酒店市场回暖，旺季来了，要做好的8件事儿

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本文导读目录：

1、航空收益管理（七）超售

2、我们都是收益人

3、酒店市场回暖，旺季来了，要做好的8件事儿

　　文章作者： 　　黄蕾、苏艺、梁哲，同济大学经济与管理学院 　　上一期的航空收益管理专题介绍了航空公司折扣舱位控制决策，这一期将为大家介绍航空公司另一个增加收益的武器：超售。超售是国际民航界的通行做法，既可满足更多旅客的出行需要，也可避免座位虚耗。 　　下面就为大家介绍航空公司是如何实施这一有效收益管理举措的。 　　在航空公司日常运营中，并非所有订座旅客都会在航班起飞时出现，部分订座会在航班起飞前取消，或者未在航班起飞时出现（称为 no-show）。旅客的这些行为会给航空公司带来空置座位损失（称为 Spoilage）。 　　超售正是为了应对这一问题而诞生的。超售指的是航空公司出售比实际座位数更多的机票。对航空公司而言，超售能够减少空闲座位损失，提高航班客座率，为航空公司带来收益增长。对旅客而言，超售也能满足更多旅客的出行需要，使得更多旅客坐上心仪的航班。 　　航空公司实施超售的风险显而易见，可能导致到达机场的旅客超过实际座位数。如果经济舱超售，航空公司一般将经济舱的高卡等常旅客（如白金卡、金卡）升舱；如果头等舱/商务舱超售，航空公司只能让部分高舱旅客非自愿降舱；如果整体超售，航空公司只能拒绝部分旅客登机（称为 denied boarding，拒载）。非自愿降舱和拒载可能会导致旅客投诉和超售赔偿，并且会对长期客户关系带来非常恶劣的影响。 　　航空公司主要从规章制度、经济学效益及服务水平三个方面进行超售决策。 　　首先，实施超售需要满足规章制度的要求。 　　民航局于2021年3月出台的《公共航空运输旅客服务管理规定》中新增了“航班超售”一章，该规定对超售的信息告知、征集自愿者（退改签自愿者）程序、优先登机规则、被拒绝登机旅客赔偿等细项进行了明确规定。航空公司需要公布发生超售时的处置方案、旅客拒载细则和补偿措施，并在实际运行中按照方案进行处置。即使如此，航空公司依然面临较大的法律风险。图1：《公共航空运输旅客服务管理规定》截图 　　其次，实施超售需要从经济学角度进行超售数量的决策。 　　图2展示了超售数量和航空公司损失之间的关系。从图中可以看出，当航空公司增加超售数量时，座位空置损失减少了，但拒绝登机补偿损失增加了。 　　拒载补偿方式包括票价差额、现金、积分、代金券等等，同时还需要提供后续的航班改签、餐饮以及过夜住宿交通等服务。 　　因此，航空公司需要平衡空座损失与拒载损失，选择合适的超售数量使得总损失最小。图2：超售数量与损失的关系 　　第三，航空公司需要考虑超售对商誉的影响，设定服务级别约束。 　　航空公司超售数量越少，则拒载可能性越低，对航空公司商誉与客户关系的影响也越小。因此，航空公司可以设定超售事件发生概率的上限，并根据该阈值来决定超售的数量。这就是航空公司所设定的服务级别约束。 　　航空公司常常对经济舱综合使用经济学超售模型与服务级别约束，而对头等舱和商务舱设定更加严格的服务级别约束。 　　下面，我们就为大家介绍航空公司是如何使用模型来支持超售决策的。 　　超售涉及旅客的取消和no-show行为。我们首先讨论基于旅客no-show行为的超售决策。在进行决策之前，我们需要对旅客no-show的概率进行预测，这一内容在预测下篇中已经介绍过，在此不再赘述。 　　假定我们需要为一个座位数为 C 的航班进行超售决策，需要决定航班总订座限制（authorization levels，以下记为b）。下面介绍常用的3个模型。 　　如果假定航班起飞前的所有订座在起飞时出现（show-up）的概率相同，记为 q。（相应的，no-show概率为 1-q。）则很容易想到一种启发式超售决策： 。 　　举例：如果 ，，则 。 　　最优订座限制为：176 　　这种模型也称之为确定性模型（Deterministic Model）。确定性模型的优势在于其简单且易于实施，仅需要预测no-show概率，计算方法也非常简单。然而，确定性模型没有考虑拒载成本，并且忽略了旅客no-show行为的随机性，会低估超售风险，产生较为激进的超售决策。 　　由于该模型易于实施，在航空业有较为广泛的应用，航空公司往往在该模型的基础上调整得到最终的超售决策。 　　旅客no-show行为往往是随机的而非确定的。考虑这一因素，航空公司可以制定想要的服务级别标准，根据旅客被拒载的概率得到最优的订座限制。 　　常用的服务级别指标有两种：与。 　　假定为旅客订座人数到达订座限制b时show-up的旅客人数。由于航空公司至多接收b个订座请求，则超售风险不会超过和。 　　1. :旅客拒载发生的概率：即show-up的旅客人数大于航班实际座位数的概率，记为 　　2. :订座旅客被拒载的比例：即旅客拒载数量与实际show-up旅客人数的比值，记为。 　　我们可以对旅客no-show行为（或show-up行为）进行一定的统计学假设（如二项式分布），并求得在不同订座水平下的服务水平 与。 　　接上例，假设旅客出现行为服从二项式分布，，。 　　则通过计算可以得到下述的服务水平表（截取了的部分数据）：表1：订座限制与服务水平 　　如果我们设定作为服务水平限制，则满足服务水平的最优舱位限制 。同时，我们可以发现确定性模型得到的结果近似位于附近。 　　经济超售模型通过平衡超售带来的旅客收益增加与拒载成本增加这两个效应，以最大化收益为目标得到最优的超售决策。 　　在实施经济超售模型前，航空公司需要估计拒载成本（Denied Boarding Cost，下简称DBC），包括赔偿、下一段出行的安排成本，以及等待的食宿成本等。最简单的经济学超售模型假设每个订座的票价相同，忽略票价折扣舱位的影响。下面对该模型进行简单介绍。 　　简单经济超售模型： 　　我们通过边际收益来讨论简单经济超售模型的最优解。当航空公司决定最优订座限制 b 时，可以计算增加一个订座限制（b→b+1）的边际收益。当航空公司增加超售数量时，边际收益不断下降。航空公司将不断增加超售数量，直至拒载成本>新增收益。图3：是否增加订座限制 b 的决策树 　　注： 　　DBC为拒载成本，Denied Boarding Cost； 　　p为售出一张票的平均收益； 　　F(·)为旅客订座需求的累积概率分布函数； 　　G(·|b) 为订座数为 b 时show-up人数的累积概率分布函数。 　　从图中可以看到，订座限制的边际收益同时取决于旅客需求与旅客no-show行为。航空公司在设定订座限制之后，旅客的需求被订座限制截断，随后订座旅客在航班起飞之际发生show-up/no-show行为。 　　1. 如果旅客需求≤订座限制，则增加订座对于收益没有影响 　　2. 如果旅客需求>订座需求，则接受的订座数量等于订座限制。 　　a) 如果实际旅客到达数量＞实际座位数，则发生超售，收益变化为 p-DBC 　　b) 反之，未发生超售，收益变化为 p 　　通过对图3中的决策树计算可以得到，航空公司将增加订座限制 b 直至 ，此时的订座限制为最优超售决策。感兴趣的读者可以参阅参考文献[2]。 　　接上例，假设旅客出现行为服从二项式分布， ， 。票价 ，拒载成本 。可得， 。 　　假设我们认为旅客需求是无限的，则在不同订座限制下的收益如下表所示，可以看到，当最接近0.4时，净收益最大，最优订座限制 。表2：订座限制与收益图4：订座限制与收益的关系 　　基于上述三种常用的超售模型，航空公司还经常使用混合策略。例如，同时使用经济超售模型与服务级别约束模型，并使用两个限制中较小的作为订座限制。这种混合策略使得航空公司能够在获得经济收益的同时确保服务水平指标在可接受的范围内。 　　在上述内容中，我们讨论了基于no-show的超售模型。然而，订座取消行为在订座过程中也非常常见，这一行为也会影响收益。例如，在售票过程中，如果旅客订座数量到达订座限制，航空公司可能拒绝部分旅客的需求。然而，当已有订座在后续取消时，也有可能产生座位虚耗。 　　如果考虑旅客的订座取消行为进行超售，航空公司能够在订座期间动态调整最优的订座限制策略，当然模型也会变的更加复杂。一般而言，旅客订座取消概率是动态变化的，与距离航班起飞日期的时间有关，随着航班起飞日期的临近，订座取消概率断降低。 　　在这里介绍一种考虑旅客取消的启发式超售模型。 　　假设航空公司提前购票天数为时的订座取消比例为，接受订座数量为，则大约的预订会中途取消，而剩余的预订会保留至航班起飞。 　　假设航班起飞前旅客show-up概率为q，则基于当前订座，最终的show-up人数为。我们可以将 作为动态的show-up概率，并使用上文所述的模型进行求解。 　　举例，如果航班起飞前20天的取消概率，前10天的取消概率为，，。如果使用确定性模型，则提前20天的最优订座策略为： ， 　　提前10天的最优订座策略为： 。 　　超售模型告诉我们，应该如何为航班设定一个最优的总订座限制。然而，航空公司在实施基于折扣票价的舱位控制时会面临困扰，应该如何同时考虑旅客订座与no-show行为，为每个票价子舱位设定购票限制呢？ 　　结合舱位控制的整合模型可以解决这一问题。例如，与上篇推送介绍的EMSR舱位控制算法整合可以得到如下模型： 　　基于EMSR的整合模型计算步骤如下： 　　STEP1. 使用超售模型计算总订座限制b，其中 　　STEP2. 使用EMSR-a或EMSR-b计算各票价子舱位 j 的保护水平 　　STEP3. 根据订座限制 b 计算各票价子舱位 j 的订座限制 　　STEP4. 在订座过程中根据新增订座与取消更新订座限制 b 及各票价子舱位的保护水平 　　举例，假设，使用某一种超售模型计算得到 ，销售票价由高至低Y-B-M三个子舱位。计算得Y舱的保护水平为25，B舱的保护水平为55，则可以计算得下表所示的订座限制：表3：结合EMSR的启发式整合模型 　　注：以B舱为例，订座限制为115-25=90。 　　学者也提出了更加复杂的整合模型，例如基于航线网络的整合模型等等，感兴趣的读者可以参阅参考文献[2]。 　　本期内容首先介绍了航空公司超售的收益和风险，以及航空公司实施超售考虑的因素。之后介绍了几种航空公司进行超售决策的基本模型与拓展模型。 　　至此，关于收益管理基本内容的介绍也就告一段落了，感谢大家的支持与陪伴。请持续关注我们的后续精彩篇章！ 　　参考：[1] Phillips, R. L. (2005). Pricing and revenue optimization. Stanford university press. 　　[2] Talluri, K., & Van Ryzin, G. (2004). Revenue management under a general discrete choice model of consumer behavior. Management Science, 50(1), 15-33. 　　[3] Vinod, B. (2021). The Evolution of Yield Management in the Airline Industry. Management for Professionals. 　　[4] Wang, W., & Walczak, D. (2016). Overbooking under dynamic and static policies. Journal of Revenue and Pricing Management, 15(6), 534-553. 　　[5] 交通运输部. (2021). 公共航空运输旅客服务管理规定. http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-03/15/content_5593193.htm 　　往期回顾： 　　航空收益管理（一）：概览 　　（二）：航空市场细分与运价产品设计 　　（三）：航空运价产品定价模型 　　（四）：预测上篇 　　（五）：预测下篇 　　（六）：舱位控制　　最近发现碰到了很多问，收益管理到底是干什么的？有是同行业的也有其他行业的人，可能是到了毕业季了的缘故吧。为此这周的文章，我想作为一篇自我介绍，来写一写我们酒店的收益管理人员是谁，以及我们平时都干什么——我们都是收益管理人。 　　我们是谁 　　收益管理人员，是一群每天要和数据打交道的一群人，需要通过酒店的经营数据来了解酒店目前以及未来的经营数据预测，需要了解酒店的竞争对手目前的经营情况，需要了解酒店所处市场的未来变化情况。可能大家会发现和互联网行业的数据分析岗位很像，但是互联网的数据分析岗位可能更加地偏向技术岗，而酒店的收益管理岗，更加地偏向业务岗。此外收益管理人员都是和酒店的经营数据直接挂钩的，毕竟收益管理人员的目标就是收益的最大化。 　　在酒店中，收益管理人员一般属于独立的部门，其汇报对象基本是酒店的副总或者总经理。当然有的酒店会直接挂靠在市场营销管理部门当中，汇报的对象为市场营销总监，这个看酒店具体的组织架构搭建。此外一般来说酒店的预订部门会挂在收益管理部门当中，毕竟收益管理部门需要预订部守好酒店的预订“大门”。 　　我们的职责是什么 　　而关于酒店收益管理人员的职责，首先我们需要做好酒店的价格体系的建立。所谓的价格体系，就是酒店在各个渠道上所设置的价格。收益管理人员需要做好各个渠道之间的价格差，需要自己在一套价格体系之下各个渠道应该放什么样的价格。（毕竟很多的酒店都是有多套价格）这个不仅仅需要我们设置不同房型之间的价格差，还需要我们设置好每一个房型在不同渠道设置的价格，而我们最需要警惕的就是价格倒挂。通俗地讲，就是需要做好价格和渠道的管理。当然我们需要了解的就是，要知道每一个渠道我的预订成本大约是在多少，以及我在各个渠道上最后的实际利润高低如何。说的通俗一点，收益管理人员，就是管理酒店在各个渠道卖多少价格的人。 　　除了定价管理，收益管理人员，还需要掌握的那就是库存管理。不仅仅需要做好酒店的当前的库存管理，还需要做好酒店未来的库存管理。毕竟我们都知道酒店的房间是存在时效性的，过了今天酒店的房间就失去了它在今天的使用价值了。为此我们需要做的就是酒店的库存管理。了解酒店目前还有多少房间可以卖，以及做好预测剩下的这些房间，可以怎么卖来获得最大收益。要考虑到房间是否可以卖得出去，也要考虑到房间应该以怎么样的价格卖出去，还要考虑到在哪个渠道卖出去，都是酒店收益管理人员需要考虑到的内容。这边就涉及到很多不同部门之间的沟通了，比如销售部门的询价，渠道管理人员各个渠道上的库存设置和价格设置等等。 　　而对于收益管理人员，以上这些都是实际的操作，也就是最后的实行内容，那么做出上述操作的依据是什么呢？那就是酒店收益管理人员在平时耗费时间最多，也是工作内容量最大的工作——数据分析。收益管理人员，需要借助酒店目前的数据，预测未来一段时间酒店各个渠道的预订进度，比如分析酒店的各细分市场产量的结构占比，各个渠道的价格分布，各个渠道产品的套餐组合收益情况，各个价格代码的产量，房型的价格实现度和出租率情况，还要分析各个平台的流量变化，市场热度事件对酒店的经营影响，竞争对手的数据变化等等。当然现在酒店一般会有各种收益管理系统辅助收益管理人员开展日常的工作，不然“表”哥，“表”姐们可就每天沉迷于各种报表中不可自拔了。 　　除此之外当然还有酒店的预算啦，这部分其实也需要收益管理人员给出相应的意见，不仅是客房，还有餐饮，宴会厅，康乐等等都需要给出相应的意见，毕竟这些都能够给酒店带来收益的板块，现在的收益不仅仅是需要其对客房的收益带来支持，更多的是全收入的把控和支持，因此就需要收益管理人员对于酒店的所有的收入端，都有一定的了解。 　　我们平时干什么 　　收益管理人员的一天，从给出一天的销售政策开始。比如小编以前每天早上的第一件事就是发邮件通知酒店的所有销售端当天的销售政策是什么，采用那一套价格体系，房型售卖限制是什么，未来一段时间内的团队销售策略是什么等等。当然还有就是对于领导汇报昨天的酒店经营成果。 　　然后就是开始了解酒店未来一段时间内的市场变化情况，以及和竞争对手交换信息，同时开始分析目前各个渠道的预订进度，流量变化情况，分析酒店目前的经营数据，做每天的滚动预算。除此之外当然还有做各种各样的报表，来帮助酒店决策层了解目前的经营状况以及提供建议和数据支撑。 　　同时收益管理人员，还需要了解各个销售渠道的情况，比如各渠道的目前的平台活动，以及活动下酒店的价格，同时还有各个直联系统之间是否能够存在误差，数据交换是否顺畅。有时候对新渠道的开发和评估也需要收益管理人员支持。当然了维护各个部门之间的关系也是需要平时下功夫的，毕竟收益管理部门需要和太多的人员进行沟通了。 　　以上，就是这次对于收益管理人员的介绍，我们是谁，我们一群以数据分析为工具，以酒店收益最大化为结果的一群收益人。欢迎大家在后台或者文章末尾留言分享你作为收益人的故事。 　　想要了解更多的收益管理知识，关注我，与我一起探寻收益管理的奇妙世界。 　　（图片来源于网络，侵删）　　高考结束，学生批量放假，有旅游资源的地区会逐渐进入2022年回暖的旅游高峰，也标志了酒店的“旺季”来临，至少是2022年最好的旺季，如果这个阶段酒店抓不住，2022年最后一个季度或许会比较艰难。面对大把的客人住宿给酒店带来的工作压力徒增，如何来面对酒店的旺季，在酒店旺季期间如何开展工作才是最有价值的？ 　　彭老师总结了8点内容分享如下： 　　首先，需要解决人的问题 　　一般的做法是雇佣临时工，比如勤工俭学的学生等；同时要防止员工工作压力过大请假或者离职；合理安排好员工的倒班。当然，还要看酒店的客流量，看看今年市场恢复的速度。 　　其次，做好收益管理 　　在营销上有句话：旺季取利，淡季取势。 　　做好预订管理，房量控制，把握好最佳时期与最佳的价格。由于不同细分市场对产品有不同需求，而且有不同的支付能力。因此，增加客房产品的类型，拉开价格差距，能够提高客房总收入，也可以在满房的情况下进行加床。 　　由于是旺季，可以在OTA上设置“虚拟房型”，增加收益。但是需要做好预案，以免被投诉。 　　如果出租率没有达到理想状态，酒店产品和位置没有优势，做好收益管理还是比较困难的。 　　第三，做好营销管理 　　要维护好老客人，一个是常住的客人，一个是协议单位的维护；最重要的还有会员的维护；不要因为一时的利益，丧失重要的客人； 　　做好市场的调研为旺季定价提供准确的依据；尤其是价格； 　　做好有价值会员转化工作；做好酒店会员的管理工作，把会员的基本信息进行记录，做好标签，把消费的档次与产生的标签进行注明； 　　新协议单位的开发；大家都在忙，这个机会点去很容易签约，并容易产生消费；这里需要做好收益与新开发客户的平衡； 　　提前做好旺季之后的营销计划工作； 　　做好预售。彭老师认为旺季做预售会更有价值，因为旺季客流量比较大，如果在淡季做预售，流量本身就不足，预售的效果就会打折扣。具体可以点击查看：酒店：产品预售。 　　第四，重视安全工作 　　第五，重视早餐质量与数量 　　第六，不要忽视服务质量，尤其是老年人和孩子 　　第七，团队协作 　　第八、练兵与培养人的机会 　　彭老师认为这个时期是打造团队，搞好团建的好时期，也是培养人的好时期，让有上进心的员工多磨练，多关注他们的个人状态。同时要做好饮食，激励的工作，这里的激励一定要及时。 　　酒店的区域不同，旺季的规律各异。但是都需要酒店人全力以赴做好各个方面的工作，更需要酒店管理者抓大放小，当员工需要你的时候，切实的能为他们解决遇到的问题和难题。 　　当旺季来了，我们不仅仅需要做好各方面的工作，同时也要为所谓的淡季做好铺垫。彭老师认为这个时期也是预售最好的时间段。 　　欢迎参加彭老师6月30日~7月1日在成都《酒店经营致胜三部曲：明道~善法~御术》即：酒店捕捉市场新机会；酒店经营实战好策略；酒店营销，流量、存量到增量~实战课程。 　　猛烈欢迎大家参加成都公开课！

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