Laporan karakteristik pembatalan

Lacak dan analisis pola pembatalan properti Anda 

Jika Anda bekerja di bidang hospitality, Anda pasti mengerti bahwa pembatalan tidak bisa dihindari. Namun, bagaimana jika banyak dari tamu Anda yang membatalkan di saat-saat terakhir? Dan bagaimana jika banyak dari pemesanan yang Anda terima berakhir dengan no-show? Memahami pola pembatalan properti Anda dengan lebih baik akan membantu Anda menemukan cara-cara untuk mengurangi situasi seperti ini.

Laporan 'Karakteristik pembatalan' menunjukkan data real time tentang persentase pemesanan Anda yang dibatalkan dan kapan, serta bagaimana pembatalan dan no-show properti Anda jika dibandingkan dengan properti serupa di dekat Anda.

Dengan informasi penting ini di tangan Anda, Anda bisa mengambil langkah-langkah untuk menambah tingkat hunian, mengamankan reservasi yang dapat diandalkan, juga mengamankan pendapatan.

Bagaimana laporan ini menguntungkan bisnis Anda?

Mengendalikan pembatalan Anda

Bandingkan statistik Anda dengan properti serupa di area Anda, serta kenali hal-hal untuk diperbaiki.

Menambah tingkat hunian Anda

Gunakan data untuk membuat keputusan dan mengamankan lebih banyak pendapatan sepanjang tahun.

Mengurangi beban kerja

Hemat waktu dengan mengakses data pembatalan penting dalam beberapa klik saja.

Saran kami

 

"Laporan ini memberi Anda wawasan tentang penyebab kehilangan pendapatan, dan langkah-langkah yang dapat diambil untuk meningkatkan kualitas keseluruhan dari reservasi Anda."

 

David P, Account Manager di Booking.com

Gambar
quote

Bagaimana saya dapat menggunakan laporan ini?

 

Untuk memulai, bandingkan performa Anda dengan set kompetitif dan market keseluruhan. Jika tingkat pembatalan Anda lebih tinggi dari ekspektasi, ada dua langkah kunci yang bisa diambil untuk memahami penyebabnya:

 

Langkah 1: Lihat periode pemesanan mana yang memiliki lebih banyak pembatalan atau no-show

Grafik pertama, 'Status reservasi per Periode pemesanan', menunjukkan kapan pembatalan Anda paling sering terjadi menurut tanggal check-in.

Coba lihat apakah Anda bisa mengidentifikasi periode pemesanan tertentu di mana pembatalan terbilang tinggi dibandingkan reservasi yang diinapi. Lalu, periksa bedanya dengan market, set kompetitif, atau kelompok setara Anda.

Biasanya, pembatalan lebih sering terjadi pada reservasi yang dibuat di periode pemesanan yang lebih panjang dan memiliki kebijakan fleksibel.

 

Langkah 2: Periksa kapan pembatalan paling sering terjadi 

Dengan grafik ketiga, 'Pembatalan sebelum check-in', lihat apakah Anda bisa mengidentifikasi periode waktu tertentu sebelum check-in di mana pembatalan sering terjadi.

Data ini bisa membantu Anda membuat keputusan soal kebijakan pembatalan. 

 

Buka laporan           Selengkapnya

Gambar
ID.jpg