基于數據驅動的酒店客房動態定價策略優化研究

摘要：在現代酒店業中，客房動態定價策略已經成為提高收益管理效能的核心利器。本文明確指出數字驅動為客房動態定價提供了技術支撐和數據資源，使價格策略更貼合市場需求，并在此基礎上提出了一系列創新優化策略，包括強化學習算法的應用、基于大數據與AI的需求預測，以及自動化定價與數據同步機制。此外，本文從技術平臺、數據流程、組織架構、跨部門協作和風險管理多個角度建立了系統性的優化路徑，旨在為酒店業提升競爭力和盈利能力提供科學依據和實踐指導，穩步推進酒店實現收益最大化和可持續發展。

關鍵詞：數字驅動；動態定價；收益管理；數據分析

隨著大數據、人工智能等技術的快速發展，數字驅動已成為酒店業提升競爭力的關鍵因素。其中，客房動態定價策略作為收益管理的核心組成部分，對酒店業的盈利能力產生了深遠的影響。客房動態定價策略可以通過調整價格來響應市場變化，能夠更好地匹配供需關系，從而提高收益。因此，探討數字驅動下酒店客房動態定價策略的優化路徑，對于酒店業的可持續發展具有重要的實踐意義。本文旨在探索數字驅動因素如何影響酒店客房定價策略的優化，并尋求通過優化策略提高酒店收益的有效途徑。

一、客房動態定價現狀

根據中國飯店協會最新發布的 《2024年中國酒店業發展報告》顯示，我國住宿設施總量已顯著增長至61.2萬家，其中，酒店業設施占據了重要位置，具體數量達到32.3萬家。這些酒店設施總共擁有的客房數量高達1 649.8萬間。[1]面對如此激烈的市場競爭環境，酒店業對于高效收益管理的需求愈發迫切。在此背景下，酒店將利潤最大化視為經營活動的核心目標。隨著 “互聯網+”時代的到來，酒店企業積極探索在最大化收益與滿足市場需求之間找到最佳平衡點的有效路徑。雖然酒店價格本來就是波動的，但隨著互聯網的發展，酒店可以通過在線旅行社 （OTA）頻繁地實施價格調整，價格變動頻率較以往大幅增加，這就打破了以往顧客認可的 “供求關系”“季節變化”等價格變動邏輯。在此背景下，動態定價策略作為一種高度靈活、反應迅速的定價機制應運而生并迅速獲得廣泛認可。

（一）動態定價策略應用概況

當前，酒店業廣泛采用動態定價策略，覆蓋范圍從奢華酒店延伸至經濟型酒店。[2]這一策略的實施旨在優化收益結構，提升市場競爭力。以萬豪酒店集團為例，該集團根據市場需求、競爭態勢以及其他相關因素，靈活調整房價策略。洲際酒店集團和希爾頓酒店集團也采取了類似的客房動態定價方法，運用先進的數據分析工具來監控市場趨勢以及競爭對手的價格變動，并據此實時調整自身價格策略。

（二）動態定價策略制定與調整機制

酒店在制定和調整動態定價策略時，需要綜合考慮酒店類型、酒店等級、市場需求、競爭環境等多個因素。第一，根據酒店地理位置和設施設備來確定酒店的基礎價格水平；第二，根據客房類型和目標客戶群體的消費習慣、價格敏感度及支付意愿，確定基礎客房價格體系；第三，在基礎價格的基礎上，設定淡季和旺季的價格；第四，密切關注競爭對手的價格動態；第五，根據酒店自身的經營狀況，如出租率等因素，合理設定價格區間，進行動態定價。

盡管如此，在快速變化的市場環境中，競爭對手可能會突然推出促銷活動或調整價格。這種快速變化和信息不對稱性的雙重挑戰，要求酒店能夠迅速響應，以保持自身的市場競爭力。[3]

（三）技術平臺與工具使用情況

隨著技術的進步，眾多酒店集團開始依賴于先進的技術平臺以優化其客房動態定價策略。動態定價策略的應用首先從1989年萬豪酒店集團使用收益管理系統 （RMS）開始，該策略在國際品牌酒店中的應用已有35年的時間。萬豪酒店集團開發的One Yield系統，作為世界上第一款酒店RMS，標志著RMS和收益管理技術成為其核心競爭力之一。緊隨其后，喜達屋、洲際等集團也相繼研發了自己的RMS及工具，進一步推動了這一領域的發展。目前，市場上出現了眾多專為酒店設計的收益管理軟件，如IDeaS、HiYield RMS等，以滿足酒店客房動態定價需求。

在實際經營過程中，這些系統也存在一定的局限性。從技術角度看，RMS可能未能充分接入先進的智能預測技術，導致其在預測市場需求和調整價格時的準確性和響應速度受限。另外，部分系統可能缺乏實時市場反饋機制，無法及時捕捉和響應市場變化，如特殊事件引起的需求波動、經濟環境等外部沖擊。還有部分RMS可能過于依賴歷史數據和經驗，缺乏對實時市場數據的分析和應用，從而限制了其在瞬息萬變的市場環境中的適應性和靈活性。

（四）業績增長與效益優化

2023年，隨著全球旅游業的強勁復蘇，21家酒店集團的營業收入同比平均增長了35%，凈利潤同比平均增長了1.3倍。在這一背景下，擁有多年客房動態定價經驗的萬豪國際酒店集團表現尤為突出，2023年實現了237.13億美元的營收和30.83億美元的凈利潤[4]。這一成績不僅彰顯了萬豪在行業內的強勁競爭力，也體現了其卓越的盈利能力。萬豪通過精細化的收益管理和動態定價策略，成功提升了盈利水平。其中，動態定價策略通過精準的價格調整，旨在提高酒店的客房入住率和房價，從而增加總收入和凈利潤。同時，該策略通過提供與價格調整相匹配的高品質服務和會員計劃，增強了顧客忠誠度，有效緩解了價格波動對客戶關系的潛在負面影響。[5]此外，動態定價策略還通過精細化的價格調整實現了庫存優化，有效減少了庫存積壓和運營開支。[6]酒店通過實時監控剩余庫存和市場需求，通過調整價格減少未出租房間的數量，從而降低運營成本。

二、數字驅動在酒店客房動態定價中扮演的角色

數字驅動作為當代商業決策的重要基石，其內涵在于借助前沿數字技術，全面搜集、深度分析并有效利用各類數據資源。在這一框架下，數據不再是簡單的數字堆砌，而是轉化為推動業務增長與創新的寶貴資產。

對于酒店來說，數字驅動為酒店客房動態定價策略提供了技術支撐和數據資源。具體而言，通過整合來自酒店管理系統 （PMS）、市場趨勢和競爭對手定價信息等多個渠道的數據，酒店能夠實現對市場需求變化的預測以及消費趨勢的敏銳捕捉。同時，數字技術還為酒店提供了差異化定價和精準營銷的可能性。通過對客戶畫像的精細刻畫，酒店能夠針對不同客戶群體推出更加個性化、定制化的價格方案和服務體驗，從多角度、多維度完善客房動態定價策略。

三、客房動態定價的優化策略

（一）持續強化學習客房動態定價算法

RMS可以持續強化學習算法，通過實時數據分析和快速響應機制，為酒店提供更加精準和個性化的定價策略。這種算法能夠根據市場動態和酒店的經營狀況進行實時調整，以適應不斷變化的市場需求和競爭環境。強化學習算法通過收集和整合多維度數據，如酒店歷史定價表現、市場趨勢、競爭對手信息和消費者行為等，形成對酒店自身、市場和消費者的全面理解。這些數據的深度整合和分析，使得酒店能夠預測未來一段時間內不同時間段最適合自身的最優可用房價 （BAR價格）。除此之外，RMS還可以通過持續從PMS客史檔案中的房間朝向、樓層、景觀等因素中學習和調整定價策略。根據不同類型、不同渠道客人的偏好和支付意愿實施個性化定價。

（二）基于大數據與AI的需求預測

大數據與人工智能技術 （AI）的結合，為酒店提供了前所未有的需求預測能力。通過對海量市場數據進入深度挖掘與分析，酒店能夠準確預測未來一段時間內的客房需求趨勢，包括需求量的增減、高峰與低谷時段等。在此基礎上，AI算法能夠自動計算并智能推薦BAR價格，以實現收益最大化。此外，通過集成先進的機器學習模型，酒店RMS能夠通過大數據與AI數字驅動實時監控和適應市場變化，自動調整BAR價格，以應對突發事件或市場波動，如極端天氣事件、重大社會活動、網絡點評和競爭對手的反應等。通過AI技術加持，智能預測其對客房需求和價格敏感性的影響，從而及時調整定價，實現最大化收益并保持市場競爭力。

（三）自動化定價與數據同步機制

為了優化客房動態定價策略，酒店應放權給RMS進行自動定價，將運用持續強化學習并接入大數據與AI的RMS制定的BAR價格直接投入經營。這一舉措能夠在保證符合酒店實際經營情況的前提下，顯著減少人為干預，從而提高工作效率和定價準確性。同時，酒店需要實現PMS、OTA和RMS之間的無縫信息同步，確保價格變動、庫存狀態以及顧客評價等關鍵數據的實時更新與一致性。這種客房動態定價的實時同步不僅提升了運營效率，還極大地增強了客戶體驗。

四、客房動態定價優化策略的實施路徑

（一）技術平臺與系統的構建和升級

在選擇實施客房動態定價的RMS時，酒店應考慮系統的靈活性、可擴展性和易用性，以確保系統能夠迅速適應業務需求的變動、為未來的功能拓展預留充足空間以及智能簡化操作流程，提升工作效率。選擇基于云計算的客房動態定價方案，能夠快速響應市場變化并降低維護成本。同時，系統應具備強大的數據分析能力和AI算法支持，以提供精準的需求預測和價格優化建議。為確保提供客房動態定價功能的RMS與其他管理系統的有效集成，酒店應選擇具有開放應用程序編程接口的系統，以便與其他系統進行數據交換和共享。此外，隨著技術的不斷進步，酒店還需要定期評估并更新技術平臺，以保持其先進性和競爭力。

（二）數據管理流程的優化

酒店需要建立一套完善的數據管理流程，包括明確數據收集渠道、制定數據處理標準、優化數據分析算法等。在收集數據時，酒店應識別和確定關鍵的數據來源，包括但不限于客戶預訂系統、市場趨勢分析、競爭對手定價數據以及宏觀經濟指標。這些數據源的整合對于捕捉市場需求的細微變化至關重要。除此之外，優化數據管理流程還需要酒店加強對RMS篩選出的數據質量的控制。確保動態定價所用數據的準確性、完整性和時效性。在數據分析方面，酒店可以利用機器學習、深度學習等先進技術，提升RMS在需求預測和價格優化方面的精度，為動態定價策略的制定提供科學依據。

（三）組織架構與人才建設的調整

酒店需要調整現有的組織架構，以滿足數字驅動的需求。例如，酒店可以設立專門的數據分析部門或團隊，負責數據的收集、處理和分析工作。另外，酒店可以聚焦人才建設。一方面，積極引進和培養具備數據分析、AI算法等專業技能的人才；另一方面，加強對內部員工的能力培訓，特別是針對如何有效利用各種數字資源來支持業務決策等方面的知識傳授，為動態定價策略的實施提供人才支持。

（四）跨部門協作與資源整合的加強

酒店需要加強銷售、市場、客房、財務等部門的溝通與協作，確保各部門在數據收集、分析、定價決策等方面協同作業，發揮集體效能。同時，酒店還需整合內外部資源，包括合作伙伴的數據資源、第三方數據服務機構的支持等，以豐富數據來源和提升數據分析能力。通過跨部門協作與資源整合，酒店可以更加全面地了解市場需求和競爭態勢，為動態定價策略的制定提供更加準確的信息支持。

（五）風險管理與合規性考量

為確保酒店業務的穩健運營，建立一套全面的風險管理框架至關重要。具體而言，酒店在調整價格時，必須密切監控競爭對手的行動和客戶滿意度的波動。這些因素都可能成為潛在的風險點，需要及時調整策略以降低風險影響。此外，酒店在實施動態定價策略時，必須遵循相關的法律法規和行業準則，以保障其定價行為的合法合規。在數據管理和保護方面，酒店應強化數據安全措施，包括但不限于實施嚴格的數據訪問控制和加密技術，以防止數據泄露和不當使用的風險。

五、結束語

在當前以數據為核心的商業環境中，酒店業的經營策略正經歷著革命性的變化。本文通過對數字驅動下酒店客房動態定價策略的深入研究，揭示了該策略在提升酒店業競爭力和盈利能力方面的重要性。隨著技術的不斷進步和市場環境的動態變化，酒店業需要持續關注和適應這些變化，以確保客房動態定價策略的有效性和適應性。未來，酒店業應進一步加強對動態定價策略的優化，充分利用數字技術帶來的機遇，實現可持續的業務增長。

參考文獻：

[1] 中國飯店協會.2024年中國酒店業發展報告[EB/OL].[2024-10-21].http：//www.chinahotel.org.cn/forward/enterSecondDary.do？id=4e28ce0583794d08a63c4036d336f5ccamp;contentId=836adf337caa485491b32e46ec9e75dc.

[2] 黃圣霞.基于AHP的經濟型酒店客房定價策略研究[J].價格月刊，2014（01）：32-35.

[3] 朱晗，張敏，唐加福.基于強化學習的需求分布未知情境下酒店客房動態定價研究[J].系統工程理論與實踐，2023，43（02）：509-523.

[4] 邁點網.2023年酒店集團財務分析報告[EB/OL].[2024-10-21].https：//www.meadin.com/266185.html.

[5] 林貴華，唐艷，陳拼博.隨機需求下航空公司收益管理定價模型[J].系統工程，2022，40（02）：109-117.

[6] 畢文杰，周玉冰.基于深度強化學習的生鮮產品聯合庫存控制與動態定價研究[J].計算機應用研究，2022，39（09）：2660-2664.