基于AI的酒店收益管理系统优化策略探讨
张瑞怡

      【摘要】针对酒店传统收益管理依靠过往经验和历史数据，在遇到变化较快的市场环境时难以实现智能化及自动化的需求。文章结合目前酒店业应用AI的情况，提出了利用AI解决上述问题，结合多源数据和机器学习算法达到需求精准预测，基于 PMS进行动态智能定价以及基于CRS实现库存的高效管理和为酒店业务系统的融合所带来的增益，以期通过各种方法来帮助酒店提高收益和提高服务水平来满足个性化需求。
      【关键词】酒店收益管理；AI技术；需求预测；动态定价；库存管理
引言
      在酒店运营体系中，收益管理是其中的关键组成部分，作为衡量酒店经营效益的核心指标，它不仅是评估运营状况的“财务晴雨表”，更是决定酒店在激烈市场竞争中成败的关键要素。伴随着如今世界的全球化旅游发展和旅游行业多样化的需求变化，酒店行业规模持续扩张的同时，市场竞争态势也日趋白热化。在这一背景下，酒店生存与增收的核心在于高效运用收益管理，通过科学调控房价、入住率及客房库存分配，实现利益最大化。
一、酒店收益管理现状分析
      （一）传统收益管理模式的运作方式
      传统的酒店收益管理目标是使收益最大，靠的是分析市场，分析自身的资源，有历史数据、有领导经验，所以分别在定价、库存、客户等做了相对完善的工作，但也有一定的缺陷。 定价时根据以往的经验，参考上一时期的销售价格、当前季节价格走向及竞争对手的价格，夏天游客多的时候将上调价格，反之将下调价格。并且根据房型的成本、设施和市场需求的不同来定价，比如房间可看风景、体验较好的房型售价较贵。
      对于酒店库存而言，酒店根据历史预订数据以及经验来预估入住率，并合理分配房型库存。并且不同的预订等级对应的不同价格以及取消政策，这样既能够满足旺季的时候一些高端客户的诉求，又能够在平时以较低的价格去吸引客户入住。比如可以提供早订的折扣，让客人能提前确定行程的时间，安排合适房间，可以依据当天的情况进行适当的浮动控制价格，达到总体上提升收益的目的。
      在客户细分与精准营销方面，现代酒店收益管理需要建立多维度的客户画像体系。基于客户入住目的（商务/休闲）、停留时长及消费特征等核心维度，可将客群细分并实施差异化策略：对商务型的客户，提供包含会议室、商务早餐等在内的套餐和稳定的定价。对于旅游型的客户，提供包含景区门票、接送等在内的套餐等吸引客源。传统收益管理模式满足酒店日常运行所需，具有稳定的模式，当遇到市场变革以及更加多元化的客户需求时，已经无法做到很好地指导工作，需要新技术、新思想加入，在原来的基础上不断进行技术更新和理念升级。
      （二）AI技术在酒店业的应用现状
      客户服务中心使用了大量的智能客服、聊天机器人，应用了自然语言处理技术，可以解决客户对于酒店的相关信息以及酒店的各种预订政策等方面的常见问题。聊天机器人也是可以实时在线，除了日常的预订退房等功能操作外，还可以针对客人的历史喜好信息及偏好做一些个性化的推荐工作。
      AI应用于运营的各个方面：客房、库存及人员等方面，智能客房管理系统监测客房设备的状态，并且能够及时发现设备故障，根据客人的实际需要调节设备。智能库存管理系统根据消耗数据进行订货或者更新、淘汰。智能工作排班系统参考每个员工的工作效率和满意度等因素分配工作岗位，提高工作效率和满意度。
      AI对酒店业来说还是属于初级阶段，AI本身也存在很多问题，例如数据安全问题，成本相对较高以及员工在新技能上难以适应等等。所以还是需要行业和科技企业共同来完善 这个事情。
      （三）酒店业市场需求与发展机遇
      全球经济的不断发展以及人民生活水平的提高也带动了人们出游和出差等商旅出行的需 求，酒店业市场规模持续扩大。另一方面，消费者需求变化及 AI技术的运用让这一行业发展迎 来了新的机遇。
      旅游市场方面：从全球来看，尽管受到疫情影响，但由于防控向好、政策放开等利好因素，旅游业已迅速恢复并有望超越疫前水平。从国内看，国内旅游市场红火，因收入增加、消费观念转变等原因，旅游已成为人们日常生活中不可或缺的部分，市场需求大、潜力大。商务旅行中，受全球经济一体化影响，全球商务旅行十分繁忙，商务旅行市场虽占比不高但含金量十足，其消费能力与品质要求显著高于普通客群。这类旅客不仅需要基础住宿服务，更看重会议设施等商务配套功能。对酒店而言，稳定优质的商旅客源是保障经营效益的核心支柱。      
      消费者的消费行为发生变化也为酒店业开拓了新的发展空间，现在的顾客不仅仅是为了基本的休息选择酒店，而且还会要求酒店能给自己提供一些方便快捷舒适的服务、各种免费的配套设施及健身康体、特色餐饮、休闲娱乐等更多附加的增值服务。年轻的消费者也会更喜欢酒店的设计新颖化、智能化和服务的个性化以及社交氛围浓的风格。
二、基于AI的收益管理系统优化策略
      （一）需求预测优化策略
      需求预测是决定酒店收益的关键步骤，现有的方式已经不能满足多变的市场需要，需要利用人工智能的方法来进行需求预测，提升酒店收益。AI利用多源数据融合手段汇聚酒店内外部信息，提供更为全面的需求预测数据，酒店内部数据反映的是经营情况和客户需求的行为，外部数据包括了市场发展趋势、竞争者动向、旅游活动状况、节假日以及天气等各种影响需求的关键要素，将这些要素相互融汇，在一定程度上可以帮助 AI更好地掌握影响需求的因素，提高预测的准确性。
      机器学习算法可进行需求预测。通过时间序列分析挖掘以往的需求历史数据，结合时间跨度了解需求的演变趋势，帮助酒店提前安排相关的资源及定价。基于回归分析构建需求与 影响因素之间的数学模型，将各项因素的作用量化反映到需求变化上。利用神经网络的强大的非线性建模的能力自动学习到数据内部的规律并完成准确的预测，在酒店的运营决策中发挥很大的作用。随着深度学习技术的发展，原来的技术瓶颈被突破，CNN能够通过分析市场的图像来挖掘其中隐含的需求。而RNN、LSTM能够处理时序数据，并且可以通过引入历史数据来学习到长期的记忆信息，将酒店的需求在时间上的演变规律进行合理的建模，实现更合理的酒店经营决策，让酒店获得更多的收益。
      （二）动态定价策略优化
      采用AI来建构综合定价模型时，可以同时将企业的内部数据（如历史价格、预订入住数据）以及企业的外部数据（如竞争者价格、节假日、季节、宏观经济）、客群偏好的相关数据都融入模型之中。利用历史价格可洞察市场是否能接受，根据客流量高低来判断客户是否趋之若鹜，借助竞品价格判断自身定价是否具有优势，根据季节或者节假日变化知悉客户需求涨跌情况，以客户偏好为大数据分析制定个性化的动态定价方案。综上可知，多角度结合能够为企业打造优秀的动态定价方案。
      机器学习算法是发挥主要作用的，线性回归刻画房价与影响因子的关系，决策树按照规则对决策作出分类，而神经网络由于具有非常强的非线性建模能力可以自主学习价格变化规则，并根据相关数据调整自身对模型参数的估计。以连锁酒店为例，就是根据不同地区的市场情况以及各个时间段的情况来实现自动的价格调整，在旺季的时候提价，在淡季的时候进行优惠打折。
      实时监测、快速响应 AI动态定价的优势突出，利用网络爬虫获得对手价格、市场情况 和用户行为的实时数据。出现变化，马上就会评估出来，快速做出反应，当发现对手降价时，就结合自身优势，选择降价或是维持原价增加服务项目价值、抢占一定市场份额，或者利用消费者搜索预订的时间节点性特征及时调价，根据消费者的购买意愿和接受度来主动判断市场的价格敏感程度，通过价格高低调价促进转化率提高。
      （三） 库存管理优化策略
      1.精准需求预测模型构建
      AI充分结合各方面的信息进行酒店历史预订数据分析、整合市场需求、结合节假日安排、温度时序、市场竞争情况、宏观经济发展水平等，并运用机器学习挖掘需求规律，通过一定算法模型对不同房型在不同时间段的需求精准预测，符合实际的分房型、分时段的市场需求。通过挖掘上年度预订数据，系统可识别特定时段热门房型的预订规律。又例如结合当前市场的旅游度、新开业酒店的竞争情况，可以实时更改需求预测。根据季节和节假日规律可判断淡旺季需求的变化等，AI基于多维数据构建的智能预测模型能够精准把握市场需求变化，为动态定价和房源分配提供科学依据。
      2.动态库存分配策略
      预测房型需求增加时，该平台可以自动给这个房型增配库存或者把它减掉，如果是减掉 的话，就不至于出现资源浪费的情况。比如，在旅游旺季之前，假如 AI预判海景房的需求 量会增多，则提前为它增加配额。假如其中一个房型预估的需求量较大，在预定的过程中却 出现了预定的速度比预期要快，则可以随时从其他房型调拨库存以保证入住率和收益情况良好。
      3.超订策略优化
      利用历史的取消率、noshow率、市场需求变化，AI求解合理的超订比例，根据系统分析的当天各时段、不同房型的超订，配合目前市场需求预测未来的各项指标，进而求解出最 优超订量。如果预订后期取消率小于预期则减少超订量避免客人无房可住，如果取消率大于预期则加大超订量增加客房的入住率，以此获得最大的收益。
      4.多业务协同优化
      基于AI技术驱动，实现库存管理、定价系统的深度协同，与定价系统联动：当某房型库存紧张时，系统自动触发阶梯涨价策略，同时推荐可替代房型方案；库存充裕时，智能生成促销方案并匹配目标客群，在满足市场需求的同时也能保持预订额在最大收益状态。结合CRM数据，为高价值客户提供专属房源推荐和定制优惠，为常订豪华房型的客人提前保留心仪房型。系统实时计算各房型价格弹性，在控制出租率的同时确保整体收益最大化，实现需求与供给的智能平衡。
三、结语
      依托于AI的酒店收益管理系统的优化方法，结合多源数据并且用新的算法去突破传统方法的局限性，比如需求预测、动态定价还有库存的管理等。在未来的发展中，还需要加强技术跟业务的协同，加强数据的安全体系建设，同时还要加强 AI的技术升级。这种智能化转型将助力酒店业构建新一代收益管理基础设施，实现从运营优化到战略决策的全方位价值提升。
参考文献
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