酒店收益管理研究——客房预订与定价决策 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘淑芹，汪寿阳 著

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• 收益管理
• 酒店管理
• 定价策略
• 客房预订
• 酒店收益
• 市场营销
• 数据分析
• 决策分析
• 旅游管理
• 酒店运营

店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030332561

商品编码：25673127476

包装：平装

出版时间：2017-06-01

基本信息

书名：酒店收益管理研究——客房预订与定价决策

：51.00元

作者：刘淑芹,汪寿阳

出版社：科学出版社有限责任公司

出版日期：2017-06-01

ISBN：9787030332561

字数：139

页码：

版次：32

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.222kg

编辑推荐

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高等院校经济管理学院相关专业的师生，对酒店收益管理感兴趣的相关从业人员

内容提要

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《酒店收益管理研究——客房预订与定价决策》在系统地总结收益管理理论研究的基础上对酒店的客房预订及定价问题进行了研究，建立了优化模型，并给出了相应的数值例子。
　　《酒店收益管理研究——客房预订与定价决策》针对客房需求的多情景问题，分别构建了考虑顾客多天租住的给定期限内的客房预订**优化模型，考虑顾客多天租住的目标入住日的客房分期预订决策模型，以及考虑超售问题的客房预订**决策模型，在上述模型中采用了半**偏差来度量收益风险和约束违反度；针对客房的定价问题，分别给出了考虑顾客取消和预订但未到以及预订时限的客房单阶段定价模型，并分析了房价、期望收益随客房量及预订时限变化的情况；针对客房的分期定价和预订问题，构建了考虑顾客取消和预订但未到的**动态规划模型，并证明了模型**解的存在性，分析了**期望收益、**定价与期初客房量的关系。

目录

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目录
总序
序言
第1章 绪论 1
1.1 收益管理的产生与发展 1
1.2 酒店实施收益管理的重要意义 2
1.3 本书的主要内容与结构安排 5
第2章 收益管理基础知识 8
2.1 引言 8
2.2 收益管理的内涵 8
2.3 收益管理的特点 10
2.4 收益管理的功能 12
2.5 收益管理的分类 13
2.6 收益管理系统的实施条件 15
2.7 本章小结 17
第3章 收益管理研究综述 18
3.1 引言 18
3.2 需求预测 18
3.3 定价 21
3.4 存量控制 26
3.5 收益管理的其他相关研究领域 29
3.6 本章小结 30
第4章 酒店收益管理 31
4.1 引言 31
4.2 酒店收益的衡量 32
4.3 酒店收益管理的行业特征 34
4.4 酒店收益管理的决策支持 36
4.5 我店业的发展现状 39
4.6 本章小结 42
第5章 酒店客房分配决策模型 43
5.1 引言 43
5.2 考虑顾客多天租住的客房分配决策模型 44
5.3 本章小结 55
第6章 酒店客房多期预订决策模型 56
6.1 引言 56
6.2 客房多期预订决策模型 57
6.3 本章小结 65
第7章 酒店客房超额预订决策模型 66
7.1 引言 66
7.2 超额预订分析 66
7.3 本章小结 71
第8章 酒店客房单阶段定价决策模型 72
8.1 引言 72
8.2 酒店客房单阶段定价决策模型 75
8.3 本章小结 86
第9章 酒店客房多阶段定价决策模型 88
9.1 引言 88
9.2 酒店客房多阶段定价决策模型 89
9.3 本章小结 96
第10章 总结与展望 97
参考文献 100

作者介绍

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文摘

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序言

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酒店收益管理研究——客房预订与定价决策 第一章 导论 本研究聚焦于酒店收益管理的核心领域，深入剖析客房预订与定价决策的关键要素。在竞争日益激烈的酒店行业，有效的收益管理已成为提升盈利能力和市场竞争力的基石。本书旨在为酒店经营者、管理者以及相关领域的学者提供一套系统性的理论框架和实践指导，以期优化资源配置，最大化收益。 我们将从收益管理的基本概念入手，阐述其在酒店运营中的重要性。接着，我们将探讨影响酒店客房预订和定价的宏观经济因素、行业趋势以及微观市场环境。在此基础上，本书将详细介绍收益管理中的核心模型和策略，包括需求预测、价格敏感度分析、库存控制以及动态定价等。 本书的研究方法将融合理论分析与案例研究，通过对真实酒店数据的分析，验证各类收益管理策略的有效性，并从中提炼出适用于不同类型酒店的优化方案。我们相信，通过对客房预订与定价决策的深入研究，酒店能够更精准地把握市场脉搏，制定出更具竞争力且能实现收益最大化的策略。 第二章 酒店收益管理概述 本章将对酒店收益管理（Revenue Management, RM）进行全面的梳理与界定。我们将首先追溯收益管理的历史发展脉络，理解其从航空业起源并逐步渗透至酒店、汽车租赁等服务行业的演变过程。在此基础上，我们将明确收益管理的核心目标——在正确的时间、以正确的价格、将正确的产品、销售给正确的顾客，从而最大化收益。 我们将深入探讨收益管理在酒店业的独特应用价值。与制造业的标准化产品不同，酒店的客房产品具有高度的易逝性（perishable）和固定性（fixed capacity），这使得收益管理策略的制定和执行尤为关键。我们将分析酒店收益管理所面临的挑战，例如季节性波动、突发事件、竞争对手的定价策略以及顾客需求的多样性等。 本章还将介绍收益管理的核心构成要素，包括： 需求预测 (Demand Forecasting): 如何利用历史数据、市场趋势、季节性因素、特殊事件等，预测未来一段时间内不同客房类型、不同价格等级的客房需求量。我们将探讨常用的预测方法，如时间序列分析、回归分析、移动平均法等，并分析其优缺点。 定价策略 (Pricing Strategies): 如何根据市场需求、竞争态势、顾客感知价值以及成本结构，制定灵活多变的定价策略。我们将介绍静态定价、动态定价、差别定价、捆绑定价等多种定价模式，并探讨其适用场景。 库存控制 (Inventory Control): 如何根据预测的需求和设定的收益目标，合理分配和控制客房库存，例如设置预订限制（如最少入住天数、最长入住天数）、分级配额（room allocation）等。 渠道管理 (Channel Management): 如何通过不同的分销渠道（如酒店官网、OTA平台、旅行社等）进行客房销售，并分析不同渠道的成本效益和目标客户群体。 最后，本章将强调收益管理与客户关系管理（CRM）、市场营销以及运营管理之间的协同作用。一个成功的收益管理体系离不开有效的沟通和协作，需要将收益管理的理念融入到酒店的各个部门和运营环节中。 第三章 客房预订行为分析 深入理解顾客的客房预订行为是制定有效收益管理策略的基础。本章将从多个维度对客房预订行为进行细致的分析。 3.1 顾客细分与需求特征 我们将首先探讨顾客细分的理论与实践。基于不同的地理位置、旅行目的（商务、休闲、会议）、预订提前期、支付意愿、价格敏感度以及对服务设施的需求等维度，将顾客划分为不同的细分市场。例如，我们会分析商务旅客的预订模式（通常提前期较短，对价格敏感度较低，注重便利性和效率），休闲旅客的预订模式（通常提前期较长，受促销和季节性影响较大，对价格敏感度相对较高），以及会议团队的预订特点。 3.2 预订决策影响因素 我们将深入研究影响顾客预订决策的各种因素： 价格因素: 价格是驱动预订行为的最重要因素之一。我们将分析顾客的价格敏感度，以及不同价格水平如何影响需求量。这包括对促销活动、折扣、会员计划等价格激励措施的反应。 产品属性: 客房类型、设施配置（如景观、面积、床型、是否含早餐）、酒店品牌、酒店地理位置（交通便利性、周边景点）、酒店服务（如餐饮、健身、会议设施）等都会影响顾客的选择。 信息获取与感知: 顾客如何获取酒店信息？（如搜索引擎、OTA平台、社交媒体、口碑推荐）。我们还将探讨信息不对称、顾客对酒店评价的感知（星级、评论分数）以及品牌声誉对预订决策的影响。 时间因素: 预订提前期是影响收益管理的重要变量。我们将分析不同提前期下顾客的预订偏好和价格期望，以及如何在不同预订窗口期内进行定价和库存分配。 渠道因素: 顾客偏好通过哪些渠道进行预订？（官网、OTA、电话、旅行社）。不同渠道的便利性、信息透明度、价格透明度以及用户体验都会影响顾客的选择。 心理因素: 顾客的心理预期、风险规避心理、从众心理等也会在一定程度上影响其预订行为。例如，对“最后房间”的紧迫感，或对知名品牌的信任感。 3.3 预订行为的动态变化 我们将强调客房预订行为并非静态不变，而是随着时间、市场环境和个人需求的变化而动态调整。例如，在旺季临近时，价格上涨可能会抑制一部分价格敏感型顾客的需求，但对于时间紧迫或对特定日期有强烈的入住需求的顾客，价格的敏感度会降低。 3.4 预测方法在预订行为分析中的应用 本章将初步引入预测方法在分析顾客预订行为中的应用。例如，如何通过分析历史预订数据，识别出预订高峰和低谷期，以及不同客群的预订规律。这将为后续章节的需求预测奠定基础。 通过对客房预订行为的深入理解，酒店可以更精准地描绘出目标客户画像，预测其潜在需求，并针对性地设计营销策略和价格策略，从而更有效地吸引和保留顾客，并最终实现收益最大化。 第四章 需求预测模型与技术 准确的需求预测是实施有效收益管理策略的前提。本章将系统介绍用于酒店客房需求预测的各种模型和技术。 4.1 需求预测的基本原则与流程 我们将首先阐述需求预测的基本原则，包括数据的准确性、预测的及时性、预测的粒度（日、周、月、年）以及预测的更新频率。我们将梳理需求预测的典型流程：数据收集与清洗、变量选择、模型构建、模型评估与选择、预测与应用、以及模型监控与更新。 4.2 预测变量的识别与选取 我们将详细分析可能影响酒店客房需求的各类预测变量，并探讨其在预测模型中的作用： 历史需求数据: 这是最直接、最重要的预测依据。我们将分析如何利用历史入住率、预订量、取消率等数据。 日历因素: 星期几（工作日/周末）、节假日、特殊日期（如大型体育赛事、展览会、音乐节）等对需求有显著影响。 宏观经济指标: GDP增长率、通货膨胀率、失业率、消费者信心指数等。 行业与市场因素: 竞争对手的活动、旅游业发展趋势、航空公司票价变动、会议和活动市场的景气度。 酒店自身因素: 酒店的营销活动、促销计划、价格变动、设施升级、品牌形象等。 外部事件: 自然灾害、公共卫生事件、政治不稳定等非预测性事件的影响。 4.3 常用需求预测模型 本章将介绍多种常用的需求预测模型，并分析其适用范围和优缺点： 时间序列模型 (Time Series Models): 移动平均法 (Moving Average): 简单易行，适用于需求相对稳定的情况。 指数平滑法 (Exponential Smoothing): Holt-Winters方法可以同时考虑趋势和季节性。 ARIMA/SARIMA模型: 考虑了自回归、移动平均以及季节性成分，适用于复杂的时间序列数据。 回归模型 (Regression Models): 多元线性回归: 能够分析多个解释变量与被解释变量（需求量）之间的线性关系，便于分析不同因素的影响程度。 非线性回归: 当变量之间的关系是非线性的时，可选择非线性回归模型。 机器学习模型 (Machine Learning Models): 决策树 (Decision Trees) 和随机森林 (Random Forests): 能够处理非线性关系和交互作用，对异常值不敏感。 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, 如XGBoost, LightGBM): 在预测准确性方面表现出色，能捕捉复杂的模式。 神经网络 (Neural Networks): 对于海量数据和复杂模式有较强的学习能力。 定性预测方法: 专家意见法 (Expert Opinion): 依靠行业专家的经验和判断进行预测，适用于缺乏历史数据或面临不确定性较高的情况。 德尔菲法 (Delphi Method): 通过多轮匿名反馈和汇总，逐步达成一致的预测。 4.4 模型评估与选择 我们将介绍常用的模型评估指标，如均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、平均绝对百分比误差 (MAPE) 等。并探讨如何根据预测目标、数据特性和计算资源选择最合适的模型。 4.5 预测模型的局限性与挑战 最后，本章将讨论需求预测模型存在的局限性，如数据质量问题、模型的假设条件、对突发事件的预测能力以及模型的解释性等，并提出应对策略。 通过本章的学习，读者将能够掌握不同需求预测模型的核心原理和应用方法，并能根据实际情况选择和构建有效的预测模型，为酒店的收益管理决策提供坚实的数据支持。 第五章 价格策略与定价模型 定价是收益管理的核心环节。本章将深入探讨酒店客房的定价策略以及常用的定价模型，旨在帮助酒店实现收益最大化。 5.1 价格敏感度分析 在制定价格策略之前，理解顾客对价格的敏感度至关重要。我们将介绍： 价格弹性 (Price Elasticity of Demand): 衡量价格变动对需求量影响的程度。我们将分析影响价格弹性的因素，如顾客类型、产品替代性、收入占比等。 感知价值定价: 顾客愿意为酒店产品和服务支付的价格，并非完全基于成本，而是基于其对价值的感知。我们将探讨如何通过市场调研、焦点小组等方式评估顾客的感知价值。 5.2 动态定价策略 动态定价是酒店收益管理的核心。我们将详细介绍： 基于需求的动态定价: 价格随需求变化而调整。在需求旺盛时提高价格，在需求低迷时降低价格。 基于竞争的动态定价: 密切关注竞争对手的价格变动，并相应调整自身价格。 基于时段的动态定价: 针对不同的入住时段（如平日、周末、节假日、特定活动期间）制定不同的价格。 基于顾客细分的动态定价 (差别定价): 早期预订折扣: 鼓励顾客提前预订。 最后一分钟促销: 清理剩余库存。 打包产品定价: 将客房与其他服务（如餐饮、SPA）打包销售，提供不同价格选项。 会员定价/忠诚度计划: 为忠实顾客提供专属价格或优惠。 5.3 常用定价模型 本章将介绍几种常用的定价模型，并分析其应用场景： 成本加成定价 (Cost-Plus Pricing): 以成本为基础，加上一定的利润率来确定价格。这是一种基础的定价方法，但在收益管理中往往不足够。 竞争导向定价 (Competition-Based Pricing): 将价格设定在竞争对手的水平附近。 价值导向定价 (Value-Based Pricing): 基于顾客感知价值来定价。 收益管理定价模型: 席位定价 (Seat Pricing) / 容量定价 (Capacity Pricing): 类似于航空公司的定价，根据需求和库存将价格划分为不同的等级。 优化模型: 通过数学模型，如线性规划或整数规划，在给定需求预测和成本约束下，找到使总收益最大化的价格组合。 马尔可夫决策过程 (Markov Decision Process, MDP): 用于决策具有状态转移和长期回报的序列决策问题，可用于动态定价和库存管理。 5.4 定价执行的挑战与最佳实践 我们将讨论在实际操作中定价执行可能遇到的挑战，例如： 价格冲突: 不同渠道或不同产品线的价格不一致。 顾客满意度: 过度频繁或幅度过大的价格变动可能引起顾客不满。 技术支持: 需要强大的定价系统和数据分析能力来支持动态定价。 并将提供最佳实践建议，包括： 建立清晰的定价规则: 明确价格变动的触发条件和幅度。 持续监控市场反馈: 及时调整定价策略。 利用技术工具: 采用先进的收益管理系统 (RMS) 来自动化定价决策。 保持价格透明度: 尤其是在主要分销渠道。 通过本章的学习，读者将能够掌握酒店客房定价的核心理论和实用模型，并能灵活运用各种定价策略，在满足市场需求的同时，最大化酒店的收益。 第六章 库存控制与配额管理 在收益管理中，库存控制指的是对有限的客房资源进行有效分配和管理，以确保在不同时间、不同价格水平上都能最大化收益。本章将深入探讨客房库存控制的策略和技术。 6.1 库存控制的基本原理 我们将从易逝性（perishability）和固定性（fixed capacity）的特点出发，阐述为何酒店客房库存管理至关重要。一个未售出的客房在当天就意味着永久的收益损失。 6.2 预订限制 (Booking Controls) 预订限制是库存控制的重要工具，用于管理特定时间段内的预订行为： 最少入住天数 (Minimum Length of Stay, MLOS): 要求顾客的入住时间至少达到设定的天数。这对于保障在长住需求旺盛的时期（如节日、大型活动）不被短住需求“切块”非常有效。 最长入住天数 (Maximum Length of Stay, MAXLOS): 限制顾客的入住总时长。有时为了防止某一顾客长期占用宝贵的客房资源，影响其他潜在顾客的预订，会设置最长入住天数。 最少入住天数向前推移 (Tuck-in MLOS): 在已有长住预订的日期之间，允许短住的预订。 最少入住天数向后推移 (Tail-out MLOS): 在已有长住预订的日期之后，允许短住的预订。 关房 (Closed to Arrival, CTA): 在特定日期禁止新的入住。这通常用于已经预订饱和的日期，或者为了保证特定客群（如团队预订）的入住。 关房 (Closed to Departure, CTD): 在特定日期禁止新的离店。这用于确保已经入住的顾客能够完成其预订，并防止可能因临时离店而产生的空位被低价预订。 6.3 容量分配与层级定价 (Forecasting-Based Capacity Allocation & Tiered Pricing) 我们将介绍如何结合需求预测，将不同类型和不同价格的客房进行最优分配： 客房类型管理 (Room Type Management): 酒店通常有不同等级的客房（如标准间、豪华间、套房）。如何根据不同客房类型的需求预测和价格弹性，进行容量分配，是关键。 层级定价 (Tiered Pricing): 将价格区间划分为多个层级（如经济型、标准型、高级型）。收益管理系统根据实时需求和预测，动态地将客房分配到不同的价格层级。例如，在需求低迷时，更多客房会被分配到经济型价格层级；在需求旺盛时，则会优先分配到高级型价格层级。 价格点管理 (Price Point Management): 设定若干个关键价格点，并在不同时段和不同需求水平下，动态地将客房推向或拉离这些价格点。 6.4 渠道间的库存分配 (Channel Allocation) 酒店通过多个分销渠道（官网、OTA、旅行社等）销售客房。如何根据各渠道的特性、成本和目标客户群体，进行库存分配，是重要的管理环节。 不同渠道的库存策略: 例如，在某些渠道可能设置更具吸引力的价格或促销活动，以吸引特定客群，同时在官网保留价格优势和更灵活的预订选项。 实时库存同步: 确保所有渠道的库存信息实时同步，避免超售或错失销售机会。 6.5 库存控制的自动化与技术支持 我们将讨论收益管理系统 (Revenue Management System, RMS) 在库存控制中的作用。RMS能够整合需求预测、定价策略、预订数据，并根据预设的规则和算法，自动进行容量分配和预订限制的调整，极大地提高了库存管理的效率和准确性。 6.6 库存控制的挑战与优化 数据准确性: 准确的入住率、预订量、取消率数据是有效库存控制的基础。 市场动态变化: 突然的事件或竞争对手的策略调整可能需要快速响应。 顾客体验: 过度的预订限制可能会影响顾客的预订体验。 我们将提出优化建议，例如： 建立灵活的规则库: 允许根据市场变化快速调整预订限制。 多维度的库存分析: 不仅关注整体入住率，还要关注不同客房类型、不同入住天数的库存情况。 跨部门协作: 收益管理部门需要与销售、市场营销和前台部门紧密合作，确保库存控制策略的顺利执行。 通过本章的学习，读者将能够理解酒店客房库存控制的逻辑和方法，掌握各种预订限制工具的使用，并能有效地进行容量分配和渠道库存管理，从而最大限度地提升酒店的入住率和收益。 第七章 收益管理绩效评估与优化 本章将聚焦于酒店收益管理的绩效评估，并在此基础上提出持续优化的方法。 7.1 收益管理的关键绩效指标 (KPIs) 我们将详细介绍用于衡量酒店收益管理效果的关键绩效指标： 入住率 (Occupancy Rate): 实际入住客房数占总可用客房数的百分比。 平均房价 (Average Daily Rate, ADR): 总客房收入除以总入住客房数。 每可用客房收益 (Revenue Per Available Room, RevPAR): 是衡量酒店经营状况的重要指标，计算公式为 ADR Occupancy Rate，或 总客房收入 / 总可用客房数。RevPAR 综合反映了酒店在入住率和平均房价两方面的表现。 收益管理指数 (RM Index / GOPPAR - Gross Operating Profit Per Available Room): 这是一个更全面的指标，除了客房收入，还考虑了运营成本，以衡量整体盈利能力。 预测准确率 (Forecast Accuracy): 衡量需求预测模型准确性的指标，如 MAPE, RMSE 等。 定价偏差 (Pricing Deviation): 实际价格与理论最优价格的差异。 取消率 (Cancellation Rate): 已预订但最终未入住的客房比例。 7.2 收益管理绩效分析方法 我们将介绍如何通过对上述KPIs进行深入分析，发现收益管理策略的优势与不足： 趋势分析: 监测KPIs随时间的变化趋势，识别季节性、周期性模式。 基准比较 (Benchmarking): 将酒店的KPIs与同类酒店（竞争对手、行业平均水平）进行比较，找出差距。 根本原因分析 (Root Cause Analysis): 当KPIs表现不佳时，深入挖掘导致问题的原因，是预测不准确、定价策略不当、库存控制失误，还是市场环境变化？ 7.3 收益管理策略的持续优化 基于绩效分析的结果，我们将提出持续优化收益管理策略的建议： 迭代更新预测模型: 根据实际数据反馈，不断调整和优化需求预测模型。 动态调整定价策略: 根据市场反应和竞争态势，灵活调整价格区间、促销力度和策略。 优化库存控制规则: 根据预订行为变化和市场需求，调整MLOS, CTA等预订限制。 改进渠道管理: 评估不同渠道的盈利能力，优化渠道间的库存和价格分配。 加强跨部门沟通与培训: 确保所有部门理解收益管理的重要性，并能积极配合执行相关策略。 引入新技术与工具: 探索和应用更先进的收益管理系统、数据分析工具和人工智能技术，提升决策的智能化和自动化水平。 定期进行收益管理评估会议: 组织相关部门人员定期召开会议，回顾绩效，讨论问题，制定改进计划。 7.4 案例研究与经验借鉴 本章将可能包含一些典型的案例研究，展示不同类型的酒店如何通过有效的收益管理策略，在不同市场环境下取得成功。这些案例将从实际操作层面，为读者提供宝贵的经验借鉴。 7.5 收益管理在未来发展趋势下的应用 最后，我们将展望收益管理在酒店行业未来的发展趋势，例如： 个性化收益管理: 利用大数据和AI技术，为每一位顾客提供个性化的价格和服务。 跨产品收益管理: 将客房收益管理扩展到餐饮、会议、SPA等酒店其他业务板块，实现整体收益最大化。 可持续收益管理: 在追求短期收益的同时，兼顾长期品牌价值和顾客忠诚度。 通过本章的学习，读者将能够建立起对收益管理绩效评估的系统认知，掌握分析和改进收益管理策略的方法，并能为酒店的长期可持续发展制定有效的收益管理规划。 结论 本书系统地探讨了酒店收益管理的核心内容，从导论到绩效评估，为读者提供了一个全面深入的理解框架。我们强调了收益管理在当前酒店行业中的战略意义，并详细阐述了客房预订行为分析、需求预测模型、价格策略与定价模型、库存控制与配额管理以及绩效评估与优化等关键环节。 通过本书，我们期望能够赋能酒店经营者和管理者，帮助他们更好地运用收益管理的理念和工具，应对复杂多变的市场环境，精准预测需求，制定灵活有效的价格策略，合理控制库存资源，从而最终实现客房收益的最大化，提升酒店的整体盈利能力和市场竞争力。收益管理是一个持续演进的领域，本书所提供的理论框架和实践方法，将为酒店在未来不断追求卓越和创新奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位在酒店行业摸爬滚打多年的管理者来说，每一年都要面对激烈的市场竞争和不断变化的客户需求，而酒店的收益能否最大化，往往就取决于我们对客房预订和定价策略的把握。《酒店收益管理研究——客房预订与定价决策》这个书名，就像一声号角，唤起了我对提升管理水平的强烈渴望。我迫切希望这本书能提供一些更具前瞻性和创新性的视角，超越一些传统的、大家都能想到的方法。我期待它能深入探讨一些高级的收益管理模型，比如如何利用大数据分析来预测未来的需求趋势，如何通过人工智能和机器学习来优化定价算法，从而实现更加精准和高效的收益增长。此外，我也希望能看到关于如何处理突发事件对收益管理的影响，例如经济波动、突发公共卫生事件等，在这些情况下，我们应该如何快速调整策略，最大限度地减少损失，甚至抓住机遇。如果书中还能提供一些关于如何与 OTA 平台进行有效合作，以及如何平衡直销和分销渠道的策略，那就更完美了，因为这些都是影响我们实际收益的关键环节。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《酒店收益管理研究——客房预订与定价决策》让我眼前一亮，因为它直接切中了酒店业的核心盈利点。我个人对其中的“决策”二字尤为关注，因为很多时候，理论知识是死的，关键在于如何将其转化为切实的、有效的行动。我希望这本书能够提供一些关于如何培养收益管理思维的指导，以及如何建立一套科学的决策流程。例如，在面对复杂的市场信息和不确定的未来时，收益经理应该如何快速收集、分析信息，并做出最优的定价和库存分配决策。我特别期待书中能够包含一些关于“临界点分析”的讲解，比如在什么情况下应该采取激进的促销策略，在什么情况下应该坚守价格，以避免不必要的利润损失。同时，我也希望书中能够探讨一些关于如何评估和调整定价策略有效性的方法，以及如何通过持续的反馈和学习，不断优化收益管理体系。如果这本书能让我感受到一种“授人以渔”的力量，教会我如何独立思考和解决问题，那将是对我而言最有价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本《酒店收益管理研究——客房预订与定价决策》简直是为我量身定做的！我一直在思考如何才能更有效地管理酒店的客房，尤其是在需求旺盛的季节，总是感觉有些东西没有把握住。之前也零散地看过一些关于收益管理的文章，但总觉得不成体系，也无法深入到实际操作层面。这本书的书名一下就抓住了我的痛点，特别是“客房预订与定价决策”这几个字，直接点明了我最想解决的核心问题。我期待这本书能够提供一些真正行之有效的策略和方法，比如如何根据不同的日期、节假日、甚至天气情况来制定灵活的客房价格，如何预测客流高峰和低谷，以及如何在淡季通过一些促销手段来刺激入住率。我尤其希望它能深入讲解一些具体的定价模型，例如动态定价、差异化定价等等，并给出一些实际案例分析，让我能够更好地理解这些理论是如何应用到现实中的。如果书中还能包含一些关于渠道管理、分销策略的内容，那就更好了，毕竟客房的预订渠道多种多样，如何优化这些渠道也是影响收益的重要因素。总而言之，我满怀期待地希望这本书能成为我酒店管理工作中的一本“圣经”，帮助我提升收益，实现利润最大化。

评分☆☆☆☆☆

我是一名酒店集团的决策者，经常需要为旗下的酒店制定整体的收益管理战略。《酒店收益管理研究——客房预订与定价决策》这个标题，直接触及到了我最关心的战略层面。我希望这本书能够提供一些宏观的、指导性的理论框架，帮助我理解在整个集团层面如何构建一个系统性的收益管理体系。具体来说，我期待书中能深入探讨不同类型酒店（如商务型、度假型、经济型）在收益管理策略上的差异化，以及如何根据不同市场环境制定相应的策略。同时，我也非常关注如何在集团内部实现资源的优化配置，例如如何将集团的整体预订数据进行整合分析，从而为各个子酒店提供更精准的预测和定价建议。书中如果能包含一些关于收益管理团队的建设和激励机制的探讨，以及如何与酒店运营、市场营销等部门协同工作，形成合力，那将是非常有价值的。我希望这本书能够为我提供一些可以借鉴的成功案例，并帮助我规避潜在的风险，确保集团整体收益的可持续增长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，着实给我这位初涉酒店行业的从业者打开了一扇新世界的大门。我之前对“收益管理”这个概念一直有些模糊，只知道它和“赚钱”有关，但具体怎么操作，如何将理论转化为实际的利润增长，我一直摸不着头脑。看到《酒店收益管理研究——客房预订与定价决策》这个书名，我立刻被吸引了。它明确地指向了酒店运营的核心——客房的预订和定价。我希望这本书能从最基础的概念讲起，循序渐进地引导我理解收益管理的基本原理，比如供需关系、价格弹性、预测模型等。特别期待书中能够提供一些图表和数据分析，让我能更直观地理解不同策略对收益的影响。同时，我也希望能学习到一些关于如何细分客群，并针对不同客群制定个性化定价方案的方法。例如，对于商务旅客和休闲旅客，他们的价格敏感度可能不同，如何在这两者之间找到平衡点，实现利润和入住率的双赢，是我非常关心的问题。这本书如果能深入剖析这些细微之处，并提供一些实用的工具和技巧，那无疑将极大地帮助我少走弯路，快速掌握酒店收益管理的核心技能。