Oleh Power Pro Pro Insights
Evolusi Revenue Management (RM) dalam industri perhotelan telah mentransformasi strategi penetapan harga dari Static Pricing berdasarkan seasonality menjadi model Dynamic Pricing berbasis AI yang mengoptimalkan pendapatan secara real-time. Dengan meningkatnya persaingan, transparansi harga yang lebih tinggi akibat kehadiran OTA, dan perubahan perilaku konsumen, hotel harus mengadopsi strategi penetapan harga berbasis data agar tetap kompetitif. Sistem Revenue Management modern (RMS) memanfaatkan machine learning, benchmarking kompetitor, dan predictive analytics untuk menyesuaikan harga secara dinamis, memastikan pendapatan maksimal sekaligus mempertahankan kepuasan tamu. Namun, seiring evolusi ini, muncul pertimbangan mengenai pentingnya memiliki sumber data yang akurat dari PMS. Karena model AI hanya akan maksimal jika mengolah data yang valid dan akurat. Artikel ini membahas evolusi RM, peran teknologi, tren global, serta studi kasus yang menyoroti Best Practice, memberikan wawasan practice bagi profesional industri yang ingin mengoptimalkan strategi penetapan harga mereka sambil menjaga kepercayaan pelanggan dan profitabilitas.
Key Insights
1. Peralihan dari Static Pricing ke Dynamic Pricing
Secara historis, banyak hotel menggunakan rate structure yang static atau berdasarkan seasonality. Tarif mungkin ditetapkan setahun sekali—mungkin dengan pembagian “high” season dan “low” season. Namun, karena semakin intensnya persaingan dengan hotel lain karena adanya channel online, ditambah dengan sensitivitas harga di kalangan konsumen telah mendorong industri ke arah strategi yang lebih fokus ke Dynamic Pricing.
Adopsi Yield Management dari Industri Penerbangan
Dipelopori oleh industri penerbangan pada 1970-an dan 1980-an, Yield Management pada akhirnya merambah industri perhotelan pada awal 1990-an. Marriott, misalnya, menjadi penerap awal yang signifikan dengan menggunakan model komputer untuk memprediksi fluktuasi permintaan dan menyesuaikan tarif. Hal ini secara substansial meningkatkan profitabilitas dan penerapan Dynamic Pricing bagi pelaku industri perhotelan lainnya.
Penyesuaian Rate secara Daily dan Intra-Day
Seiring perkembangan teknologi, banyak hotel beralih ke strategi penyesuain rate secara daily—bahkan ada hotel yang melakukan penyesuaian rate beberapa kali dalam satu hari (Intra-Day). Misalnya, sebuah properti dapat menaikkan tarif di pagi hari jika terjadi lonjakan Booking yang tidak terduga, lalu menurunkannya di sore hari jika Occupancy Rate tetap lebih rendah dari forecast. Meskipun strategi ini menguntungkan pendapatan, penerapannya membutuhkan alat Forecasting yang canggih, sistem PMS yang memiliki Data Integrity yang kuat, dan staf yang berpengalaman agar eksekusi tetap konsisten di seluruh Distribution Channels.
2. Kekuatan AI dan Data Analytics
Salah satu perkembangan paling besar pengaruhnya dalam Revenue Management modern adalah integrasi AI dan big data. Platform RMS sering menggunakan algoritma machine learning untuk memproses:
Historical Booking Patterns Sistem berbasis AI menganalisis data pemesanan bertahun-tahun, yang dikelompokkan berdasarkan hari dalam seminggu, bulan, event, dan pola lainnya. Machine learning dapat mendeteksi tren yang lebih sulit terdeteksi (misalnya, dampak festival tahunan di sekitar hotel), yang membantu meningkatkan akurasi forecasting demand.
Competitor dan Market Signals Rate-shopping tools and real-time market intelligence memungkinkan hotel melihat tarif kompetitor. Model AI kemudian memasukkan pergerakan kompetitor, pergerakan demand, dan event skala kota, memberikan saran penetapan harga yang lebih akurat sesuai dengan kondisi pasar sebenarnya.
Consumer Sentiment dan Media Sosial Data-data seperti percakapan media sosial, pencarian web, atau pengumuman event lokal dapat memberi alert pada hotel mengenai kemungkinan untuk naik atau turunnya permintaan. Misalnya, lonjakan diskusi di sosmed tentang konser yang baru dijadwalkan dapat dijadikan dasar untuk menaikkan tarif pada akhir pekan tersebut jauh sebelum kompetitor melakukannya.
Contoh dari dunia nyata dapat mengilustrasikan peningkatan revenue menggunakan kekuatan AI. Salah satu jaringan hotel global berhasil menaikan RevPAR secara signifikan setelah menerapkan RMS berbasis AI yang mengolah data harga kompetitor dan event lokal. Sementara itu, sebuah hotel di Amerika, menganalisa data pembatalan flight akibat badai untuk memprediksi wisatawan yang akan terdampar sebagai akibat dari flight cancellations tersebut, kemudian menyesuaikan strategi dan rate untuk mendapatkan demand tersebut —mengilustrasikan bahwa data eksternal juga bisa menjadi kunci emas untuk Dynamic Pricing.
3. Competitor Benchmarking: Jadilah Pemimpin, Bukan Pengikut
Meluasnya ketersediaan data harga kompetitor (yang di update hampir real-time) bisa menjadi pedang bermata dua. Di satu sisi, data ini menyediakan informasi penting tentang bagaimana kompetitor merespon kondisi pasar; di sisi lain, hal ini bisa juga menjebak hotel untuk terjerumus ke perang harga yang beresiko.
Jangan ikut “Terjun ke Lubang Buaya Bersamaan”
Berbagai studi berulang kali menunjukkan bahwa menurunkan harga hanya demi mengejar Occupancy Rate marjinal dapat mengurangi profitabilitas jangka panjang. Sebuah studi 10 tahun terhadap 4.000 hotel di Eropa menegaskan bahwa properti yang secara konsisten mempertahankan tarif di atas kompetitor—tentunya produk mereka menawarkan nilai yang sepadan—mampu meraih RevPAR yang lebih tinggi meski Occupancy Rate mereka sedikit lebih rendah.
Jadilah lebih Strategis
Jangan menjadi reaktif terlalu terhadap harga kompetitor, hotel yang berhasil menerapkan dynamic pricing just menggunakan data kompetitor untuk mempertajam forecasting demand mereka. Jika Forecasting menunjukkan demand yang kuat, hotel tidak perlu ikut ke dalam perang harga yang sia-sia. Sebaliknya, jika demand benar-benar lesu, hotel bisa menyesuaikan harga atau sedikit lebih rendah dari kompetitor sebagai langkah strategis untuk menangkap segmen yang sensitif terhadap perubahan rate.
4. Perilaku Konsumen dan Pertimbangan Etika
Tamu hotel saat ini sangat mudah untuk mendapatkan informasi dan membandingkan harga secara online. Hal ini menciptakan peluang sekaligus tantangan:
Tamu sudah terbiasa dengan Dynamic Pricing
Banyak tamu/wisatawan, terutama mereka yang terbiasa dengan tarif penerbangan atau harga kendaraan online yang naik-turun, sudah terbiasa bahwa rate bisa berubah. Para tamu ini sering mengharapkan diskon saat memesan lebih awal atau di periode low season, dan umumnya bersedia membayar lebih pada saat high-season atau pemesanan mendadak.
Tetap Adil dalam Menerapkan Dynamic Pricing
Meskipun pada prinsipnya Dynamic Pricing sekarang sudah dapat diterima, perbedaan harga yang signifikan tanpa penjelasan bisa terlihat “tidak fair.” Penelitian menunjukkan bahwa hampir setengah dari wisatawan mungkin memandang praktik dynamic pricing dengan skeptis jika mereka merasa ada kenaikan harga yang terasa aji mumpung atau menemukan penawaran yang lebih baik di tempat lain setelah memesan. Komunikasi yang jelas menjadi penting antara hotel dan tamu—misalnya dengan menjelaskan mengapa tarif lebih tinggi pada peak season atau menjelaskan bahwa diskon hanya khusus untuk Occupancy Rate di menit-menit terakhir—dapat membantu mengurangi persepsi negatif.
Membangun Kepercayaan dengan Transparansi
Group-group hotel secara bertahap menerapkan kebijakan seperti best-rate guarantee atau flexible rebooking untuk mengurangi friksi. Sementara itu, membatasi “price gouging” selama krisis dan memastikan bahwa algoritma tidak mendiskriminasi data pelanggan menjadi perhatian utama bagi hotel yang ingin menjaga image yang positif dan loyalitas jangka panjang.
5. Studi Kasus Global Menegaskan Nilai Strategis RM
Dari group-group besar seperti Marriott dan Hilton hingga jaringan hotel dengan segmen lebih terjangkau, studi kasus di lapangan memperlihatkan bagaimana strategi RM yang tepat sasaran dapat meningkatkan keuntungan. Group Hilton menjadi salah satu group yang pada awalnya menawarkan Dynamic Corporate Rate, kemudian peralihan Marriott ke redemption poin yang dinamis dalam Loyalty Program Bonvoy, dan penerapan AI Forecasting oleh jaringan hotel di Eropa semuanya menegaskan bagaimana strategi penetapan harga yang strategis dapat menghasilkan peningkatan pendapatan yang terukur sekaligus menjaga kepuasan tamu.
Diskusi
Temuan ini menegaskan realitas krusial: Revenue Management bukan lagi menjadi sesuatu yang opsional, melainkan menjadi pendorong utama bagi hotel. Seiring teknologi yang memudahkan hotel pengumpulan dan analisis data, bahkan hotel yang lebih kecil atau independen memiliki peluang untuk melampaui kompetitor dengan pengambilan keputusan penetapan harga yang lebih cerdas dan cepat.
1. Sentralitas Teknologi yang Meningkat
Adopsi luas solusi RMS berbasis cloud dan channel manager telah memungkinkan hotelier memperbarui tarif secara bersamaan di OTA, situs web langsung, dan global distribution systems. Namun, teknologi saja bukanlah segalanya—efektivitasnya bergantung pada kualitas data yang didapat serta keahlian revenue manager yang paham menafsirkan forecasting dan melakukan override sesuai kondisi.
2. Peran Manusia Penting dalam AI-Driven RM
Berlawanan dengan kekhawatiran bahwa AI mungkin menggantikan peran manusia, penelitian menunjukkan bahwa manusia tetap esensial. Revenue manager yang berpengalaman dapat mengarahkan AI sesuai dengan visi dan strategi hotel, hal ini yang tidak ada pada AI murni. Misalnya, AI mungkin menyarankan kenaikan rate yang tinggi begitu mendeteksi kenaikan demand sebagai akibat dari sebuah bencana di kota, tetapi seorang Revenue Manager dapat menolak keputusan tersebut karena menganggapnya tidak etis dan bisa merusak reputasi. Hotel yang ingin mendapatkan hasil terbaik harus berinvestasi dalam melatih tim mereka untuk memanfaatkan AI sebagai alat pendukung keputusan yang kuat, bukan sekadar pententu harga tanpa pertimbangan.
3. Ekspektasi Pelanggan yang Berkembang
Tamu sekarang sering mengharapkan penawaran last minute, tetapi juga menginginkan keadilan. Mereka mungkin bisa menerima kenaikan rate ketika ada event besar, namun menolak kenaikan harga yang tersembunyi atau tidak transparan. Komunikasi yang konsisten—baik melalui pesan di situs web, email konfirmasi, atau penjelasan di front-desk—memegang peranan penting dalam membangun penerimaan. Selain itu, Loyalty Program dan special rate bagi member dapat menciptakan rasa istimewa bagi tamu yang kembali, meredam dampak perubahan harga yang sering terjadi.
4. Profit vs. RevPAR vs. Guest Experience
Fokus baru di industri menuju ke arah memaksimalkan profit yang tidak hanya bergantung terhadap metrik yang simple seperti RevPAR (Revenue per Available Room). Misalnya, diskon untuk kamar mungkin merugikan Average Daily Rate (ADR), tetapi jika berhasil meningkatkan Occupancy Rate hingga titik di mana revenue outlet restaurant naik secara signifikan, total profit dapat meningkat. Pendekatan secara menyeluruh—sering disebut “Total Revenue Management”—mempertimbangkan pengeluaran tamu di luar room saja (spa, restoran, parkir, dan sebagainya) dan menghitung apakah menurunkan Room Rate dapat membuat peningkatan average spending tamu.
5. Menavigasi Risiko Etika dan Reputasi
Meskipun Dynamic Pricing diakui sebagai alat yang efektif untuk menyesuaikan tarif dengan permintaan real-time, praktik ini juga dapat memicu kritik jika dianggap eksploitatif. Tuduhan price gouging selama krisis, misalnya, telah mendorong beberapa merek hotel besar untuk menerapkan pedoman internal yang membatasi permainan rate pada saat darurat. Demikian pula, memastikan bahwa tidak ada kelompok tamu yang secara sistematis dikenakan tarif lebih tinggi (walaupun tanpa sengaja) sangat penting untuk menjaga kepercayaan tamu. Sistem dan tim RM yang baik tidak hanya mempertimbangkan keuntungan jangka pendek tapi juga efek jangka panjang.
Secara keseluruhan, diskusi ini menunjukkan bahwa Revenue Management, dalam bentuknya saat ini, adalah tindakan penyeimbangan. Hotel harus menjadi lebih fleksibel dengan mengambil keputusan berbasis data tanpa mengabaikan persepsi konsumen, batasan etika, dan kelayakan operasional. Mereka yang berhasil menyeimbangkan hal-hal ini dapat memanfaatkan strategi Revenue Management untuk pertumbuhan yang jangka panjang dan meningkatkan loyalitas pelanggan.
Kesimpulan
Revenue Management dalam industri perhotelan telah berevolusi dari sekadar menaikkan harga ketika peak season dan menurunkan ketika low season, menjadi Dynamic Pricing berbasis teknologi yang lebih kompleks, mengintegrasikan data real-time market, consumer behavior insights, and strategic brand positioning. Group-group hotel sudah melihat RM sebagai komponen penting dalam strategi komersial mereka, sering menyelaraskan pemasaran, distribusi, dan operasional untuk memastikan bahwa “kamar yang tepat dijual kepada tamu yang tepat pada waktu dan harga yang tepat.”
Poin-poin utama dari evolusi ini jelas:
Teknologi dan AI Bersifat Transformasional Hotel yang mengimplementasikan RMS canggih dan machine learning dapat memprediksi permintaan dengan lebih akurat, menyesuaikan tarif lebih dinamis, dan berpotensi untuk memaksimalkan revenue.
Kompetisi Bukan Satu-Satunya Referensi Meskipun memantau dan membandingkan harga kompetitor tetap penting, mengikuti perang harga tanpa pertimbangan yang strategis, jarang membuahkan hasil jangka panjang. Sikap penetapan harga yang lebih strategis sering menghasilkan kinerja RevPAR yang lebih baik seiring waktu.
Persepsi Konsumen Penting Dynamic Pricing dapat menjadi bumerang jika dipersepsikan tidak adil atau dianggap aji mumpung. Komunikasi yang jelas, Loyalty Program, dan guideline yang jelas—terutama pada masa krisis—membantu menjaga kepercayaan.
RM Melampaui Penetapan Harga Kamar Memaksimalkan total profit dapat melibatkan diskon atau menggunakan package-package tertentu, terutama ketika layanan outlet-outlet tambahan di properti hotel dapat menutup atau melebihi selisih room revenue.
Di pasar global yang bergejolak, dipengaruhi oleh perubahan pola travelling, ketidakpastian ekonomi, dan teknologi baru, Revenue Management menjadi menonjol sebagai kunci menjadi unggul dalam kompetisi. Dengan menggabungkan analisa data yang kuat dan kebijakan berorientasi tamu, hotel dapat mendapatkan peningkatan pendapatan jangka pendek sekaligus membangun goodwill pelanggan yang mendasari kesuksesan jangka panjang.
Rekomendasi
Di bawah ini adalah strategi yang dapat diterapkan oleh hotel yang ingin meningkatkan atau menyempurnakan Revenue Management mereka. Setiap rekomendasi didasarkan pada temuan penelitian, Best Practice industri, dan skenario dunia nyata di mana hotel telah memperoleh manfaat nyata.
Pastikan Hotel Sudah Menggunakan PMS yang Datanya Akurat Poin paling penting sebelum menerapkan rekomendasi yang lain. Karena model AI hanya dapat diandalkan sejauh data yang diinput tepat dan akurat. Pastikan property management system (PMS) memiliki data integrity yang bagus. PMS Anda harus mencatat informasi pemesanan, segmentasi, laporan keuangan, dan data lainnya dengan akurat. PMS seperti Power Pro Hotel System yang merupakan satu-satunya PMS dengan two-way integration di indonesia, dapat memastikan bahwa semua angka terjamin keakuratannya karena sumber transaksi dapat diaudit dengan sangat mudah. Menerapkan model AI ke sistem PMS yang datanya tidak akurat, tidak bisa di trace, hanya akan menjadi sia-sia.
Integrasikan Total Revenue Management Perhatikan Lebih dari Sekadar Tarif Kamar Evaluasi apakah penyesuaian tarif kamar dapat mendorong pendapatan tambahan (misalnya, upselling breakfast, spa, parkir). Gunakan metrik seperti Total RevPAR atau GOPPAR (Gross Operating Profit per Available Room) untuk mengukur kesuksesan. Buat Package dengan StrategiAlih-alih mendiskon kamar begitu saja, ciptakan package yang menyertakan fasilitas tambahan. Pendekatan ini mempertahankan rate integrity sambil tetap menambahkan value bagi tamu.Contoh: Sebuah properti resor menawarkan paket “Stay & Dine” dengan sedikit diskon. Meskipun tarif kamar turun 10%, peningkatan pendapatan makanan dan minuman membuat setiap booking lebih menguntungkan secara keseluruhan.
Perkuat Kompetitor dan Market Intelligence Pantau Kompetitor Setiap Hari, Namun Jangan Terlalu Reaktif Tetapkan guideline yang jelas bagi tim: hanya menyamai atau menurunkan harga mengikut kompetitor ketika indikator demand yang nyata mendukungnya. Pertimbangkan bagaimana image brand properti, renovasi terbaru, atau kualitas service Anda dapat membuat customer menerima selisih harga. Manfaatkan Data Demand EksternalPantau kalender acara lokal, pembatalan penerbangan, pola cuaca, dan tren media sosial untuk memprediksi lonjakan atau penurunan demand sebelum terdeteksi kompetitor.Contoh: Sebuah Hotel di Amerika menyesuaikan pengeluaran pemasaran dan sedikit menaikkan harga saat terjadi pembatalan penerbangan akibat badai salju, sehingga berhasil menarik wisatawan yang terdampar yang membutuhkan penginapan mendadak.
Komunikasikan Transparansi dan Keadilan Gunakan Best-Rate Guarantees Iklankan secara jelas bahwa tamu yang melakukan direct booking akan mendapatkan harga terbaik. Ini mengurangi kebingungan akibat perbedaan harga di berbagai saluran dan membangun kepercayaan. Jelaskan Perbedaan Harga Jika memungkinkan, tunjukkan pada pelanggan bagaimana tarif bervariasi sesuai inventory atau demand seasonal. Catatan sederhana—“Harga lebih tinggi akhir pekan ini karena ada conference besar di Kota”—dapat membantu menjelaskan alasan di balik Dynamic Pricing. Lindungi Reputasi Anda Saat Krisis Hindari lonjakan tarif yang ekstrem secara mendadak pada situasi darurat. Tetapkan guideline yang membatasi harga pada kondisi semacam itu, serta tawarkan kemudahan pemesanan ulang atau pembatalan.Contoh: Sebuah jaringan hotel besar menerapkan best-rate guarantee, memberikan diskon 25% di atas harga yang lebih rendah jika tamu menemukannya di saluran lain. Jarang sekali tamu harus mengajukan klaim, tetapi kesadaran akan kebijakan tersebut membangun goodwill yang besar dan preferensi untuk memesan langsung.
Edukasi dan Berdayakan Tim AndaLatih Time Sales dan Front Desk Secara Menyeluruh Revenue manager tidak dapat bekerja sendirian. Pastikan staff Front Desk memahami alasan perubahan harga harian sehingga mereka dapat menjelaskannya secara jelas dan percaya diri kepada tamu. Dorong Pengambilan Keputusan yang Bijaksana Sistem berbasis AI sangat andal, tetapi keahlian manusia tetap krusial. Latih tim Anda untuk menafsirkan forecast, mempertanyakan anomali, dan turun tangan jika harga yang diusulkan tampak tidak selaras dengan realitas operasional. Contoh: Kelompok hotel mengadakan “Revenue Clinics” mingguan, di mana revenue manager, manajer front office, dan eksekutif sales meninjau demand mendatang, harga kompetitor, dan promosi khusus. Koordinasi ini memastikan pesan yang konsisten dan meminimalkan kesalahan dalam eksekusi penetapan harga.
Jajaki Personalized dan Attribute-Based Pricing dengan BijakSegmentasi Berdasarkan Perilaku Tawarkan early booking discount untuk tamu yang sensitif terhadap harga, sambil mempertahankan rate lebih tinggi bagi bisnis traveller yang biasanya memesan mendekati tanggal kedatangan. Uji Attribute Based Pricing (ABS) Jika properti Anda memungkinkan, pertimbangkan untuk mengenakan biaya tambahan bagi atribut kamar seperti premium view, balcony, atau high floor. Komunikasikan add-on ini dengan jelas sehingga tamu merasa bisa mengkustomisasi stay mereka. Contoh: Sebuah hotel urban yang mengizinkan anggota Loyalty Program menambahkan sarapan atau upgrade lantai atas dengan biaya tambahan yang moderat, yang dihitung secara dinamis berdasarkan ketersediaan. Pendekatan ini memuaskan tamu yang menginginkan kustomisasi dan meningkatkan pendapatan tambahan.
Call to Action
Revenue Management akan semakin penting karena industri perhotelan terus beradaptasi dengan permintaan perjalanan global yang berfluktuasi, disrupsi teknologi, dan ekspektasi tamu yang berubah. Hotelier harus mengambil inisiatif—dengan memodernisasi kapabilitas RM mereka, menerapkan praktik etis, dan berkomunikasi secara transparan dengan tamu.
Jika Anda siap meningkatkan strategi pendapatan properti Anda, pertimbangkan langkah-langkah berikut dengan segera:
Lakukan RM Readiness Audit – Evaluasi integritas data yang ada pada sistem anda saat ini, metode Forecasting, alat penetapan harga, dan keterampilan tim Anda saat ini.
Terus Belajar – Dorong tim revenue dan front office Anda untuk menghadiri workshop, webinar, dan sertifikasi yang ditawarkan oleh organisasi-organisasi perhotelan dan lembaga industri lainnya.
Eksperimen dan Ukur – Mulailah secara kecil-kecilan dengan menggunakan Dynamic Pricing pada periode-periode dengan resiko rendah, lalu perluas aplikasinya ke periode-periode lainnya.
Dengan merangkul Revenue Management yang terinformasi, strategis, dan berorientasi tamu, profesional hotel dapat memastikan tidak hanya keuntungan jangka pendek, tetapi juga menumbuhkan loyalitas dan reputasi yang akan menopang kesuksesan jangka panjang di pasar perhotelan global.
Comments