公式手册 · Formula & Boundary
32 个公式与它们的适用边界
站上每个计算器背后的公式都写在这里：公式 → 变量说明 → 算例 → 适用边界 → 常见误用。 收益管理里「算错」比「不算」更危险，所以每条都特别标注了什么时候不能用。
全部 32 条已接入收益管理教练：直接问「RevPAR 怎么算」「超售上限怎么定」即可得到公式与边界。
入住率 OCC平均房价 ADR每可售房收入 RevPAR每可售房总收入 TrevPAR净每可售房收入 NRevPAR每可售房经营毛利 GOPPAR可售房晚（可用库存）市场渗透指数 MPI价格指数 ARI综合收益指数 RGI收益机会缺口（RGI 折算金额）入住率预测（Pick-up 法）净在手预订（净 OTB）调价的盈亏平衡量（打平量）价格弹性最低可接受价（保本价）线性需求下的最优价（简化）价差与栅栏收益（差别定价增量）团队置换净贡献建议超售量Walk（拒载）成本MinLOS 增收（简化）渠道净 ADR渠道期望净贡献排序直订 vs OTA 打平佣金率餐饮 RevPASH航空 RASK邮轮 RevPAC长租公寓 RevPAU研学营地 RevPAS租车 RevPAT医疗号源 RevPAA
入住率 OCC基础指标No.1
OCC = 已售房晚 ÷ 可售房晚 × 100%
变量可售房晚 = 总房量 − 维修房(OOO) − 自用/免费房；已售房晚含付费与免费（口径要写清楚）。
算例200 间房，其中 3 间维修、2 间自用 → 可售 195 间；当日售出 150 间 → OCC = 150÷195 = 76.9%。
适用边界只衡量「卖得多不多」，不能单独判断好坏；跨店比较要口径一致（是否含日租、是否含免费房）。
常见误用用总房量当分母（漏掉维修房），会把入住率算低 1–3pp，进而影响 MPI。
平均房价 ADR基础指标No.2
ADR = 客房收入 ÷ 已售房晚
变量客房收入建议只计房费，不含餐费与杂项；含套餐时按拆分规则剥离。
算例当日房费收入 ¥45,000，售出 150 间 → ADR = ¥300。
适用边界ADR 上升不等于收益变好，必须与 OCC 同看（见 RevPAR）；跨店比较用 ARI。
常见误用把免费房、员工房计入分母，ADR 被摊薄；或把餐饮收入算进分子，ADR 虚高。
每可售房收入 RevPAR基础指标No.3
RevPAR = ADR × OCC = 客房收入 ÷ 可售房晚
变量两种算法必须一致：用「收入÷可售」最稳，用 ADR×OCC 时要注意两个指标的口径是否同源。
算例ADR ¥300、OCC 76.9% → RevPAR = ¥230.7；等价于 45,000÷195 = ¥230.8。
适用边界只看客房收入，不含渠道成本与运营成本；判断是否赚钱要看 NRevPAR / GOPPAR。
常见误用用已售房晚当分母（那是 ADR）；或旺季拿 RevPAR 涨了当业绩好，忽略渠道成本同步上升。
每可售房总收入 TrevPAR基础指标No.4
TrevPAR = (客房 + 餐饮 + 其他收入) ÷ 可售房晚
变量其他收入含会议室、SPA、迷您吧等；只统计酒店可控的营业部门。
算例客房 45,000 + 餐饮 12,000 + 会议 3,000 = ¥60,000，可售 195 间 → TrevPAR = ¥307.7。
适用边界适合餐饮/会议占比高的酒店（度假村、会议型）；经济型酒店用 TrevPAR 意义不大。
常见误用把外包租金、停车场分成等不可控收入算进去，会让指标失去可比性。
净每可售房收入 NRevPAR基础指标No.5
NRevPAR = (客房收入 − 分销成本) ÷ 可售房晚
变量分销成本 = 佣金 + 支付/结算手续费 + 渠道返现 + 会员折扣成本。
算例客房收入 45,000，OTA 佣金 15% 占 40% 房量 → 分销成本 ≈ 45,000×0.4×0.15 = ¥2,700 → NRevPAR = (45,000−2,700)÷195 = ¥216.9。
适用边界最贴近「真正落袋」的客房指标，但不含运营成本；渠道结构变化大的月份必看。
常见误用只扣佣金不扣会员折扣与返现，会高估净收入；或者把直订获客成本也算进去（口径混用）。
每可售房经营毛利 GOPPAR基础指标No.6
GOPPAR = 经营毛利(GOP) ÷ 可售房晚
变量GOP = 总收入 − 部门成本 − 未分配费用（人工、能源、营销、行政）。
算例当月 GOP ¥620,000，可售房晚 5,850 → GOPPAR = ¥106。
适用边界唯一能判断「赚不赚钱」的口径，但受会计政策影响大（折旧/租金是否计入），跨店比较要对齐。
常见误用用 RevPAR 替代 GOPPAR 做利润决策；或者跨月比较时不剔除一次性费用。
可售房晚（可用库存）基础指标No.7
可售房晚 = 总房量 − 维修房(OOO) − 自用/长住占用 − 已确认超售预留
变量统计周期按「夜」计：可售房晚 = 可售房数 × 天数。
算例200 间 × 30 天 = 6,000 房晚；当月维修占用 60、自用 90 → 可售 5,850 房晚。
适用边界所有 RevPAR 类指标的分母，口径错了会污染全部指标。
常见误用把不可用房（装修楼层）仍留在分母里，指标整体被低估。
市场渗透指数 MPI指数与对标No.8
MPI = 本店 OCC ÷ 竞组平均 OCC × 100
变量竞组(Comp Set)建议 3–5 家最可比对手；数据来源要统一（STR 或自建共建池）。
算例本店 OCC 76.9%，竞组平均 71.2% → MPI = 108。
适用边界只看「量」不看「价」；MPI > 100 但 ARI < 100 通常意味着您在用低价换量。
常见误用竞组选得太大或包含不同档次酒店，指数失真；或拿不同数据源（自家 PMS vs 第三方）对比。
价格指数 ARI指数与对标No.9
ARI = 本店 ADR ÷ 竞组平均 ADR × 100
变量竞组 ADR 用公开抓取价或共建池数据的同一口径（同一房型、同一提前期）。
算例本店 ADR ¥300，竞组 ¥330 → ARI = 90.9，说明卖得比对手便宜 9%。
适用边界ARI 只反映价格位置，不反映是否合适：定位低于对手的店，ARI 90 也可能是合理的。
常见误用拿自己的会员价/团队价去比对手的公开 BAR；或抓取时点不一致（提前 1 天 vs 30 天）。
综合收益指数 RGI指数与对标No.10
RGI = 本店 RevPAR ÷ 竞组平均 RevPAR × 100 = MPI × ARI ÷ 100
变量三者必须同一周期、同一竞组；用第二个等式可以反查是量的问题还是价的问题。
算例MPI 108、ARI 90.9 → RGI = 108×90.9÷100 = 98.2（量赢价输，总体还差一点点）。
适用边界RGI 是结果指标，不能直接指导动作；必须拆成 MPI 与 ARI 才能决定下一步。
常见误用只看 RGI 是否 >100；RGI 相同但结构相反时，动作完全相反。
收益机会缺口（RGI 折算金额）指数与对标No.11
机会金额 = (竞组 RevPAR − 本店 RevPAR) × 可售房晚
变量也可写成：竞组 RevPAR × (1 − RGI÷100) × 可售房晚。
算例竞组 RevPAR ¥240、本店 ¥230.8、月可售 5,850 → 机会 = 9.2×5,850 ≈ ¥53,820/月。
适用边界这是「理论上限」，不是可达目标：还要扣掉定位差异、产品差异与客群结构差异。
常见误用把机会金额当成承诺目标下发；多个诊断项同时命中时会重复计算，需要去重。
入住率预测（Pick-up 法）预测No.12
预测需求量 = 在手预订(OTB) × (1 + 历史同周期新增率%)
变量新增率按「剩余天数相同」的历史样本取，细分市场分别算再相加。
算例距到店 14 天，在手 120 间，历史上 T-14→T-0 平均新增 25% → 预测 = 120×1.25 = 150 间。
适用边界没有历史样本的新店/新市场不适用；有重大事件时要单独修正（事件叠加系数）。
常见误用直接照搬去年同期而不做星期对齐；或所有细分市场共用一个新增率。
净在手预订（净 OTB）预测No.13
净 OTB = 在手预订 × (1 − 预计取消率 − 预计 No-show 率)
变量取消率与 No-show 率建议按细分市场/价格类型分别取，不可取消房型单独算。
算例在手 120 间，取消率 10%、No-show 3% → 净 OTB = 120×0.87 ≈ 104 间。
适用边界短期（T-3 内）最准；T-30 以外波动大，只用于趋势判断。
常见误用只看在手绝对值，忽略取消率上升（放太多免费取消的低价房会让在手虚高）。
调价的盈亏平衡量（打平量）预测No.14
打平量 = 现有量 ÷ (1 ± 调价幅度) · 量增需求 = 1÷(1−降幅) − 1
变量降价用除法、涨价用乘法：涨价 10% 允许量跌到 1÷1.1 = 90.9%（相对跌幅 9.1%）。
算例当前 OCC 80%、ADR ¥500，降 10% → 打平 OCC = 80%÷0.9 = 88.9%（+8.9pp）；涨 10% → 打平 OCC = 80%÷1.1 = 72.7%（−7.3pp）。
适用边界假设成本不变、需求弹性在观察范围内成立；大幅调价（>30%）时弹性会突变，公式失效。
常见误用把「降价 10% 需多卖 10%」当成打平条件（实际要 11.1%）。
价格弹性定价与弹性No.15
弹性 E = 需求量变动% ÷ 价格变动%（通常取绝对值）
变量|E| > 1 需求敏感，降价能增加总收入；|E| < 1 需求刚性，涨价能增加总收入。
算例价格从 500 涨到 550（+10%），量从 150 掉到 141（−6%）→ E = −0.6，刚性，涨价有利。
适用边界弹性随提前期、细分市场、竞争环境变化，不能跨期套用；样本少时噪声大。
常见误用用一次促销的结果推算长期弹性；或忽略竞品同步调价的影响。
最低可接受价（保本价）定价与弹性No.16
保本价 = 单位变动成本 + 目标边际贡献 （淡季可压到 = 变动成本）
变量变动成本：清洁布草、易耗品、早餐、水电、渠道佣金、支付手续费。
算例变动成本 ¥120 + 佣金 15% 折算 → 保本价 ≈ 120÷(1−0.15) = ¥141.2；低于这个价卖一间亏一间。
适用边界只用于「是否值得接这一单」的判断，不能用来定挂牌价（挂牌价由需求决定）。
常见误用用全成本（含折旧租金）算保本价 → 淡季拒绝所有低价单，反而空置损失更大。
线性需求下的最优价（简化）定价与弹性No.17
最优价 P* = (a + c) ÷ 2 （需求 Q = a − bP，单位成本 c）
变量a 为需求曲线的价格截距，b 为斜率；实务中用历史价格—量数据拟合。
算例拟合出 Q = 300 − 0.3P，成本 c = 120 → P* = (1000 + 120)÷2 = ¥560（a = 300÷0.3 = 1000）。
适用边界要求需求近似线性、成本恒定；真实需求曲线常非线性，结果只作参考区间。
常见误用把一次拟合的最优价当成永久答案；忽略竞品价格与品牌定位约束。
价差与栅栏收益（差别定价增量）定价与弹性No.18
增量收益 = Σ(各档价格 × 各档销量) − 统一价 × 总销量
变量前提是栅栏有效（高价客无法下移到低价档）。
算例统一价 400 卖 100 间 = 40,000；分档后 70 间 @400 + 30 间 @800 = 52,000 → 增量 ¥12,000。
适用边界栅栏一旦失效（高价客绕过条件买低价），增量会变负数。
常见误用只分档不设栅栏；或档位太多（>5 档）导致客人比价疲劳、前台解释成本高。
团队置换净贡献库存与超售No.19
净贡献 = 团队总贡献 − 被挤掉散客的边际贡献
变量团队总贡献 = 间夜 × 团队净价 + 餐饮/会议室等附带贡献；被挤掉散客 = 预计被挤掉的间夜 × 散客边际收益。
算例团队 80 间 @¥400 = 32,000 + 餐饮 6,000；被挤掉散客 60 间 @¥600 边际 36,000 → 净贡献 = 38,000 − 36,000 = +¥2,000，可以接。
适用边界要按「净价」算（扣佣金与税），并考虑取消率差异；长住与多夜团队要算总间夜。
常见误用只看团队间夜数或房间单价；忽略被挤掉的散客（这是最容易漏的一项）。
建议超售量库存与超售No.20
建议超售 = MIN( (No-show率 + 取消率) × 预订量 × 风险偏好 , 房量 × 硬上限% )
变量风险偏好：保守 0.4 / 中性 0.6 / 激进 0.8；硬上限一般 3–8%（有 walk 预案取高值）。
算例200 间满房，No-show 8% + 取消 7% = 15%，中性 0.6，硬上限 5% → MIN(200×0.15×0.6, 200×0.05) = MIN(18, 10) = 10 间。
适用边界需要至少 3 个月的历史 No-show/取消数据；新店、异常日（大型活动）不适用。
常见误用直接按「历史 no-show 总数」超售而不设硬上限；或超售了却没有 walk 流程与授权。
Walk（拒载）成本库存与超售No.21
Walk 成本 = 房费差价 + 交通 + 补偿 + 口碑/复购损失（常按 1 次房费的 2–3 倍估）
变量口碑损失难量化，实务中用复购率下降与差评处理成本折算。
算例本店房费 ¥600，安排同级酒店 ¥750 + 打车 ¥80 + 补偿 ¥300 + 口碑折算 ¥600 → 单次 walk 成本 ≈ ¥1,730。
适用边界适用于「有没有 walk 预案」的预算测算；不同城市/档次差异很大。
常见误用只算房费差价，忽略口碑与复购 → 会系统性低估超售风险。
MinLOS 增收（简化）库存与超售No.22
增收 ≈ 被保护的连住订单间夜 × (连住价 − 短住价) − 因限制流失的短住订单 × 短住价
变量只统计「原本会被短住订单挤掉」的部分，别把全部长住需求都算成增量。
算例周五设 MinLOS 2 晚：保住 8 个 2 晚单（¥700/晚），流失 3 个 1 晚单（¥500）→ 增收 = 16×700 − 3×500 − 16×500 = ¥1,700。
适用边界需求弱的日期设 MinLOS 会直接损失订单；只在高需求日启用。
常见误用全年统一设 MinLOS；或设了不检查流失，把损失当成没有。
渠道净 ADR渠道与净收益No.23
净 ADR = ADR × (1 − 佣金率 − 支付/结算费率) − 单均获客成本
变量直订也要算获客成本（投放、会员运营、人力摊销）。
算例OTA：600×(1−0.15−0.006) ≈ ¥506；直订：560 − 80 = ¥480 → 这一单 OTA 反而更优。
适用边界只比较「同一天、同一房型、同一取消政策」的订单才公平。
常见误用只看佣金率，忽略直订获客成本与会员折扣 → 得出「直订永远更划算」的错结论。
渠道期望净贡献排序渠道与净收益No.24
期望净贡献 = 净 ADR × (1 − 取消率 − No-show率) + 附加消费
变量附加消费：餐饮、升级、延住、会员积分兑现成本（负值）。
算例A 渠道净 480、取消率 25% → 360；B 渠道净 450、取消率 5% → 427.5 → B 更优。
适用边界取消率要用该渠道自身的历史值；大促/免费取消政策下会显著变化。
常见误用用全店平均取消率代替渠道取消率；忽略不可取消房型带来的取消率差异。
直订 vs OTA 打平佣金率渠道与净收益No.25
打平佣金率 = (OTA 单价 − 直订单价 − 直订获客成本) ÷ OTA 单价
变量若实际佣金率低于打平值，OTA 更划算；高于则直订更划算。
算例OTA 600、直订 560、直订获客 80 → 打平佣金率 = (600−560−80)÷600 = −6.7% → 即使零佣金，直订也已更优。
适用边界只适用于「可转移需求」；OTA 带来的增量需求不能这样比（要用增量毛利）。
常见误用把 OTA 的增量需求也算进转移盘子，得出「关掉 OTA 更好」的错误结论。
餐饮 RevPASH跨行业变体No.26
RevPASH = 营业收入 ÷ (座位数 × 营业小时)
变量等价于「翻台率 × 客单价 ÷ 平均用餐时长」的小时化表达。
算例80 个座位营业 6 小时，收入 ¥24,000 → RevPASH = 24,000 ÷ 480 = ¥50/座·小时。
适用边界适合翻台快的业态；高端正餐一味追 RevPASH 会牺牲体验与客单。
常见误用只看翻台率不看客单；或把营业小时按全天算（含备餐空档）导致指标偏低。
航空 RASK跨行业变体No.27
RASK = 客运收入 ÷ 可用座公里(ASK) · ASK = 座位数 × 航段距离
变量配套看客座率(LF)与客公里收益(RRPK)：RASK = LF × RRPK。
算例航班 180 座、航段 1,200km → ASK = 216,000；收入 ¥108,000 → RASK = ¥0.5/座公里。
适用边界不同航段长度不可直接比较；低成本与全服务航司的成本结构差异大。
常见误用用 RASK 跨航司比较而不看航段结构；忽略燃油与时刻成本。
邮轮 RevPAC跨行业变体No.28
RevPAC = (船票 + 岸上/餐饮)收入 ÷ 可用舱位夜；可用舱位夜 = 舱位数 × 航次天数
变量岸上消费与船上二次消费要计入分子，这是邮轮与酒店最大的差别。
算例1,000 舱位 × 5 天 = 5,000 舱位夜；船票 600 万 + 船上消费 150 万 → RevPAC = ¥1,500。
适用边界舱位等级嵌套复杂（内舱/海景/阳台/套房），要分层算再汇总。
常见误用只算船票收入，忽略船上二次消费（可占 20–30%）。
长租公寓 RevPAU跨行业变体No.29
RevPAU = 总营收 ÷ 可出租间夜；有效日租金 = (月租 ÷ 30) × (1 − 免租期天数 ÷ 365)
变量总营收含租金与服务费；免租期要折算成实际有效租金再比较。
算例100 间 × 365 = 36,500 间夜，年营收 ¥985 万 → RevPAU = ¥270；月租 3,000 且免租 30 天 → 有效日租金 = 100×(1−0.082) = ¥91.8。
适用边界空置期与续约率是关键杠杆；短租化会改变成本结构（清洁、渠道）。
常见误用用名义月租算收益，忽略免租期与空置 → 高估 8–15%。
研学营地 RevPAS跨行业变体No.30
RevPAS = (营费 + 餐饮摊入) ÷ 可用营位夜；可用营位夜 = 营位数 × 营期天数 × 批次
变量营期短、批次少，全年可用营位夜远小于「营位 × 365」，这是营地与酒店最大的差别。
算例200 营位 × 5 天 × 8 批 = 8,000 营位夜；收入 ¥320 万 → RevPAS = ¥400。
适用边界淡旺季极强（寒暑假集中），年度均值没有决策价值，要按批次看。
常见误用用 365 天当分母；忽略安全与师资配比带来的营位上限变化。
租车 RevPAT跨行业变体No.31
RevPAT = 总营收 ÷ 可用车辆·天；可用车辆·天 = 车队规模 × 统计天数
变量分子含租金、保险、超时/超里程与异地还车费。
算例300 辆车 × 30 天 = 9,000 车·天；收入 ¥270 万 → RevPAT = ¥300。
适用边界利用率（UT）与车队规模互相牵制：扩车队会拉低 UT，要同时看两个指标。
常见误用只看利用率不看 RevPAT（低价长租会拉高利用率、拉低收益）。
医疗号源 RevPAA跨行业变体No.32
RevPAA = 总营收 ÷ 可用号源；可用号源 = 医生数 × 出诊天数 × 每医生日号源
变量分子含挂号费与检查/治疗等关联收入（按科室口径确定）。
算例20 名医生 × 22 天 × 40 号 = 17,600 号；收入 ¥352 万 → RevPAA = ¥200。
适用边界涉及医疗合规：不能为收益而诱导过度检查；号源分配要考虑公益与急重症优先。
常见误用把 RevPAA 最大化当目标 → 与医疗伦理冲突；应以「号源利用率 + 合理收益」双目标。
总原则
公式给的是结构，参数给的是判断。同一条公式在不同城市、不同档次、不同客群下的参数完全不同，
正确做法是先用通用参数跑三个月，再用自己的数据校准。所有公式都假设「历史能代表未来」，
遇到新开业、装修改造、重大事件或政策变化时，请主动降低对历史数据的权重。