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2020年受疫情影响 酒店收益管理工作该怎么做 如何做
发布时间:2020-06-10 18:22:50

受到疫情的影响,酒店收益管理工作应当何去何从?
  近年来,我国酒店集团,甚至单体酒店都开始重视收益管理的使用,收益管理的理论方法也在多年的实践中得以修正完善。收益管理作为现代管理学领域中的重要分支,在提高酒店管理效能方面起到的重要作用,被酒店经营者视为能够帮助酒店企业提高利润的有效的管理利器。然而,受到疫情的影响,酒店收益管理工作正面临着重大考验。 

  通常,酒店会运用传统的收益管理方法进行需求预测、优化建议定价、超额预定、团队置换等,但是,在工作开展中酒店单纯聚焦自身历史数据,辅以酒店经营者的经验判断对未来的市场进行预测,预测结果往往差强人意。加之,今年受疫情影响,酒店各相关经营业务遭受冲击,入住率也承受了很大压力,历史数据的参考价值急转直下,同时,疫情期间国内游顾客可能产生更多临时起意的出游,出游决策上也可能要求更多弹性,如临时取消订单等,更加大了酒店需求预测的难度。在这样的情况下,酒店该如何洞察和预测当下市场趋势?如何制定合理的价格来避免形成行业内削价竞争?成为当下酒店收益管理工作者最关心的话题。

  数据量化帮助酒店精准预测市场需求

  酒店在预测未来市场趋势的过程中,遇到的最大问题是无法对外部市场信息进行量化,无法实时掌握诸如今年疫情这类变化莫测的市场环境,以及单纯依靠人工经验判断所造成的预测误差。要想解决这些问题,酒店首先需要了解需求漏斗原理,从产生市场需求到最终预定酒店的过程就像一个漏斗,经过出行意愿、消费意愿和消费决策的层层筛选,最终就可以得到本酒店的无限制市场需求预测。例如,交通大数据具有天然的提前性,对于它的量化可以准确推测出潜在住客的出行意愿。同理,对酒店历史数据、OTA大数据、展会数据等也可以进行量化,做到让消费者的需求趋势有迹可循,都被量化出来,并通过基于大数据的AI预测模型,就可以更精准的预测酒店需求、出租率等,实现预测结果的优化。

  很多人会问,什么才是真正的量化?一定要用大数据模型吗?基于酒店自身历史数据也可以做到吧。例如,某酒店考虑到某航司出入港人数有100万人次,收益经理可以依据自己的经验基于100万人次去做未来出租率判断,或者基于自己的经验做出简易运算模型,然而,这并不能称之为量化,也很难做到精准预测。真正的量化是直接将航空大数据纳入需求预测模型中去,减少人工猜测的不确定性,切实降低预测的误差率。比如,判断北京酒店未来的入住率时,使用大数据相比不使用大数据的结果误差可以下降7.1%,机票数据在三亚市场需求预测中能使误差下降13.6%。真正的量化使预测更加精准的同时,也可以利用每个数据针对每家酒店所处的城市、商圈适配相应的参数和权重。当酒店应用大数据做精确预测和量化时,就可以摆脱历史数据的局限和经验的束缚,这样的预测将更加精准,定价策略也能更好地适应市场。

  基于大数据的AI模型帮助酒店优化价格

  疫情使酒店竞争环境愈发激烈,行业内的削价竞争存在发生的可能,竞争的结果不但不会刺激收益提升,反而会导致酒店正常的价格体系以及行业市场秩序被破坏,虽然酒店都想得到制定价格的最优解,但是传统的方法很难做到。因为除了需要量化数据之外,酒店价格策略的优化需要遵循互动反馈机制,明确用以衡量价格变化对需求量影响程度的需求价格弹性指数。当收益经理根据市场预测调整定价后,消费者会立即对价格做出反应,这些人为难以扑捉的动态需求量变化很难通过人工方式获取。这种情况下,酒店该如何切实有效的进行价格再优化呢?答案是,基于大数据的AI模型可以精确的捕捉到价格变化所带来的的需求变动并通过需求价格弹性双向模型的循环去无限逼近最优解。

  基于量化的数据,“头脑丰盈”的AI利用深度神经网络在上千万甚至上亿的数据维度上进行模型的建立和最优结果的搜索和优化,并对酒店和消费者进行模拟,进行一次又一次的博弈,使用生成对抗网络进行动态定价。在这个基于现实的虚拟实战中寻求最佳解的过程,也就得出了酒店的最佳收益决策。是否调价?调至什么价格?诸如此类的问题,都会由动态运算给出动态定价的答案。在这个过程中,大数据是物质基础,反馈提供了模型实时更新的基础,对抗解决了数据量扩张的实际问题,从而定价决策变得有理有据。

  精准定位竞争圈锁定价格优势 

  酒店想要在竞争圈建立价格优势,找到自己真实的竞争对手至关重要。那么,从数据的角度寻找竞争对手会有什么意想不到的收获吗?先来看携程的一组数据,有一个客人选择一个机票和一个酒店,浏览了300多个不同的页面,100多家酒店,横跨了3个城市,最终预定了一张机票和一家酒店。为什么?因为他的出游并没有确定目的地,这种不确定性现象在疫情影响下将表现的更加突出。面对消费者如此复杂的选择过程,想要真正意义上找到与自己酒店存在客源竞争的酒店,就需要我们把这些复杂的关系量化。

  从数据角度来看,平均状态下一个酒店可能会跟700个酒店产生这样的线条关系,700家酒店是你可能的竞争对手,这700家酒店两两之间产生竞争关系是会形成49万个竞争关系强弱,这基本上是不可以靠人来判断的,但大数据的AI模型却可以做到精准的定位,跟踪你真正对手酒店的价格变动,从而进行有的放矢的营销策略调整和产品优化。 

  疫情影响下的酒店收益管理确实面临巨大挑战,但是当您拥有科技感和人性化兼备的数据智能工具时,就可以用最简单的方式展示最直接的结果,用最高效的监控指导最直接的调整,轻松掌握市场状态变化,实时捕捉价格优化机会,精准开展营销策略调整,这就是基于数据智能的大数据收益管理解决方案。 鹏程五站合一酒店预订网站管理系统是定位于全国订房中心网站建设的专业网站管理系统,能够以最低的成本和投入,是广大客户快速搭建订房中心网络营销平台,含盖电脑端、手机端、微信端和APP客户端、小程序,一套系统即可拥有五个终端软件系统。达到全网营销,一站管理的最终目标。


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