コンサート価格戦略でADR（平均客室単価）250%アップを実現：Tim Speicherの事例

レベニューマネージャーほどテイラー・スウィフトを待ち望む職種はないでしょう。彼女がやってくる週は、宿泊料金がかつてなく高まります。しかし、コンサート当日の過去データが存在しない場合、市場がどこまで価格を受け入れるかを見極めるのは難しいものです。十分なリードタイムと正確なレポートがあれば、記録更新の週末に備えられます。

PriceLabsのアルゴリズムはすでにイベント、需要、予約傾向などを考慮して最適な価格を推奨しています。それに加えて、リスク許容度や個人の判断に基づいた設定のカスタマイズも可能です。

私、Tim Speicherが、2024年5月のストックホルムでのテイラー・スウィフトのコンサートを機に、クライアントであるGuestitのADR（平均客室単価）を2.5倍に引き上げた具体的な戦略をご紹介します。私はワシントンD.C.を拠点とするレベニューマネージャーで、グローバルなポートフォリオを管理しています。この記事では、過去データに頼らず、料金と最低宿泊日数を調整することで収益を最大化した方法を説明します。

PriceLabsの推奨料金はイベントに合わせて自動最適化されます。そのため、本当に必要だと判断した場合のみ、以下の調整を行ってください。この戦略は、特定エリアに20件以上の物件を持つ中〜大規模ポートフォリオで最も効果を発揮します。件数が多いほど有効です。大規模なポートフォリオは新規予約という形でフィードバックが豊富なため、多くの物件を管理するレベニューマネージャーは料金と最低宿泊日数を調整しながらより的確な判断ができます。

この戦略は、初期料金を物件のADR（平均客室単価）記録に合わせて調整することで、他のピーク時のイベントにも応用できます。それ以外のステップはすべて同様に適用できます。

ステップバイステップのアプローチ

市内でコンサートが開催される際に、最大限の成果を得るためのステップバイステップガイドです。

高めの料金と最低宿泊日数から始める

• PriceLabsのような動的価格設定ツールを活用しましょう。コンサートが発表されたらすぐ、理想的にはその当日に、最低宿泊日数と料金を設定してください。可能であれば6ヶ月前のリードタイムを確保することが重要です。
• イベント当日のみ、最低宿泊日数を4泊に設定してください。ピーク日前後のショルダー日の最低宿泊日数は増やさないでください。これらの日は予約が取りづらいため、最低宿泊日数を短く設定し、料金を抑えて需要を取り込む必要があります。
• また、PriceLabsの最低宿泊日数の推奨機能を活用すれば、手動での作業を省きながら、すべてのイベントに活用できるカスタム最低宿泊日数プロファイルを作成することもできます。
• 動的価格設定システムの推奨料金を高めに設定しましょう。最初に公開する料金は、その物件のADR（平均客室単価）記録より約30%高い水準を目指してください。ストックホルムでのテイラーのコンサートでは、PriceLabsの推奨料金から+60%の上乗せからスタートしました。
• なお、PriceLabsは需要を考慮してこれらの日程に自動的に値上げを推奨します。そのため、料金上乗せを行うのは、自信を持ってさらに高い料金が適切だと判断できる場合のみにしてください。
• 市場の予約動向を注視してください。コンサート当日の市場稼働率が25%を超えても自分の物件に予約が入らない場合は、料金の上乗せを引き下げてください。予約が入るまで、毎週10ポイントずつ下げてください。

需要を高めるには料金ではなく最低宿泊日数を下げる

• 対象日に最初の予約が入ったら、しばらく様子を見ましょう。現在の料金で引き続き予約が入るはずです。計算してみてください。毎週同じペースで予約が入るなら、完売まで何週間かかりますか？予約受付の最終週に完売できるペースを目指してください。
• 予約が入るたびに内容を確認してください。ゲストがコンサートの一部の日程のみ参加する場合、主要な日程が空きになることがあります。その際は、未予約のコンサート日から最低宿泊日数の制限を解除してください。これにより、これらの日程のADR（平均客室単価）を高い水準に保つことができます。
• 予約ペースが落ちた場合、または対象日の競合稼働率から30ポイント以上遅れている場合は、最低宿泊日数を1泊分短くしてください。同じ週に予約ペースが回復するはずです。
• 再び予約ペースが落ちたら、最低宿泊日数を2泊に下げてください。宿泊間に1泊の空きがある場合は、可能な限り最低宿泊日数を1泊まで短縮してください。

予約受付期間の終盤に近づいたら料金を下げる

• 最低宿泊日数が2泊になっても予約ペースが落ちた場合は、料金を引き下げる必要があります。市場価格を基準にしてください。コンサートまで2週間以上ある場合は、前年同期の実績に25%の割増を加えた料金に設定してください。前年のデータがない場合は、直接競合より25%高い料金に設定してください。
• 残り2週間になると予約受付期間が本格的に終盤を迎えます。前年実績または競合のADR（平均客室単価）に10〜15%の割増を加えた料金に設定してください。
• 予約受付の最終週は、前年実績または競合のADR（平均客室単価）に合わせた料金に設定してください。
• 順調に進めば、予約受付期間が終わる頃にちょうど稼働率100%を達成できるはずです。

事例紹介：スウェーデン・ストックホルムのGuestit

2024年5月17日・18日・19日にストックホルムで開催されたテイラー・スウィフトのコンサートに向けて、物件管理会社Guestitとともにこの戦略を実施しました。Guestitは市内に約400件の物件を展開しています。

地元競合との比較・分析には近隣データを、より広い市場のレポート作成と競合選定にはマーケットダッシュボードを、物件のパフォーマンス測定にはポートフォリオ分析を活用しました。

2月20日 – コンサート12週前

この物件はストックホルム中心部のスタジオタイプです。冬から春にかけて、1泊500〜850SEKで予約を集めていました。繁忙期は通常1泊750〜1,500SEKで価格設定されており、市場の25〜75パーセンタイルの範囲に収まっていました。

テイラー・スウィフトのコンサートに向けては、コンサート当日の料金を4,000SEKに設定しました。これは通常の繁忙期料金の約2.5倍です。推奨料金に対して夜間料金を60%上乗せする設定を追加することで実現しました。

ストックホルム中心部のスタジオ

3月19日 – コンサート8週前

3月19日の週から、一部が予約済みのコンサート日の最低宿泊日数の上書きをすべて解除しました。元々の設定は5月17〜19日に対して最低4泊の上書きでした。1〜2泊が予約済みになった場合、未予約の日程からは最低宿泊日数の上書きを解除し、ピーク時のADR（平均客室単価）を優先しました。

上のグラフから、1ベッドルームの平均料金が市場の90パーセンタイルのほぼ2倍であることが確認できます。当時は高すぎると感じましたが、それでもコンサート日の稼働率は毎週20ポイント増加していました。このペースでは2週間で完売してしまいます。価格が高すぎるわけではないと判断し、料金を下げすぎないよう注意しました。

ストックホルム中心部の1ベッドルーム 料金と予約ペース

上図：Guestit ストックホルム 1ベッドルームリスティングの稼働率の予約ペースおよびピックアップ（予約数の増分）とストックホルムの1ベッドルームの比較。2024年3月19日時点。データ提供：PriceLabs

3月26日 – コンサート7週前

最低宿泊日数を短縮してから1週間後、一部予約済みの日程での稼働率の増加は約7ポイントに鈍化しました。このペースでは、5月17日の予約受付終了日にちょうど完売するペースでした。

この時点で料金をわずかに引き下げました。3月19日時点のコンサート日の1ベッドルーム平均料金は7,000SEKをわずかに超えていましたが、3月26日には7,000SEKをわずかに下回る水準まで調整しました。

ストックホルム中心部の1ベッドルーム 料金と予約ペース

上図：Guestit ストックホルム 1ベッドルームリスティングの稼働率の予約ペースおよびピックアップ（予約数の増分）とストックホルムの1ベッドルームの比較。2024年3月26日時点。データ提供：PriceLabs

4月23日 – コンサート4週前

予約受付期間が終わりに近づく中、コンサート日の稼働率は毎週約10ポイントという堅調なペースを維持していました。予約受付期間の残り2週間で完売ペースを維持できていたため、4月下旬に予約ペースが鈍化し始めても料金を下げませんでした。

コンサート4週前に、予約済み・未予約を問わず、すべてのコンサート日の4泊最低宿泊日数の上書きを解除しました。

ストックホルム中心部の1ベッドルーム 料金と予約ペース

上図：Guestit ストックホルム 1ベッドルームリスティングの稼働率の予約ペースおよびピックアップ（予約数の増分）とストックホルムの1ベッドルームの比較。2024年4月23日時点。データ提供：PriceLabs

5月7日 – コンサート2週前

コンサートの2週間前にはほぼ完売状態でした。それでも、まだ予約が入っていないオーナーの物件をサポートするため、毎週わずかずつ料金を引き下げました。

ストックホルム中心部の1ベッドルーム 料金と予約ペース

上図：Guestit ストックホルム 1ベッドルームリスティングの稼働率の予約ペースおよびピックアップ（予約数の増分）とストックホルムの1ベッドルームの比較。2024年5月7日時点。データ提供：PriceLabs

Supercompsによる成果測定

コンサート週末のパフォーマンスには大変満足しましたが、市場のトップパフォーマーとの比較も行いたいと考えました。そこで、自社物件の近くにある高評価・高収益の動的価格設定リスティングで構成されたカスタム競合セットを作成しました。このリストを「Supercomps」と名付けました。

競合セットは、作成・保存できるパーソナライズされたフィルターです。任意の市場において、関連性の高い物件のみの指標と動向を確認できるようにカスタマイズできます。

この競合セットの稼働率プロファイルは自社と非常に近く、コンサート当日はどちらもほぼ完売状態でした。

Guestit ストックホルム中心部 1ベッドルーム 稼働率対Supercomps：1月1日〜9月15日

上図：Guestit ストックホルム中心部 1ベッドルームリスティング（計43件）対競合 ストックホルム中心部 1ベッドルームリスティング（計311件）。データ提供：PriceLabs

積極的な料金設定が功を奏しました。Supercompsの平均のほぼ2倍の料金を実現できました。

Guestit ストックホルム中心部 1ベッドルーム ADR（平均客室単価）対Supercomps：1月1日〜9月15日

上図：Guestit ストックホルム中心部 1ベッドルームリスティング（計43件）対競合 ストックホルム中心部 1ベッドルームリスティング（計311件）。データ提供：PriceLabs

つまり、カレンダー上で最も収益性の高い夜に、最有力競合のほぼ2倍の売上を達成したことになります。

Guestit ストックホルム中心部 1ベッドルーム RevPAR（販売可能客室1室あたりの売上）対Supercomps：1月1日〜9月15日

上図：Guestit ストックホルム中心部 1ベッドルームリスティング（計43件）対競合 ストックホルム中心部 1ベッドルームリスティング（計311件）。データ提供：PriceLabs

ストックホルム中心部の2ベッドルームリスティングでも同様の成果が見られました：

Guestit ストックホルム中心部 2ベッドルーム RevPAR（販売可能客室1室あたりの売上）対Supercomps：1月1日〜9月15日

上図：Guestit ストックホルム中心部 2ベッドルームリスティング（計17件）対競合 ストックホルム中心部 1ベッドルームリスティング（計107件）。データ提供：PriceLabs

スタジオタイプも非常に好調でしたが、多くのリスティングがコンサートのわずか数週間前に公開されたため、予約受付期間をフルに活用できませんでした。そのため、これらの物件はポートフォリオ全体と同水準のADR（平均客室単価）を達成できませんでした。

Guestit ストックホルム中心部 スタジオ RevPAR（販売可能客室1室あたりの売上）対市場競合：1月1日〜9月15日

上図：Guestit ストックホルム中心部 スタジオリスティング（計99件）対競合 ストックホルム中心部 1ベッドルームリスティング（計251件）。データ提供：PriceLabs

通常は極端な動的需要が発生しないストックホルム中心部以外のエリアでは、その効果はさらに顕著でした。例えばストックホルム南部では、Guestitの1ベッドルームのコンサート当日の売上は競合の約3倍に達しました。

Guestit ストックホルム南部 1ベッドルーム RevPAR（販売可能客室1室あたりの売上）対市場競合：1月1日〜9月15日

上図：Guestit ストックホルム南部 1ベッドルームリスティング（計10件）対競合 ストックホルム南部 1ベッドルームリスティング（計456件）。データ提供：PriceLabs