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ホテル × データ活用

「 プライシング」「イールドマネジメント/レベニューマネジメント」など、ホテル業界におけるデータ解析ソリューションをご紹介

課題1 プライシング

解決方法

客室の稼働率を最大化するためには、需給状況によって割引率を変動させる必要があります。
ホテルの周辺エリアの旅行者数やホテル数などの情報と、自社物件の特徴や場所、アメニティ、予約履歴などの情報をデータ化して解析することで、それぞれの日の最適な割引率を決定することができます。

データ解析による効果

そのホテルにとって、その時期に最適な割引率を提案し、価格のミスマッチによる機会損失を防ぎます。


課題2 イールドマネジメント/レベニューマネジメント

解決方法

ホテルの収益を最大化するには、多少高い料金でも払ってくれるビジネス客を多く取り込みたいところですが、ビジネス客は予約が直前になるケースがほとんどです。 そこで、過去の客室収入・販売できた客室数・稼働率・滞在日数・宿泊人数・予約経路などのデータを基にビジネス客の需要予測を行います。

データ解析による効果

ビジネス客では埋まりそうにない客室数を予測することで、その分を観光客に早期に割引を適用して販売することが可能になります。 適切な数の客室数をビジネス客用に確保し、前日や当日により高い料金で予約されるのを待つことで、客室稼働率と収益を最大化することができます。