La regressione lineare come strumento previsionale per le strutture alberghiere di piccole/medie dimensioni

La previsione dell’occupazione rappresenta al tempo stesso una sfida e una necessità per le strutture alberghiere, in particolare per quelle di piccole dimensioni, che spesso non dispongono di strumenti avanzati per l’applicazione del Revenue Management. La prima parte del presente elaborato introduce il quadro teorico di riferimento: dapprima viene analizzata la relazione tra revenue management e forecasting, per poi approfondire i principali metodi di previsione della domanda ricettiva. Viene inoltre dedicato spazio alle caratteristiche e alle limitazioni operative delle piccole strutture, e successivamente all’evoluzione del turismo montano, con un focus sulla destinazione Dolomiti e sul comune di Alleghe, dove si trova l’hotel oggetto di studio. La parte empirica è suddivisa in due sezioni. Nella prima viene analizzato l’andamento del booking pace nei 90 giorni antecedenti a tre date target estive e tre invernali, prendendo in considerazione le stagioni 2022/2023 e 2023/2024. Nella seconda, viene applicata la retta di regressione come strumento di previsione a breve/medio termine, valutandone l’efficacia nel fornire stime dell’occupazione finale. L’analisi prende in esame diversi orizzonti temporali (90-30 giorni, 90-60 giorni e 60-30 giorni) e utilizza indicatori quali il coefficiente di determinazione (R²) e l’errore percentuale per misurare le performance. Infine, i risultati vengono sintetizzati in classifiche comparative, elaborate in base a variabili come giorni di anticipo, stagione e giorno della settimana, così da identificare le condizioni più favorevoli all’accuratezza previsionale.