酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉淑芹，汪壽陽 著

圖書標籤:

• 收益管理
• 酒店管理
• 定價策略
• 客房預訂
• 酒店收益
• 市場營銷
• 數據分析
• 決策分析
• 旅遊管理
• 酒店運營

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030332561

商品編碼：25673127476

包裝：平裝

齣版時間：2017-06-01

基本信息

書名：酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策

：51.00元

作者：劉淑芹,汪壽陽

齣版社：科學齣版社有限責任公司

齣版日期：2017-06-01

ISBN：9787030332561

字數：139

頁碼：

版次：32

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.222kg

編輯推薦

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高等院校經濟管理學院相關專業的師生，對酒店收益管理感興趣的相關從業人員

內容提要

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《酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策》在係統地總結收益管理理論研究的基礎上對酒店的客房預訂及定價問題進行瞭研究，建立瞭優化模型，並給齣瞭相應的數值例子。
　　《酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策》針對客房需求的多情景問題，分彆構建瞭考慮顧客多天租住的給定期限內的客房預訂**優化模型，考慮顧客多天租住的目標入住日的客房分期預訂決策模型，以及考慮超售問題的客房預訂**決策模型，在上述模型中采用瞭半**偏差來度量收益風險和約束違反度；針對客房的定價問題，分彆給齣瞭考慮顧客取消和預訂但未到以及預訂時限的客房單階段定價模型，並分析瞭房價、期望收益隨客房量及預訂時限變化的情況；針對客房的分期定價和預訂問題，構建瞭考慮顧客取消和預訂但未到的**動態規劃模型，並證明瞭模型**解的存在性，分析瞭**期望收益、**定價與期初客房量的關係。

目錄

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目錄
總序
序言
第1章 緒論 1
1.1 收益管理的産生與發展 1
1.2 酒店實施收益管理的重要意義 2
1.3 本書的主要內容與結構安排 5
第2章 收益管理基礎知識 8
2.1 引言 8
2.2 收益管理的內涵 8
2.3 收益管理的特點 10
2.4 收益管理的功能 12
2.5 收益管理的分類 13
2.6 收益管理係統的實施條件 15
2.7 本章小結 17
第3章 收益管理研究綜述 18
3.1 引言 18
3.2 需求預測 18
3.3 定價 21
3.4 存量控製 26
3.5 收益管理的其他相關研究領域 29
3.6 本章小結 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 酒店收益管理的行業特徵 34
4.4 酒店收益管理的決策支持 36
4.5 我店業的發展現狀 39
4.6 本章小結 42
第5章 酒店客房分配決策模型 43
5.1 引言 43
5.2 考慮顧客多天租住的客房分配決策模型 44
5.3 本章小結 55
第6章 酒店客房多期預訂決策模型 56
6.1 引言 56
6.2 客房多期預訂決策模型 57
6.3 本章小結 65
第7章 酒店客房超額預訂決策模型 66
7.1 引言 66
7.2 超額預訂分析 66
7.3 本章小結 71
第8章 酒店客房單階段定價決策模型 72
8.1 引言 72
8.2 酒店客房單階段定價決策模型 75
8.3 本章小結 86
第9章 酒店客房多階段定價決策模型 88
9.1 引言 88
9.2 酒店客房多階段定價決策模型 89
9.3 本章小結 96
第10章 總結與展望 97
參考文獻 100

作者介紹

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文摘

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序言

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酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策 第一章 導論 本研究聚焦於酒店收益管理的核心領域，深入剖析客房預訂與定價決策的關鍵要素。在競爭日益激烈的酒店行業，有效的收益管理已成為提升盈利能力和市場競爭力的基石。本書旨在為酒店經營者、管理者以及相關領域的學者提供一套係統性的理論框架和實踐指導，以期優化資源配置，最大化收益。 我們將從收益管理的基本概念入手，闡述其在酒店運營中的重要性。接著，我們將探討影響酒店客房預訂和定價的宏觀經濟因素、行業趨勢以及微觀市場環境。在此基礎上，本書將詳細介紹收益管理中的核心模型和策略，包括需求預測、價格敏感度分析、庫存控製以及動態定價等。 本書的研究方法將融閤理論分析與案例研究，通過對真實酒店數據的分析，驗證各類收益管理策略的有效性，並從中提煉齣適用於不同類型酒店的優化方案。我們相信，通過對客房預訂與定價決策的深入研究，酒店能夠更精準地把握市場脈搏，製定齣更具競爭力且能實現收益最大化的策略。 第二章 酒店收益管理概述 本章將對酒店收益管理（Revenue Management, RM）進行全麵的梳理與界定。我們將首先追溯收益管理的曆史發展脈絡，理解其從航空業起源並逐步滲透至酒店、汽車租賃等服務行業的演變過程。在此基礎上，我們將明確收益管理的核心目標——在正確的時間、以正確的價格、將正確的産品、銷售給正確的顧客，從而最大化收益。 我們將深入探討收益管理在酒店業的獨特應用價值。與製造業的標準化産品不同，酒店的客房産品具有高度的易逝性（perishable）和固定性（fixed capacity），這使得收益管理策略的製定和執行尤為關鍵。我們將分析酒店收益管理所麵臨的挑戰，例如季節性波動、突發事件、競爭對手的定價策略以及顧客需求的多樣性等。 本章還將介紹收益管理的核心構成要素，包括： 需求預測 (Demand Forecasting): 如何利用曆史數據、市場趨勢、季節性因素、特殊事件等，預測未來一段時間內不同客房類型、不同價格等級的客房需求量。我們將探討常用的預測方法，如時間序列分析、迴歸分析、移動平均法等，並分析其優缺點。 定價策略 (Pricing Strategies): 如何根據市場需求、競爭態勢、顧客感知價值以及成本結構，製定靈活多變的定價策略。我們將介紹靜態定價、動態定價、差彆定價、捆綁定價等多種定價模式，並探討其適用場景。 庫存控製 (Inventory Control): 如何根據預測的需求和設定的收益目標，閤理分配和控製客房庫存，例如設置預訂限製（如最少入住天數、最長入住天數）、分級配額（room allocation）等。 渠道管理 (Channel Management): 如何通過不同的分銷渠道（如酒店官網、OTA平颱、旅行社等）進行客房銷售，並分析不同渠道的成本效益和目標客戶群體。 最後，本章將強調收益管理與客戶關係管理（CRM）、市場營銷以及運營管理之間的協同作用。一個成功的收益管理體係離不開有效的溝通和協作，需要將收益管理的理念融入到酒店的各個部門和運營環節中。 第三章 客房預訂行為分析 深入理解顧客的客房預訂行為是製定有效收益管理策略的基礎。本章將從多個維度對客房預訂行為進行細緻的分析。 3.1 顧客細分與需求特徵 我們將首先探討顧客細分的理論與實踐。基於不同的地理位置、旅行目的（商務、休閑、會議）、預訂提前期、支付意願、價格敏感度以及對服務設施的需求等維度，將顧客劃分為不同的細分市場。例如，我們會分析商務旅客的預訂模式（通常提前期較短，對價格敏感度較低，注重便利性和效率），休閑旅客的預訂模式（通常提前期較長，受促銷和季節性影響較大，對價格敏感度相對較高），以及會議團隊的預訂特點。 3.2 預訂決策影響因素 我們將深入研究影響顧客預訂決策的各種因素： 價格因素: 價格是驅動預訂行為的最重要因素之一。我們將分析顧客的價格敏感度，以及不同價格水平如何影響需求量。這包括對促銷活動、摺扣、會員計劃等價格激勵措施的反應。 産品屬性: 客房類型、設施配置（如景觀、麵積、床型、是否含早餐）、酒店品牌、酒店地理位置（交通便利性、周邊景點）、酒店服務（如餐飲、健身、會議設施）等都會影響顧客的選擇。 信息獲取與感知: 顧客如何獲取酒店信息？（如搜索引擎、OTA平颱、社交媒體、口碑推薦）。我們還將探討信息不對稱、顧客對酒店評價的感知（星級、評論分數）以及品牌聲譽對預訂決策的影響。 時間因素: 預訂提前期是影響收益管理的重要變量。我們將分析不同提前期下顧客的預訂偏好和價格期望，以及如何在不同預訂窗口期內進行定價和庫存分配。 渠道因素: 顧客偏好通過哪些渠道進行預訂？（官網、OTA、電話、旅行社）。不同渠道的便利性、信息透明度、價格透明度以及用戶體驗都會影響顧客的選擇。 心理因素: 顧客的心理預期、風險規避心理、從眾心理等也會在一定程度上影響其預訂行為。例如，對“最後房間”的緊迫感，或對知名品牌的信任感。 3.3 預訂行為的動態變化 我們將強調客房預訂行為並非靜態不變，而是隨著時間、市場環境和個人需求的變化而動態調整。例如，在旺季臨近時，價格上漲可能會抑製一部分價格敏感型顧客的需求，但對於時間緊迫或對特定日期有強烈的入住需求的顧客，價格的敏感度會降低。 3.4 預測方法在預訂行為分析中的應用 本章將初步引入預測方法在分析顧客預訂行為中的應用。例如，如何通過分析曆史預訂數據，識彆齣預訂高峰和低榖期，以及不同客群的預訂規律。這將為後續章節的需求預測奠定基礎。 通過對客房預訂行為的深入理解，酒店可以更精準地描繪齣目標客戶畫像，預測其潛在需求，並針對性地設計營銷策略和價格策略，從而更有效地吸引和保留顧客，並最終實現收益最大化。 第四章 需求預測模型與技術 準確的需求預測是實施有效收益管理策略的前提。本章將係統介紹用於酒店客房需求預測的各種模型和技術。 4.1 需求預測的基本原則與流程 我們將首先闡述需求預測的基本原則，包括數據的準確性、預測的及時性、預測的粒度（日、周、月、年）以及預測的更新頻率。我們將梳理需求預測的典型流程：數據收集與清洗、變量選擇、模型構建、模型評估與選擇、預測與應用、以及模型監控與更新。 4.2 預測變量的識彆與選取 我們將詳細分析可能影響酒店客房需求的各類預測變量，並探討其在預測模型中的作用： 曆史需求數據: 這是最直接、最重要的預測依據。我們將分析如何利用曆史入住率、預訂量、取消率等數據。 日曆因素: 星期幾（工作日/周末）、節假日、特殊日期（如大型體育賽事、展覽會、音樂節）等對需求有顯著影響。 宏觀經濟指標: GDP增長率、通貨膨脹率、失業率、消費者信心指數等。 行業與市場因素: 競爭對手的活動、旅遊業發展趨勢、航空公司票價變動、會議和活動市場的景氣度。 酒店自身因素: 酒店的營銷活動、促銷計劃、價格變動、設施升級、品牌形象等。 外部事件: 自然災害、公共衛生事件、政治不穩定等非預測性事件的影響。 4.3 常用需求預測模型 本章將介紹多種常用的需求預測模型，並分析其適用範圍和優缺點： 時間序列模型 (Time Series Models): 移動平均法 (Moving Average): 簡單易行，適用於需求相對穩定的情況。 指數平滑法 (Exponential Smoothing): Holt-Winters方法可以同時考慮趨勢和季節性。 ARIMA/SARIMA模型: 考慮瞭自迴歸、移動平均以及季節性成分，適用於復雜的時間序列數據。 迴歸模型 (Regression Models): 多元綫性迴歸: 能夠分析多個解釋變量與被解釋變量（需求量）之間的綫性關係，便於分析不同因素的影響程度。 非綫性迴歸: 當變量之間的關係是非綫性的時，可選擇非綫性迴歸模型。 機器學習模型 (Machine Learning Models): 決策樹 (Decision Trees) 和隨機森林 (Random Forests): 能夠處理非綫性關係和交互作用，對異常值不敏感。 梯度提升機 (Gradient Boosting Machines, 如XGBoost, LightGBM): 在預測準確性方麵錶現齣色，能捕捉復雜的模式。 神經網絡 (Neural Networks): 對於海量數據和復雜模式有較強的學習能力。 定性預測方法: 專傢意見法 (Expert Opinion): 依靠行業專傢的經驗和判斷進行預測，適用於缺乏曆史數據或麵臨不確定性較高的情況。 德爾菲法 (Delphi Method): 通過多輪匿名反饋和匯總，逐步達成一緻的預測。 4.4 模型評估與選擇 我們將介紹常用的模型評估指標，如均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE)、平均絕對百分比誤差 (MAPE) 等。並探討如何根據預測目標、數據特性和計算資源選擇最閤適的模型。 4.5 預測模型的局限性與挑戰 最後，本章將討論需求預測模型存在的局限性，如數據質量問題、模型的假設條件、對突發事件的預測能力以及模型的解釋性等，並提齣應對策略。 通過本章的學習，讀者將能夠掌握不同需求預測模型的核心原理和應用方法，並能根據實際情況選擇和構建有效的預測模型，為酒店的收益管理決策提供堅實的數據支持。 第五章 價格策略與定價模型 定價是收益管理的核心環節。本章將深入探討酒店客房的定價策略以及常用的定價模型，旨在幫助酒店實現收益最大化。 5.1 價格敏感度分析 在製定價格策略之前，理解顧客對價格的敏感度至關重要。我們將介紹： 價格彈性 (Price Elasticity of Demand): 衡量價格變動對需求量影響的程度。我們將分析影響價格彈性的因素，如顧客類型、産品替代性、收入占比等。 感知價值定價: 顧客願意為酒店産品和服務支付的價格，並非完全基於成本，而是基於其對價值的感知。我們將探討如何通過市場調研、焦點小組等方式評估顧客的感知價值。 5.2 動態定價策略 動態定價是酒店收益管理的核心。我們將詳細介紹： 基於需求的動態定價: 價格隨需求變化而調整。在需求旺盛時提高價格，在需求低迷時降低價格。 基於競爭的動態定價: 密切關注競爭對手的價格變動，並相應調整自身價格。 基於時段的動態定價: 針對不同的入住時段（如平日、周末、節假日、特定活動期間）製定不同的價格。 基於顧客細分的動態定價 (差彆定價): 早期預訂摺扣: 鼓勵顧客提前預訂。 最後一分鍾促銷: 清理剩餘庫存。 打包産品定價: 將客房與其他服務（如餐飲、SPA）打包銷售，提供不同價格選項。 會員定價/忠誠度計劃: 為忠實顧客提供專屬價格或優惠。 5.3 常用定價模型 本章將介紹幾種常用的定價模型，並分析其應用場景： 成本加成定價 (Cost-Plus Pricing): 以成本為基礎，加上一定的利潤率來確定價格。這是一種基礎的定價方法，但在收益管理中往往不足夠。 競爭導嚮定價 (Competition-Based Pricing): 將價格設定在競爭對手的水平附近。 價值導嚮定價 (Value-Based Pricing): 基於顧客感知價值來定價。 收益管理定價模型: 席位定價 (Seat Pricing) / 容量定價 (Capacity Pricing): 類似於航空公司的定價，根據需求和庫存將價格劃分為不同的等級。 優化模型: 通過數學模型，如綫性規劃或整數規劃，在給定需求預測和成本約束下，找到使總收益最大化的價格組閤。 馬爾可夫決策過程 (Markov Decision Process, MDP): 用於決策具有狀態轉移和長期迴報的序列決策問題，可用於動態定價和庫存管理。 5.4 定價執行的挑戰與最佳實踐 我們將討論在實際操作中定價執行可能遇到的挑戰，例如： 價格衝突: 不同渠道或不同産品綫的價格不一緻。 顧客滿意度: 過度頻繁或幅度過大的價格變動可能引起顧客不滿。 技術支持: 需要強大的定價係統和數據分析能力來支持動態定價。 並將提供最佳實踐建議，包括： 建立清晰的定價規則: 明確價格變動的觸發條件和幅度。 持續監控市場反饋: 及時調整定價策略。 利用技術工具: 采用先進的收益管理係統 (RMS) 來自動化定價決策。 保持價格透明度: 尤其是在主要分銷渠道。 通過本章的學習，讀者將能夠掌握酒店客房定價的核心理論和實用模型，並能靈活運用各種定價策略，在滿足市場需求的同時，最大化酒店的收益。 第六章 庫存控製與配額管理 在收益管理中，庫存控製指的是對有限的客房資源進行有效分配和管理，以確保在不同時間、不同價格水平上都能最大化收益。本章將深入探討客房庫存控製的策略和技術。 6.1 庫存控製的基本原理 我們將從易逝性（perishability）和固定性（fixed capacity）的特點齣發，闡述為何酒店客房庫存管理至關重要。一個未售齣的客房在當天就意味著永久的收益損失。 6.2 預訂限製 (Booking Controls) 預訂限製是庫存控製的重要工具，用於管理特定時間段內的預訂行為： 最少入住天數 (Minimum Length of Stay, MLOS): 要求顧客的入住時間至少達到設定的天數。這對於保障在長住需求旺盛的時期（如節日、大型活動）不被短住需求“切塊”非常有效。 最長入住天數 (Maximum Length of Stay, MAXLOS): 限製顧客的入住總時長。有時為瞭防止某一顧客長期占用寶貴的客房資源，影響其他潛在顧客的預訂，會設置最長入住天數。 最少入住天數嚮前推移 (Tuck-in MLOS): 在已有長住預訂的日期之間，允許短住的預訂。 最少入住天數嚮後推移 (Tail-out MLOS): 在已有長住預訂的日期之後，允許短住的預訂。 關房 (Closed to Arrival, CTA): 在特定日期禁止新的入住。這通常用於已經預訂飽和的日期，或者為瞭保證特定客群（如團隊預訂）的入住。 關房 (Closed to Departure, CTD): 在特定日期禁止新的離店。這用於確保已經入住的顧客能夠完成其預訂，並防止可能因臨時離店而産生的空位被低價預訂。 6.3 容量分配與層級定價 (Forecasting-Based Capacity Allocation & Tiered Pricing) 我們將介紹如何結閤需求預測，將不同類型和不同價格的客房進行最優分配： 客房類型管理 (Room Type Management): 酒店通常有不同等級的客房（如標準間、豪華間、套房）。如何根據不同客房類型的需求預測和價格彈性，進行容量分配，是關鍵。 層級定價 (Tiered Pricing): 將價格區間劃分為多個層級（如經濟型、標準型、高級型）。收益管理係統根據實時需求和預測，動態地將客房分配到不同的價格層級。例如，在需求低迷時，更多客房會被分配到經濟型價格層級；在需求旺盛時，則會優先分配到高級型價格層級。 價格點管理 (Price Point Management): 設定若乾個關鍵價格點，並在不同時段和不同需求水平下，動態地將客房推嚮或拉離這些價格點。 6.4 渠道間的庫存分配 (Channel Allocation) 酒店通過多個分銷渠道（官網、OTA、旅行社等）銷售客房。如何根據各渠道的特性、成本和目標客戶群體，進行庫存分配，是重要的管理環節。 不同渠道的庫存策略: 例如，在某些渠道可能設置更具吸引力的價格或促銷活動，以吸引特定客群，同時在官網保留價格優勢和更靈活的預訂選項。 實時庫存同步: 確保所有渠道的庫存信息實時同步，避免超售或錯失銷售機會。 6.5 庫存控製的自動化與技術支持 我們將討論收益管理係統 (Revenue Management System, RMS) 在庫存控製中的作用。RMS能夠整閤需求預測、定價策略、預訂數據，並根據預設的規則和算法，自動進行容量分配和預訂限製的調整，極大地提高瞭庫存管理的效率和準確性。 6.6 庫存控製的挑戰與優化 數據準確性: 準確的入住率、預訂量、取消率數據是有效庫存控製的基礎。 市場動態變化: 突然的事件或競爭對手的策略調整可能需要快速響應。 顧客體驗: 過度的預訂限製可能會影響顧客的預訂體驗。 我們將提齣優化建議，例如： 建立靈活的規則庫: 允許根據市場變化快速調整預訂限製。 多維度的庫存分析: 不僅關注整體入住率，還要關注不同客房類型、不同入住天數的庫存情況。 跨部門協作: 收益管理部門需要與銷售、市場營銷和前颱部門緊密閤作，確保庫存控製策略的順利執行。 通過本章的學習，讀者將能夠理解酒店客房庫存控製的邏輯和方法，掌握各種預訂限製工具的使用，並能有效地進行容量分配和渠道庫存管理，從而最大限度地提升酒店的入住率和收益。 第七章 收益管理績效評估與優化 本章將聚焦於酒店收益管理的績效評估，並在此基礎上提齣持續優化的方法。 7.1 收益管理的關鍵績效指標 (KPIs) 我們將詳細介紹用於衡量酒店收益管理效果的關鍵績效指標： 入住率 (Occupancy Rate): 實際入住客房數占總可用客房數的百分比。 平均房價 (Average Daily Rate, ADR): 總客房收入除以總入住客房數。 每可用客房收益 (Revenue Per Available Room, RevPAR): 是衡量酒店經營狀況的重要指標，計算公式為 ADR Occupancy Rate，或 總客房收入 / 總可用客房數。RevPAR 綜閤反映瞭酒店在入住率和平均房價兩方麵的錶現。 收益管理指數 (RM Index / GOPPAR - Gross Operating Profit Per Available Room): 這是一個更全麵的指標，除瞭客房收入，還考慮瞭運營成本，以衡量整體盈利能力。 預測準確率 (Forecast Accuracy): 衡量需求預測模型準確性的指標，如 MAPE, RMSE 等。 定價偏差 (Pricing Deviation): 實際價格與理論最優價格的差異。 取消率 (Cancellation Rate): 已預訂但最終未入住的客房比例。 7.2 收益管理績效分析方法 我們將介紹如何通過對上述KPIs進行深入分析，發現收益管理策略的優勢與不足： 趨勢分析: 監測KPIs隨時間的變化趨勢，識彆季節性、周期性模式。 基準比較 (Benchmarking): 將酒店的KPIs與同類酒店（競爭對手、行業平均水平）進行比較，找齣差距。 根本原因分析 (Root Cause Analysis): 當KPIs錶現不佳時，深入挖掘導緻問題的原因，是預測不準確、定價策略不當、庫存控製失誤，還是市場環境變化？ 7.3 收益管理策略的持續優化 基於績效分析的結果，我們將提齣持續優化收益管理策略的建議： 迭代更新預測模型: 根據實際數據反饋，不斷調整和優化需求預測模型。 動態調整定價策略: 根據市場反應和競爭態勢，靈活調整價格區間、促銷力度和策略。 優化庫存控製規則: 根據預訂行為變化和市場需求，調整MLOS, CTA等預訂限製。 改進渠道管理: 評估不同渠道的盈利能力，優化渠道間的庫存和價格分配。 加強跨部門溝通與培訓: 確保所有部門理解收益管理的重要性，並能積極配閤執行相關策略。 引入新技術與工具: 探索和應用更先進的收益管理係統、數據分析工具和人工智能技術，提升決策的智能化和自動化水平。 定期進行收益管理評估會議: 組織相關部門人員定期召開會議，迴顧績效，討論問題，製定改進計劃。 7.4 案例研究與經驗藉鑒 本章將可能包含一些典型的案例研究，展示不同類型的酒店如何通過有效的收益管理策略，在不同市場環境下取得成功。這些案例將從實際操作層麵，為讀者提供寶貴的經驗藉鑒。 7.5 收益管理在未來發展趨勢下的應用 最後，我們將展望收益管理在酒店行業未來的發展趨勢，例如： 個性化收益管理: 利用大數據和AI技術，為每一位顧客提供個性化的價格和服務。 跨産品收益管理: 將客房收益管理擴展到餐飲、會議、SPA等酒店其他業務闆塊，實現整體收益最大化。 可持續收益管理: 在追求短期收益的同時，兼顧長期品牌價值和顧客忠誠度。 通過本章的學習，讀者將能夠建立起對收益管理績效評估的係統認知，掌握分析和改進收益管理策略的方法，並能為酒店的長期可持續發展製定有效的收益管理規劃。 結論 本書係統地探討瞭酒店收益管理的核心內容，從導論到績效評估，為讀者提供瞭一個全麵深入的理解框架。我們強調瞭收益管理在當前酒店行業中的戰略意義，並詳細闡述瞭客房預訂行為分析、需求預測模型、價格策略與定價模型、庫存控製與配額管理以及績效評估與優化等關鍵環節。 通過本書，我們期望能夠賦能酒店經營者和管理者，幫助他們更好地運用收益管理的理念和工具，應對復雜多變的市場環境，精準預測需求，製定靈活有效的價格策略，閤理控製庫存資源，從而最終實現客房收益的最大化，提升酒店的整體盈利能力和市場競爭力。收益管理是一個持續演進的領域，本書所提供的理論框架和實踐方法，將為酒店在未來不斷追求卓越和創新奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名酒店集團的決策者，經常需要為旗下的酒店製定整體的收益管理戰略。《酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策》這個標題，直接觸及到瞭我最關心的戰略層麵。我希望這本書能夠提供一些宏觀的、指導性的理論框架，幫助我理解在整個集團層麵如何構建一個係統性的收益管理體係。具體來說，我期待書中能深入探討不同類型酒店（如商務型、度假型、經濟型）在收益管理策略上的差異化，以及如何根據不同市場環境製定相應的策略。同時，我也非常關注如何在集團內部實現資源的優化配置，例如如何將集團的整體預訂數據進行整閤分析，從而為各個子酒店提供更精準的預測和定價建議。書中如果能包含一些關於收益管理團隊的建設和激勵機製的探討，以及如何與酒店運營、市場營銷等部門協同工作，形成閤力，那將是非常有價值的。我希望這本書能夠為我提供一些可以藉鑒的成功案例，並幫助我規避潛在的風險，確保集團整體收益的可持續增長。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位在酒店行業摸爬滾打多年的管理者來說，每一年都要麵對激烈的市場競爭和不斷變化的客戶需求，而酒店的收益能否最大化，往往就取決於我們對客房預訂和定價策略的把握。《酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策》這個書名，就像一聲號角，喚起瞭我對提升管理水平的強烈渴望。我迫切希望這本書能提供一些更具前瞻性和創新性的視角，超越一些傳統的、大傢都能想到的方法。我期待它能深入探討一些高級的收益管理模型，比如如何利用大數據分析來預測未來的需求趨勢，如何通過人工智能和機器學習來優化定價算法，從而實現更加精準和高效的收益增長。此外，我也希望能看到關於如何處理突發事件對收益管理的影響，例如經濟波動、突發公共衛生事件等，在這些情況下，我們應該如何快速調整策略，最大限度地減少損失，甚至抓住機遇。如果書中還能提供一些關於如何與 OTA 平颱進行有效閤作，以及如何平衡直銷和分銷渠道的策略，那就更完美瞭，因為這些都是影響我們實際收益的關鍵環節。

評分☆☆☆☆☆

這本《酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策》簡直是為我量身定做的！我一直在思考如何纔能更有效地管理酒店的客房，尤其是在需求旺盛的季節，總是感覺有些東西沒有把握住。之前也零散地看過一些關於收益管理的文章，但總覺得不成體係，也無法深入到實際操作層麵。這本書的書名一下就抓住瞭我的痛點，特彆是“客房預訂與定價決策”這幾個字，直接點明瞭我最想解決的核心問題。我期待這本書能夠提供一些真正行之有效的策略和方法，比如如何根據不同的日期、節假日、甚至天氣情況來製定靈活的客房價格，如何預測客流高峰和低榖，以及如何在淡季通過一些促銷手段來刺激入住率。我尤其希望它能深入講解一些具體的定價模型，例如動態定價、差異化定價等等，並給齣一些實際案例分析，讓我能夠更好地理解這些理論是如何應用到現實中的。如果書中還能包含一些關於渠道管理、分銷策略的內容，那就更好瞭，畢竟客房的預訂渠道多種多樣，如何優化這些渠道也是影響收益的重要因素。總而言之，我滿懷期待地希望這本書能成為我酒店管理工作中的一本“聖經”，幫助我提升收益，實現利潤最大化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策》讓我眼前一亮，因為它直接切中瞭酒店業的核心盈利點。我個人對其中的“決策”二字尤為關注，因為很多時候，理論知識是死的，關鍵在於如何將其轉化為切實的、有效的行動。我希望這本書能夠提供一些關於如何培養收益管理思維的指導，以及如何建立一套科學的決策流程。例如，在麵對復雜的市場信息和不確定的未來時，收益經理應該如何快速收集、分析信息，並做齣最優的定價和庫存分配決策。我特彆期待書中能夠包含一些關於“臨界點分析”的講解，比如在什麼情況下應該采取激進的促銷策略，在什麼情況下應該堅守價格，以避免不必要的利潤損失。同時，我也希望書中能夠探討一些關於如何評估和調整定價策略有效性的方法，以及如何通過持續的反饋和學習，不斷優化收益管理體係。如果這本書能讓我感受到一種“授人以漁”的力量，教會我如何獨立思考和解決問題，那將是對我而言最有價值的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，著實給我這位初涉酒店行業的從業者打開瞭一扇新世界的大門。我之前對“收益管理”這個概念一直有些模糊，隻知道它和“賺錢”有關，但具體怎麼操作，如何將理論轉化為實際的利潤增長，我一直摸不著頭腦。看到《酒店收益管理研究——客房預訂與定價決策》這個書名，我立刻被吸引瞭。它明確地指嚮瞭酒店運營的核心——客房的預訂和定價。我希望這本書能從最基礎的概念講起，循序漸進地引導我理解收益管理的基本原理，比如供需關係、價格彈性、預測模型等。特彆期待書中能夠提供一些圖錶和數據分析，讓我能更直觀地理解不同策略對收益的影響。同時，我也希望能學習到一些關於如何細分客群，並針對不同客群製定個性化定價方案的方法。例如，對於商務旅客和休閑旅客，他們的價格敏感度可能不同，如何在這兩者之間找到平衡點，實現利潤和入住率的雙贏，是我非常關心的問題。這本書如果能深入剖析這些細微之處，並提供一些實用的工具和技巧，那無疑將極大地幫助我少走彎路，快速掌握酒店收益管理的核心技能。