календарь событий

Проведение в городе крупной конференции, фестиваля или спортивного матча может кардинально изменить как количество, так и портрет ваших гостей.

7. Прогноз погоды

Простой, но эффективный фактор. В дождливый день гораздо больше гостей предпочтут остаться завтракать в отеле, чем в солнечный, когда многие захотят уехать на экскурсию пораньше. Подробнее об использовании данных о погоде для прогнозирования читайте в нашей статье.

От сбора данных к анализу: практическая реализация

Система автоматического сбора данных:

📋 Ежедневный чек-лист сбора данных:

6:00 - Экспорт ОДНФ из PMS за завтра
6:15 - Обновление сегментации гостей
6:30 - Анализ тарифов и бронирований
7:00 - Проверка календаря событий
7:15 - Обновление прогноза погоды
7:30 - Генерация итогового прогноза

Анализ взаимосвязей между данными:

🔗 Ключевые корреляции для прогнозирования:

Бизнес-гости + Понедельник: +15% к явке
Семьи + Выходные: +25% к времени завтрака
Дождь + Туристы: +30% к явке
Конференция + Business тарифы: +40% к раннему приходу

Технологии для автоматизации:

💻 Современные решения:

Интеграция с PMS: автоматический экспорт данных
API погодных сервисов: актуальные прогнозы
Календари событий: парсинг городских афиш
Машинное обучение: поиск скрытых закономерностей

Собрать все эти данные — это только первый шаг. Самое сложное — проанализировать их все вместе, выявить взаимосвязи и построить на их основе точную прогнозную модель. Руками это сделать практически невозможно.

Именно здесь на помощь приходят автоматизированные системы, такие как Zavtrix. Наше приложение способно одновременно обрабатывать все эти типы данных, находить скрытые закономерности и выдавать готовый, точный прогноз на каждый день. Это позволяет перейти от интуитивного планирования к управлению, основанному на данных.

Автоматизируйте сбор данных с Zavtrix

Zavtrix автоматически собирает и анализирует все 7 типов данных для прогнозирования. Повышайте точность прогнозов до 90%, снижайте списания на 20-30% и экономьте 15-20 часов в неделю на ручной обработке данных.

Рассчитать экономию