Pronósticos de Negocios

Caso “Marriot Rooms Forecasting”

I. Antecedentes del Caso
Un cuarto de hotel es un bien perecedero, si una noche se encuentra vacante, la ganancia se pierde para siempre.
En el sector hotelero, hay distintas situaciones que se deben tomar en cuenta al momento de hacer una reservación: es común que los clientes que han hecho una reservación cancelen en último momento o simplemente no se presenten en el hotel; adicionalmente, algunos clientes deciden quedarse una noche más hospedados o hacer un “late check out” o “early check out”, lo cual dificulta las operaciones de la gerencia al momento de recibir a los nuevos clientes. El problema principal para un gerente de hotel, se encuentra en tener que decirle a un cliente con una reservación que no existe un cuarto disponible para él. Los problemas del manejo de capacidad pueden verse disminuidos con un buen pronóstico sobre cuántos cuartos disponibles serán necesarios en una fecha futura.
El caso nos presenta al Hotel Hamilton operado por la cadena hotelera Marriot; los gerentes de dicha compañía son premiados por la habilidad de alinear objetivos de ocupación con objetivos de ganancia, para lo cual se apoyan en pronósticos que son usados entre otras cosas para determinar el número de personal necesario para la limpieza de las habitaciones, la recepción, los restaurantes, etc. En dicho hotel se presenta la situación de una solicitud de un tour para reservar al menos 60 habitaciones para el Sábado 22 de Agosto de 1987; para este día 1839 habitaciones ya estaban reservadas, lo cual implica que si se acepta la reservación del tour se podría dar una situación de “sobre vender” las habitaciones, sin embargo una reservación no siempre implica que el cliente se hospede esa noche en el hotel, sobre todo en noches de fines de semana.
La gerente del hotel Hamilton, sabe los costos que implican la difícil situación de no poder asignarle a un cliente con una reservación una habitación, pero también conoce la pérdida de ganancia que genera un cuarto vacante en una noche, lo cual debe de estar presente al momento de tomar la decisión de aceptar o no la reservación del tour para ese día. Mediante el uso de pronósticos que consideren el día de la semana en que se desea hacer la reservación, así como datos históricos de ocupación, se debe de tomar una decisión.

II. Respuestas a las actividades del caso a) Determine qué patrones de comportamiento están presentes en las series de tiempo “Demand”, “Tuesday Bookings” y “Pickup Ratios”, a partir del análisis y la interpretación de sus estadísticas descriptivas, gráficas y correlogramas. b) Utilizando las técnicas Naive, pronostique la demanda de habitaciones para el periodo correspondiente al martes 18 de agosto de 1987: i. a partir de la serie “Demand” ii. a partir de la serie “Pickup Ratios”, en donde su pronóstico de demanda será:
Demanda= Pickup Ratios×Tuesday Bookings y determine cuál sería el mejor pronóstico c) Una vez elegida la mejor técnica del inciso anterior, analice si la serie de errores correspondiente proviene o no de una población normal con media igual a cero, y pruebe que es una serie aleatoria. d) Utilizando la técnica Promedios Móviles de Orden f pronostique el valor de la serie “Demand” para el día martes 18 de agosto; para ello, deberá probar con distintos valores para f y determinar el más adecuado.

e) Haciendo uso de los índices estacionales (“Dow Index”), desestacionalice la serie “Pickup Ratios” y, a partir de esta serie, obtenga un pronóstico por intervalo (al 95% de confianza) para la demanda de habitaciones del martes 18 de agosto, mediante el Método de Promedios Simples. Observe que, en este caso, su pronóstico será:
Demanda= Pickup Ratios Desest×Tuesday Bookings×Dow Index donde: Pickup Ratios Desest=Pickup RatiosDowIndex f) Pronostique el valor de la serie “Demand” para el martes 18 de agosto utilizando las técnicas Suavizamiento Exponencial Simple y Winters e indique cuál es la mejor técnica. Una vez determinada la técnica de suavizamiento óptima para este caso, construya un intervalo de confianza al 90% para el valor de la serie en agosto 18. g) Por último, utilizando sus resultados anteriores y la técnica pertinente, determine si Linda Snow deberá aceptar la solicitud de reservación de 60 habitaciones adicionales para el sábado 22 de agosto. Para contestar este inciso utilice la fórmula:
Demanda= Pickup Ratios×Tuesday Bookings

III. Anexos

Anexo 1 Correlograma de nivel de datos de Demand

Anexo 1.1 Correlograma de primeras diferencias de datos de Demand

Anexo 1.2 Estadísticos descriptivos datos de Demand

Anexo 1.3 Gráfica de serie contra el tiempo de datos de Demand

Anexo 1.4 Correlograma de nivel de datos de Tuesday Bookings

Anexo 1.5 Correlograma de primeras diferencias de datos de Tuesday Bookings

Anexo 1.6 Estadísticos descriptivos de datos de Tuesday Bookings

Anexo 1.7 Gráfica de serie contra el tiempo de datos de Tuesday Bookings

Anexo 1.8 Correlograma de nivel de datos de Pickup Ratio

Anexo 1.9 Correlograma de primeras diferencias de datos de Pickup Ratio

Anexo 2.0 Estadísticos descriptivos de datos de Pickup Ratio

Anexo 2.1 Gráfica de serie contra el tiempo de datos de Pickup Ratio