A成长期酒店动态房价收益管理模型构建与应用

王菊芬

作者简介：王菊芬，山西省文化旅游投资控股集团有限公司总会计师。

摘要：成长期酒店通常面临品牌忠诚度欠佳、市场份额不足、收入增长缓慢，以及收益管理主观、随机、滞后等挑战。为此，A酒店开展了科学合理的收益管理，建立动态房价收益管理模型，探索房价收益管理在酒店经营管理中的应用，以提高边际贡献、扩大收益，并将文化赋能转化成经济效益，通过数字化管理转型实现管理效率的提升。

关键词：成长期酒店；收益管理；数字化管理；动态定价；文化赋能

中图分类号：F275　文献标志码：A　文章编号：1003-286X（2025）13-0025-03

A成长期酒店（以下简称A酒店）是以致力于展示某省地方特色文化、提供个性化的酒店服务为愿景的中高端酒店。作为顺应文旅消费趋势的新型酒店，其深度融合地方文化特色与数字化服务，旨在通过差异化竞争快速提升市场份额。当前，A酒店正处于品牌扩张与市场巩固的关键阶段，在房价收益管理（如流量分析、标准化管理、文化赋能）等方面存在明显不足。为此，A酒店建立了动态房价收益管理模型，探索房价收益管理在酒店经营管理中的应用，通过数字化管理转型提高管理效率，提升经济收益。

一、A酒店收益管理存在的问题

（一）品牌忠诚度欠佳，市场份额不足

由于市场培育时间较短，A酒店的品牌文化与内涵尚未深入人心，客人在选择酒店时缺乏品牌认同感。这使得其在开拓市场过程中面临老牌酒店的挤压及同类型新酒店的激烈竞争，在获取市场份额的道路上困难重重，难以在短时间内站稳脚跟、扩大版图。由于前期市场认知度低、客源有限，酒店的营业收入增长缓慢。

（二）标准化管理欠缺，存在主观性及随机性

A酒店在收益管理方面未建立科学化、标准化的管理体系，尤其在动态定价环节缺乏数据支撑和系统化工具。一是定价策略过度依赖人工经验，管理层往往根据市场直觉或竞争对手的临时调价行为进行决策。二是价格调整存在随意性，且调价频次缺乏规律，既降低了客户信任度，也导致收益流失。此外，由于缺乏收益管理专业人才和系统培训，部分一线员工在实施浮动定价时标准不统一，进一步加剧了价格体系的混乱，影响酒店整体收益优化和品牌形象建设。

（三）过往数据不足，导致收益管理偏重事后分析

A酒店在数据管理方面存在显著短板，主要表现为历史经营数据积累有限、系统化采集机制缺失。由于缺乏完善的数据支撑，客房定价、营销投放等关键决策常出现数据滞后的问题，管理层只能通过财报等事后结果进行逆向总结分析，难以建立预测性模型。如缺少往年同期细分市场的结构化数据，常出现动态调价时机误判，既损失潜在收益又影响客户满意度。

二、收益管理模型的构建与实施

针对以上问题，为克服酒店收入不足的困难挑战，A酒店建立了动态收益管理模型，通过科学定价、需求预测和资源优化，实现酒店收益最大化。其构建流程主要包括以下三个步骤：

（一）制定定价原则

A酒店根据实施思路制定动态房价的定价原则，明确定价以供需平衡为基础，覆盖满足提升竞争优势、提高收入等各种需求，并将该原则运用到模型中，深入挖掘收益空间。具体定价原则如下：

1.以市场竞争为导向。密切关注同档次、同区域竞争对手的定价策略，以此作为基准定价的重要参照标准，以提高酒店入住率。

2.以提高边际贡献为导向。边际贡献反映每增加一单位业务量对利润的贡献。酒店在定价时结合成本因素，合理控制成本提高边际贡献，实现酒店资源的最优化利用与利润增长。

3.动态调整与差异化相结合。结合酒店定价的影响因素，根据时间季节的变化，及时准确地对市场需求及实际流量作出价格调控；同时，通过差异化定价使酒店增值服务和文化赋能在价格中体现。

4.收益管理与营销策略相结合。将营销与定价相结合，在酒店营销过程中实时监控预订情况，根据预订进度和市场变化，结合收益数据和营销数据及时调整和优化定价及营销策略。

（二）识别定价影响因素

1.外部影响因素。一是酒店定位因素。酒店的市场定位决定了其目标客户群体和价格区间。A酒店以“高端商务+政务接待”市场为定位，这对其动态定价区间具有一定的约束性，需要酒店针对不同客户群体提供差异化的供给。二是市场需求因素。淡旺季时间、特殊节假日及活动会使酒店行业的市场需求有明显变化，对酒店定价产生显著影响。在旅游旺季，市场需求远超供给，此时酒店房间供不应求，价格敏感度低，酒店可适当提高价格，以获取更高利润；平季需求适中，价格敏感度适中，应平衡收益与流量，可根据实时预订数据调整价格；淡季需求疲软，价格敏感度高，酒店首要任务是保入住率，及时制定刺激消费的低价调整体系，尽可能减少因淡季带来的经济损失。三是竞争者因素。在酒店行业的竞争格局中，周边同档次、同类型酒店以及新兴特色住宿的定价策略和竞争手段极大影响着酒店自身定价。当酒店处于酒店集群区域、周边同档次酒店林立时，竞争尤其激烈。若一家酒店率先降价促销，其他酒店为保证市场份额往往不得不跟进。若不采取相应措施就会面临客源流失的风险，只能同步调整价格或推出更具吸引力的套餐。

2.内部影响因素。一是考虑渠道流量的影响因素。酒店的客源渠道多种多样，每一种渠道对定价策略都有独特的影响。A酒店主要客源渠道包括在线旅行社（OTA）平台、官方网站及App、企业协议客户及旅行社等团购渠道。OTA平台作为对价格变动最为敏感的渠道，是实现房价动态调整效果的关键途径；通过官方App渠道获得的客户往往具有较高的忠诚度和复购意愿，对价格的敏感度较低，因此可以适度调整价格；企业协议客户的需求相对稳定，而旅行社等团购渠道则倾向于批量采购和长期预订，这些渠道可以作为酒店保底房量的重要补充。二是增值服务的赋能作用。通过提供差异化的特色增值服务和文化赋能的情绪价值服务，可以为传统酒店行业带来新的服务内容，并将其转化为经济收益。在定价策略中，酒店应考虑这些增值服务的成本以及它们在情绪赋能方面的作用，推出具有特色的房型并据此合理提升价格，从而有效增加酒店的收益。

（三）搭建双轨动态定价收益管理模型

结合上述定价原则和定价影响因素，A酒店通过内部大数据平台数据及其他酒店的各类数据，建立了酒店房价的双轨动态定价收益管理模型，搭建标准化的价格管理体系，实现酒店综合收益的突破和上升。

1.模型搭建。A酒店的定价策略主要遵循双轨逻辑的实践原则，即“成本锚定+其他因素（包括竞争对手实时均价、流量调节和文化赋能）”。一方面，成本锚定是核心。A酒店通过精确的成本核算和预期平均利润率设定酒店的基准房价，以确保每个房间都能达到基本的边际贡献。另一方面，其他因素也至关重要，具体包括以下三个方面：一是关注竞争对手实时均价。通过深入的市场分析，了解同类型酒店的市场均价，并迅速作出相应调整。二是实施流量调节。实时监控库存并进行精细化管理，根据淡旺季调整房型组合并设定流量阶梯，一旦酒店流量跨越不同的流量阶梯，即触发价格的相应调整。三是文化赋能。在市场需求不足时，特别是淡季低价时段，通过文化赋能来维持边际贡献率。通过“文化赋值→价值感知→支付溢价”的传导链，A酒店重构了市场需求曲线，推出增值服务和具有文化特色的特殊体验。通过设定文化赋值促进价值转化，实现“明价暗补”的消费心理，从而提升客户的平均支付意愿。

2.模型公式。动态房价=成本基准价×成本调节比例+竞争对手实时均价×流量调节比例+文化附加值×文化调节比例。其中，成本基准价是指覆盖单间客房的可变成本（如清洁、能耗）+固定成本分摊（如租金、人工）。竞争对手实时均价是指周边同档次酒店的平均挂牌价格，反映市场竞争强度。文化附加值是指通过量化文化体验对客户支付意愿的提升值（如非遗活动、联名礼包）。具体调节比例规则为：成本调节比例取值范围50%～90%，确保房价覆盖成本并预留利润空间。流量调节比例+文化调节比例=100%，根据市场需求灵活分配权重（如旺季侧重流量调节，淡季侧重文化附加值）。

此套模型将文化赋能纳入定价决策体系，破解了成长期酒店品牌溢价不足的困局。此外，通过竞争对手实时均价及流量调节系数动态调整市场策略，平衡价格竞争与价值创造，从而兼顾短期收益与长期品牌价值。

3.数据接入体系。A酒店构建了“三位一体”的数据生态。一是内部运营数据，基于酒店内部管理系统实时采集客房状态、服务消耗等指标。二是引入外部竞争数据，部署网络监控竞争对手价格、房态、促销策略。三是接入消费者行为数据，通过微信小程序追踪客户浏览路径、停留时长、比价行为。

4.多渠道定价调整。在制定动态价格模型后，A酒店针对不同的客户渠道定制了价格调整策略：对于会员客户，采取基于忠诚度的价格体系，定价规则是散客价的85%，通过提供专属折扣来增强客户黏性。对于协议客户，实施旨在稳定客源的保底策略，定价同样为散客价的85%，但此策略仅与季节性因素挂钩，不受入住率波动的影响。对于OTA客户，在定价时考虑了佣金成本，定价规则是散客价的90%，以平衡佣金支出。对于团队客户，制定淡季批量订单的价格保障策略，定价规则是散客价的80%，通过规模效应来弥补低价带来的损失。

三、A酒店房价收益管理的实施成效

（一）通过构建动态房价调控体系，优化定价决策

A酒店处于成长期，历史数据及管理经验都处于欠缺的阶段，在不接入市场数据、流量数据精准分析的情况下，仅依靠对个别数据的分析进行随意性调价缺乏依据和可控性。通过构建动态房价调控体系，A酒店打破了因缺乏历史数据导致的定价随机、盲目、不合理的问题，充分结合了当下入住率、季节性波动、竞品价格等多维数据，借助算法模型并结合实时市场数据系统动态调整报价，确保价格始终处于最优区间，避免了因人为主观判断不足导致调价不准确，也避免了调价的滞后性和随意性，实现了实时调价。

（二）通过引入大数据分析，单房收益明显提升

传统静态定价模式无法及时响应市场波动，造成旺季收益未最大化、淡季空置率过高等问题，酒店收益很难实现提升。构建动态房价调控体系，能够依托数据分析和算法模型，实现实时、精准的房价优化，从而提升整体经营效益。例如，自动识别近远期的客房预订周期及大型活动举办等特征，在高峰期设定时间启动阶梯式涨价；或根据当日OTA渠道的实时预订流量，在傍晚触发弹性折扣以消化空房。A酒店引入该模型后，平均房价波动幅度明显减少，平均入住率由60%提升至72%；单房收益提升到20%。这种数据驱动的定价机制，既避免了人为定价的盲目性，又通过价格弹性最大化提升了整体收益。

（三）通过数字化管理转型，管理效率实现提升

动态房价收益管理模型利用数据分析工具对酒店运营数据进行实时分析，如入住率、房价、客源结构等，为决策提供数据支持，减少了人工操作失误，提高了服务效率。同时，通过数字化管理实现了业务流程自动化，减少了人工操作成本，降低了人工管理成本，还提升了酒店运营管理的科学性和精准性。引入动态收益管理模型后，A酒店的整体运营效率明显提升，管理成本得以控制，为酒店下一步发展、形成核心竞争力奠定了坚实基础，真正将收益管理成为酒店创效的一线力量。

责任编辑　林荣森

主要参考文献

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