酒店板块 · 流程细化

流程细化:30 个子步骤

把《流程图》的 10 个环节,每个再拆成 3 个子步骤,共 30 个。 每个子步骤都回答四件事:什么时候触发、按什么规则判定、具体做什么、依据哪张表, 并配一个真实案例和一道自测题。

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总览(点子步骤可跳转)

环节 1 确定竞组与市场定位

1.1

竞组筛选:选谁进竞组

触发条件

新店筹备期、每年一次、或市场结构发生明显变化时启动。

涉及表

表 C · 表 D

判定规则

「三同」标准:同档次(ADR 差距 ±20% 以内)、同商圈(3 公里内或共享同一客源)、同客群(商旅/度假/会议)。数量控制在 3–5 家:少于 3 家受单店促销扰动大,多于 5 家易混入不同档次。

执行动作

① 列 10–15 家备选;② 按三同标准打分筛选;③ 定 3–5 家并写下选择理由;④ 报业主/管理层备案,避免事后争议。

案例

某店把两家五星酒店纳入竞组,导致 ARI 常年 65,管理层误判「价格严重偏低」而连续提价,OCC 掉到 62%、RGI 反跌——真正抢客人的三家同档酒店(ADR ¥700 左右)根本不在名单里。(详见案例集 案例1)

自测题

一家 320 间中高端酒店(ADR ¥680)要选竞组,以下哪家最应该被选入?

  1. 3 公里内、ADR ¥1,050 的五星酒店
  2. 3 公里内、ADR ¥700 的同档次酒店
  3. 10 公里外、ADR ¥680 的同档次酒店
  4. 同城 ADR ¥300 的经济型酒店
答案:B 竞组要看「三同」:同档次、同商圈、同客群。五星(¥1,050)档次差太远会拉高竞组均价、让您的 ARI 虚低;10 公里外不同客源;经济型不在一个市场。只有 B 同时满足三同。
1.2

竞组复核:什么时候该换

触发条件

每季度固定复核一次;出现停业装修、换品牌、新店开业、档次变动时立即复核。

涉及表

表 C · 表 D

判定规则

复核四问:① 这家还在营业吗?② 档次变了吗?③ 价格带还接近吗?④ 它还在抢我的客人吗?任一项为否即移出或替换。特别注意停业装修期的酒店仍会挂牌低价,会污染竞组均价。

执行动作

① 每季度导出竞组挂牌价与状态;② 剔除停业/装修/换牌的;③ 补充新开业的同档酒店;④ 更新后重算近 90 天指数,观察跳变是否正常。

案例

竞组中一家酒店停业装修半年,但名单未更新,其低价挂牌持续拉低竞组均价。本店据此认为「价格已偏高」,错过旺季提价窗口,三个月 RevPAR 比可达水平低约 6%。(案例1)

自测题

竞组里的一家酒店停业装修,但它仍在 OTA 上低价挂牌。正确的做法是?

  1. 保留,反正数据还在
  2. 立即移出竞组,等其恢复正常营业且价格稳定后再评估是否纳入
  3. 保留但手动把它的价格调高
  4. 把整个竞组都换掉
答案:B 停业/装修期的酒店挂牌价不代表真实竞争,会污染竞组均价,让您的 ARI 虚高、从而不敢提价。应立即移出,恢复营业并价格稳定后再评估。
1.3

基准校准:统一指数口径

触发条件

确定竞组后、以及每次更换数据源(如换 RMS 或收益系统)时必须校准。

涉及表

表 C · 表 D

判定规则

统一三个口径:① 含税/不含税;② 含早/不含早;③ 纳入计算的房型范围。RGI = MPI × ARI,三者必须是同一口径、同一时间段、同一竞组。口径不一致时指数毫无意义。

执行动作

① 写死口径说明(含税、含早、房型范围);② 每月核对竞组数据是否为同口径;③ 用 RGI = MPI × ARI 验算,偏差 >2% 说明口径有问题。

案例

某店本店数据含早、竞组数据不含早,导致 ARI 常年虚高 8–10 个点,管理层误以为价格已领先,实际落后市场。(口径校准要点)

自测题

本店 ADR 含双早 ¥680,竞组数据是不含早的 ¥620。直接相除得到 ARI = 110,这个结论可靠吗?

  1. 可靠,110 说明价格领先
  2. 不可靠,口径不一致(含早 vs 不含早),应先把早餐价值剥离再比
  3. 不可靠,应该改用 OCC 比较
  4. 可靠,但要把早餐成本加回去
答案:B 指数比较的前提是同口径。含早与不含早相差通常 ¥60–120/间,足以让 ARI 偏差 10 个点以上。必须先把早餐价值从本店 ADR 中剥离,或改用竞组的含早价。

环节 2 年度预算与目标分解

2.1

目标拆解:按日型与季节分,不平均分

触发条件

每年 10–11 月启动下一年度预算;季度滚动校准。

涉及表

表 A · 表 N

判定规则

年度目标 不能 ÷12。按「季节系数 × 日型系数」拆到月、周、日:旺季定高价高目标,淡季定保量目标。日型至少分 D1 峰值 / D2 高涨 / D3 平峰 / D4 低谷。

执行动作

① 先算去年各月收入占比作为季节系数基准;② 叠加已知的展会/节假日/事件;③ 把年度目标按月分配;④ 再按日型拆到周与日。

案例

某店把年度目标直接 ÷12。结果淡季团队为凑数低价甩卖,旺季早已卖满、无房可提价。全年总量勉强达标,但 GOPPAR 比按季节分解低约 4%。(案例2)

自测题

一家酒店 7–8 月暑期和 11 月展会月占全年收入 34%,1–2 月仅占 9%。年度预算应该怎么分?

  1. 年度目标 ÷12,每月一样
  2. 按季节系数与日型分解,旺季高目标、淡季保量目标
  3. 全部压到旺季
  4. 平均分配再每月微调
答案:B ÷12 会同时犯两个错:淡季为凑数低价甩卖(伤价),旺季早已卖满无房可提价(少赚)。必须按季节系数 × 日型分解。
2.2

指标设定:禁单指标考核

触发条件

制定年度目标与各部门 KPI 时确定。

涉及表

表 A · 表 N

判定规则

OCC 与 ADR 必须成对考核,或直接用 RevPAR / GOPPAR。单考核 OCC 会诱导前台低价甩卖;单考核 ADR 会导致高空置。想看渠道真实贡献用 NRevPAR,想看经营质量用 GOPPAR。

执行动作

① 前台与销售共用 RevPAR 或 GOPPAR 作为主指标;② OCC 与 ADR 作为辅助指标成对出现;③ 把 NRevPAR 与直销占比纳入渠道考核。

案例

某店只考核 OCC(85%),淡季前厅长期以 ¥380 抛售(BAR ¥680)。OCC 做到 86%,但 ADR 从 ¥620 掉到 ¥495,GOPPAR 因清洁布草成本上升而下降。(案例2)

自测题

只把 OCC 作为前台唯一考核指标,最可能发生什么?

  1. 房价和出租率同步上涨
  2. 前台为冲出租率低价抛售,ADR 下滑、GOPPAR 下降
  3. 没任何影响
  4. 员工更积极推销高价房
答案:B 单指标必然被博弈。考核 OCC,前台就会用价格换出租率;考核 ADR,前台就会惜售导致高空置。必须成对考核,或直接用 RevPAR / GOPPAR。
2.3

滚动校准:每月对比实际与预算

触发条件

每月初(通常 5 日前)完成上月复盘与未来 3 个月滚动预测。

涉及表

表 N

判定规则

滚动预测:实际(已发生)+ 最新预测(未来 3 个月)。偏差超过 ±5% 要写原因与纠偏动作;连续两个月偏差同向说明预算模型有问题,不是执行问题。

执行动作

① 每月 5 日前出上月实际 vs 预算;② 更新未来 3 个月预测;③ 偏差 >±5% 写原因与动作;④ 年度中若市场结构变化,正式修订预算。

案例

某店预算定完一年不校准,到 9 月才发现全年偏离 11%,已来不及调整。(滚动校准机制要点)

自测题

连续两个月实际收入都比预算低 8%,收益经理首先应该做什么?

  1. 要求销售加大折扣力度
  2. 先判断是预算模型问题还是执行问题,再决定纠偏动作
  3. 把年度目标调低
  4. 换掉收益经理
答案:B 连续同向偏差通常说明预算假设(季节系数、事件日历、客群结构)错了,属于模型问题;偶发偏差才是执行问题。先诊断再动手,否则会越纠越偏。

环节 3 价格体系与房型价差搭建

3.1

BAR 锚定:以最佳弹性房价为锚

触发条件

搭建价格体系时确定,每次大调价前复核。

涉及表

表 A · 表 F

判定规则

BAR = 当日散客公开渠道可售的最高弹性房价,不是虚高的门市价。所有折扣(协议、会员、早鸟、促销)都以 BAR 为基准展开。用门市价当 BAR,折扣体系必然层层叠叠、价格打架。

执行动作

① 统计近 90 天散客实际成交均价作为 BAR 基准;② 确认 BAR 低于或等于门市价;③ 所有渠道折扣以 BAR 为锚计算;④ 每月复核一次。

案例

某店把门市价 ¥1,280 当 BAR,实际成交均价只有 ¥620。以 ¥1,280 为锚打折,OTA 挂 5 折、协议 6 折、会员 7 折,同一房型不同渠道差价 ¥300+,引发大量投诉并流失。(案例3)

自测题

一家酒店门市价 ¥1,280,但近 90 天散客实际成交均价是 ¥620。BAR 应该定为多少?

  1. ¥1,280(门市价)
  2. 约 ¥620 上下(当日散客公开渠道可售的最高弹性房价)
  3. ¥1,280 × 0.5 = ¥640
  4. 取两者平均 ¥950
答案:B BAR 是「当日散客公开渠道可售的最高弹性房价」,必须贴近真实成交水平。用虚高的门市价当锚,会让所有折扣率失真、渠道价格打架。
3.2

房型价差:反映价值差异

触发条件

搭建价格体系时设定,每季度用表 F 校验。

涉及表

表 F · 表 J

判定规则

价差要反映可感知的价值差异。经验值:相邻房型价差通常 15%–25%;套房等高等级房型可更高,但必须与设施差异匹配。价差太小 → 客人都升级、低价房空置;价差太大 → 高价房无人问津,沦为升级池。

执行动作

① 列出各房型的面积、景观、设施、权益差异;② 按差异化定相邻价差(15%–25% 起);③ 用表 F 生成全房型价目表;④ 每季度用实际销售结构校验(若某房型长期售罄或长期空置,说明价差错了)。

案例

某店高级房比标准房只贵 ¥20(480 vs 500),客人普遍加价订高级房,导致标准房 OCC 仅 55%、高级房 98% 并多次超售。另一极端:套房定标准房 3 倍价,长期 OCC 不足 20%,沦为升级池。(案例3)

自测题

标准房 ¥520,套房设施差异不足以支撑 3 倍价差,却定价 ¥1,580。最可能的结果是?

  1. 套房供不应求
  2. 套房长期空置,只能靠免费升级消耗,无法产生应有收入
  3. 标准房卖不动
  4. 两者都卖得很好
答案:B 价差必须与可感知价值匹配。定太高,高价房无人付费,只能当升级池消耗掉,既损失收入又让真正愿意付费的客人觉得不值。
3.3

渠道价差与价格一致性

触发条件

每次上新渠道、每次调价时检查。

涉及表

表 H

判定规则

同一房型在各渠道的挂牌价(含税总价)必须一致——这是表 H 的红线。渠道差异只能用权益实现(积分、免费取消、延迟退房、早餐),不能用公开牌价差异化。破价会被平台降权、被客人比价后投诉,还会永久拉低价格锚。

执行动作

① 全渠道牌价保持一致;② 直销差异化用权益(会员价同价但送权益);③ 每周做一次渠道价格巡检;④ 发现破价立即纠正并追责。

案例

某店为提直订,在官网公开挂比 OTA 低 ¥120 的牌价。结果被平台降权、OTA 客人大量投诉,且价格锚被永久拉低,直销占比不升反降。(案例3/表H要点)

自测题

想让官网比 OTA 更有吸引力,正确做法是?

  1. 官网公开挂更低的牌价
  2. 牌价保持一致,但官网送积分、免费取消、延迟退房等权益
  3. 官网牌价低 5%,算不上破价
  4. 下架 OTA 只留官网
答案:B 公开破价违反表 H:会被平台降权、被客人比价后投诉、并永久拉低价格锚。用权益做差异化,既能吸引直订又不伤价格体系。

环节 4 数据采集与市场细分

4.1

字段治理:细分市场字段必填

触发条件

上线收益管理前必须完成;之后每月核查填报质量。

涉及表

表 E · 表 I

判定规则

PMS 的细分市场字段必须可用且被正确维护,历史日度数据至少 24 个月。字段缺失会导致所有客人都归为「散客」,差别定价无从谈起。这是收益管理的地基,比调价更重要。

执行动作

① 梳理 PMS 细分市场字段(散客/协议/会员/团队/OTA/上门);② 培训前台正确归类;③ 补录或确认 24 个月历史数据;④ 每月抽查填报准确率。

案例

某店 PMS 细分字段长期无人维护,80% 订单都落在「散客」。想给协议客户做专属价却查不出哪些是协议客,只能对所有客人统一定价——价格敏感的协议客与临时的高价散客被同一价格对待,两头不讨好。(案例4)

自测题

上线收益管理的第一步通常是什么?

  1. 立刻调高价格
  2. 补齐并治理细分市场等基础数据字段
  3. 换一套 RMS 系统
  4. 多投 OTA 广告
答案:B 没有干净的细分数据,就无法区分客群、无法差别定价、也算不准 No-show。补数据是地基工程,先于一切调价动作。
4.2

客群细分:按渠道/提前期/敏感度分群

触发条件

数据治理完成后进行,每季度回顾。

涉及表

表 A · 表 E

判定规则

至少按三个维度分群:渠道(OTA/直销/协议/团队)、提前期(远期/中期/临期)、价格敏感度(弹性大/小)。不同分群给不同价与不同库存。远期客计划性强、可用早鸟锁量;临期客更急、肯出高价。

执行动作

① 按渠道拆分间夜与均价;② 按提前期分档(如 T-30 以上 / T-7~30 / T-7 内);③ 估算各分群的价格弹性;④ 对不同分群配置不同价与库存。

案例

某店不分提前期,商务客(平均提前 21 天)与临时散客(平均 1.5 天)同一挂牌价。结果早鸟客没有折扣激励转向竞对,临近的高价需求又无房可卖,远期预定量比竞对低 18%。(案例4)

自测题

商务客平均提前 21 天预订、价格敏感;临时散客提前 1.5 天、价格不敏感。应该怎么定价?

  1. 统一挂牌价,简单省事
  2. 远期放早鸟价锁量,临近留给肯出高价的临时客
  3. 远期定高价,临近打折
  4. 只做临时客生意
答案:B 提前期是最有效的分群维度之一:远期需求用折扣换确定性(早鸟锁量),临近需求更急、愿意付高价,应保留库存承接。统一价会两头都丢。
4.3

参数基线:按月统计 No-show / 取消 / 提前期

触发条件

每月固定统计(通常月初),作为表 E 超售计算的输入。

涉及表

表 E

判定规则

三个基线参数必须按月统计:No-show 率 = 预订未到 ÷ 预订量;取消率 = 取消 ÷ 预订量;平均提前期。它们是超售与房量决策的地基,也是表 E 的直接输入。参数变了超售就必须跟着变。

执行动作

① 每月导出 No-show、取消、提前期数据;② 按细分市场分别统计(团队与散客差异很大);③ 更新表 E 的超售参数;④ 记录进台账供下年对比。

案例

某店从未系统统计取消率,超售间数由值班经理凭经验定。实际取消率 14% + No-show 6% = 20%,但长期只超售 5 间(房量 320),大量已取消/未到的房间没能补卖出去。(案例4)

自测题

某店房量 320,统计出 No-show 6% + 取消 14% = 20%,但一直只超售 5 间。主要问题是什么?

  1. 超售太激进
  2. 超售参数没按实际 No-show+取消 重算,导致大量可补卖的房间白白空置
  3. 应该完全不超售
  4. 房量太小
答案:B 超售要按「No-show + 取消」的合计来算。实际 20% 却只超售 5 间(约 1.6%),意味着大量本可补卖的房夜被浪费。当然超售上限还要受房量 5% 等约束。

环节 5 需求预测与在手追踪

5.1

基线预测:拆到日型,不只看月

触发条件

未来 8 周日度预测,每周滚动更新。

涉及表

表 A · 表 I

判定规则

预测的最小颗粒度是日型,不是月、也不是周。基线 = 历史同期 × 季节系数 + 当前在手预订。周末与平日的差异往往远大于月与月之间的差异。

执行动作

① 取历史同期(去年同日型)需求;② 乘季节系数与趋势系数;③ 叠加当前在手预订;④ 输出未来 8 周日度预测。

案例

某店月度预测做得不错,但价格按月统一执行。该月周五周六自然需求可达 92%,周一至周三仅 58%。全月统一定价导致周末早早卖满且价格偏低,工作日又因价高而空置。按日型差异化定价测算可提升 RevPAR 7%–9%。(案例5)

自测题

预测与定价的最小颗粒度应该是?

  1. 月度
  2. 周度
  3. 日型(D1–D4)
  4. 季度
答案:C 周末与工作日的需求差异,往往远大于不同月份之间的差异。颗粒度只到月或周,就会把周末的溢价空间和平日的放量需求一起抹平。
5.2

Pickup 追踪:看增速,不只看绝对值

触发条件

每日(旺季/临近时每日两次)追踪。

涉及表

表 I

判定规则

Pickup = 一段时间内的新增预订量。判断需求强弱要看增速而不是某一时点的绝对值:在手 45% 但增速是同档日型的 1.8 倍,说明需求很强;在手 60% 但增速接近零,反而危险。

执行动作

① 建立 Pickup 追踪表(按日型分档记录在手量与增速);② 与历史同档日型对比;③ 增速显著高于历史 → 提价信号;显著低于 → 放量信号。

案例

距入住还有 10 天,某日在手仅 45%,收益经理判断需求疲软准备降价。但 Pickup 追踪显示过去一周该日在手从 22% 涨到 45%,增速是同档日型的 1.8 倍。若降价 12%,最终 OCC 96% 但 ADR 比应达水平低约 9%。(案例5)

自测题

某日在手预订 45%,但过去一周增速是同档日型的 1.8 倍。应该怎么做?

  1. 降价促销,因为在手量低
  2. 守价或提价,因为增速显示需求强劲
  3. 保持不变,等满房再说
  4. 大幅提价 30%
答案:B 在手量的绝对值会骗人,增速才是先行指标。增速远高于历史同档,说明需求正在快速涌入,此时降价等于把后期的钱提前送掉。
5.3

事件叠加校准:模型补不了的部分靠人工

触发条件

换季前(每年 2 月、10 月)以及每次重大事件确认后。

涉及表

表 I · 表 A

判定规则

预测模型基于「去年同期 + 平滑」,无法捕捉物候与事件驱动的日期位移(花期、迁徙、马拉松、展会日期变动)。必须建立本地事件日历并人工叠加校准,否则会系统性失准。

执行动作

① 建本地事件日历(花季/迁徙/马拉松/展会/考试),标注历史日期与波动幅度;② 换季前开人工校准会;③ 事件驱动的日期提前 30 天提到旺季档并设 MinLOS;④ 事后把偏差记入台账。

案例

3 月初系统预测(基于去年 2 月平滑外推)显示需求平缓,按平峰定价。结果樱花提前一周开放,需求突然爆发,等反应过来已满房但价格没提上去——3 月 RevPAR ¥556,若按实际需求定价可达 ¥605,少赚约 ¥44 万。(案例13)

自测题

预测模型在换季时集体失准,最可能的原因是什么?

  1. 历史数据不够多
  2. 物候/事件驱动的需求日期位移,模型无法捕捉
  3. 系统出了故障
  4. 竞对恶意干扰
答案:B 花期、迁徙、赛事这类事件的日期每年会前后移动 7–14 天,而模型基于「去年同期 + 平滑」,天生捕捉不到这种位移。这是结构性缺陷,必须靠事件日历人工补位。

环节 6 日型划分与库存分配

6.1

日型划分:至少四档

触发条件

每年做全年日型日历;重大事件确认后更新。

涉及表

表 A · 表 B

判定规则

日型至少分四档:D1 峰值日(展会/节假日核心日,可提价 20%+)、D2 高涨日(周末/旺季)、D3 平峰日(普通工作日)、D4 低谷日(淡季/周日)。不同日型的定价与库存策略完全不同。

执行动作

① 做全年日历,逐日标注日型;② 叠加展会/节假日/赛事;③ 不同日型配不同价格档与库存策略;④ 每月复核。

案例

某店全年只用「平日/周末」两档价格。展会三日需求可支撑 ADR ¥980,却按周末价 ¥720 执行并全部满房——三日少收入约 320×3×(980−720)×0.9 ≈ ¥22 万,而这样的日子一年只有几次。(案例6)

自测题

一家酒店全年只分「平日价」和「周末价」两档,最大的风险是什么?

  1. 价格太复杂,客人看不懂
  2. 峰值日(如展会)被按普通周末价卖掉,白白损失最大的溢价机会
  3. 员工记不住
  4. 系统不支持
答案:B 只用两档会把一年中最好的几天(展会、节假日核心日)按普通周末价卖掉。这些日子需求刚性、价格极不敏感,是全年溢价空间最大的窗口,损失不可逆。
6.2

嵌套库存:高价房型包含低价房型余量

触发条件

每次配置房型库存时。

涉及表

表 B

判定规则

嵌套式库存控制:高价房型的可用量应包含其下所有低价房型的剩余量,卖出后逐级扣减。这样既保证高价房型不会被过早关闭,又保证低价房型不会被高价需求挤占。

执行动作

① 按房型等级建立嵌套关系(套房 > 高级 > 标准);② 高价房型可用量 = 自身 + 所有下级余量;③ 卖出后从最低可用级开始扣减;④ 每日核对。

案例

某日高级房售罄、标准房 OCC 仅 61%。想订高级房的客人被拒,而标准房大量空置;前台临时手工升级又造成账目混乱,整体 OCC 仅 78%。(案例6)

自测题

某日高级房已售罄但标准房还空着 40%,最可能缺的是什么机制?

  1. 动态定价
  2. 嵌套式库存控制(高价房型可用量应包含低价房型余量)
  3. 超售机制
  4. 渠道管理
答案:B 没有嵌套,各房型库存互不相通,就会出现「高价房卖完了、低价房还空着」的结构错配。嵌套让高价房型可以吃掉下级的剩余量。
6.3

团队预留与释放:必须设时限

触发条件

每次团队预留时设定;到期自动检查。

涉及表

表 G · 表 B

判定规则

团队预留房必须设确认时限(如 T-14 未确认自动释放),否则会把本可散卖的房量长期锁死。释放后要立即补挂公开渠道,避免来不及卖。

执行动作

① 预留时写明确认截止日(建议 T-14);② 到期未确认自动释放;③ 释放后立即同步全渠道;④ 把这条写进销售与收益的协作规则。

案例

销售为某团队预留 40 间,约定 T-14 确认,但到期未确认也未释放。T-7 时该日自然需求已升至 85%,这 40 间仍被锁在团队池。团队最终只确认 12 间,剩余 28 间在 T-3 才释放,已来不及充分散卖。(案例6)

自测题

销售为团队预留了 40 间房,约定 T-14 确认。到期对方没确认,收益经理应该?

  1. 继续等,毕竟是大客户
  2. 按约定自动释放房量,并立即补挂全渠道
  3. 再等一周
  4. 直接取消整个团队单
答案:B 预留不设时限或到期不释放,会把本可散卖的房量长期锁死。约定就是约定,到期释放并立即补挂渠道,才能赶上散客需求窗口。

环节 7 动态定价

7.1

提价触发:什么情况下该提价

触发条件

每日 08:30 查表时判定;临近时每日两次。

涉及表

表 A · 表 C

判定规则

提价三条件(满足两个即可启动):① 在手 OCC 高(旺季 ≥75%,平峰 ≥65%);② Pickup 增速快(高于历史同档);③ ARI < 100(价格还落后市场)。动作:小步多次,每次 2%–3%,观察 3 天;单日累计不超过 8%。同时设 OCC 刹车线。

执行动作

① 查表 A 确认当前日型的建议档位;② 满足提价条件则小步提价;③ 记录进调价台账;④ 3 天后复核 OCC 与 ARI,跌破刹车线立即暂停。

案例

320 间酒店展会前夜预测满房,本店 ADR ¥680、竞组 ¥820,RGI ≈ 87。收益经理担心掉量不敢提价,结果确实卖满(96%)但按竞组水平单日少收入约 ¥3.2 万,ARI 仅 83。(案例7/案例11)

自测题

出租率已经 88%,但 ARI 只有 94(价格低于市场)。最该做什么?

  1. 降价保住出租率
  2. 提价——OCC 高且 ARI<100 说明卖便宜了,小步多次提价
  3. 维持原价不动
  4. 关闭低价渠道
答案:B 「OCC 高 + ARI 低」是最典型的「卖满了却没卖贵」。此时提价的风险最小、收益最大,应小步多次(每次 2%–3%)提价并观察 OCC 反应。
7.2

降价触发:什么情况下该放量

触发条件

每日 17:00 巡检时判定;临近低谷日提前 1–2 天。

涉及表

表 A · 表 H

判定规则

降价(放量)三条件:① 在手量明显低于历史同档;② Pickup 增速慢或为负;③ 已临近(T-3 以内)且剩余房量多。动作:不动牌价,用限时尾单 + 隔离渠道(会员/小程序/最后一分钟产品)释放,避免污染公开价格。

执行动作

① 确认剩余房量与临近程度;② 只在隔离渠道做限时尾单;③ 设定释放时点(如 17:00 后);④ 底线:成交价 > 变动成本。

案例

周日(低谷日)17:00 还剩 22 间。变动成本 ¥180,当前 BAR ¥544。全场 5 折公开甩卖会拉低品牌价格带;坚持不降则最终只卖出 3 间,19 间空置归零——白丢 19×(544−180) ≈ ¥6,916 的贡献毛利。(案例5)

自测题

低谷日临近还剩一批空房,正确的处理方式是?

  1. 全场公开 5 折甩卖
  2. 牌价不动,用限时 + 隔离渠道(会员/小程序)的尾单清仓
  3. 坚持不降,宁可空着
  4. 只卖给团队
答案:B 公开甩卖会永久拉低价格锚;完全不卖则房晚归零。正确做法是牌价不动、用限时与隔离渠道清仓,且成交价只要高于变动成本(本例 ¥180)就比空着强。
7.3

守价判定:什么时候什么都别做

触发条件

每日查表时判定。

涉及表

表 A · 表 I

判定规则

守价条件:在手量处于合理区间(平峰 50%–75%)、Pickup 增速与历史同档接近、ARI 在 95–105 之间。此时最优动作是什么都不做,继续观察。频繁调价本身就是成本:会打乱价格预期、增加前台执行负担、让客人困惑。

执行动作

① 确认处于守价区间;② 不做价格动作,只做记录;③ 提高监控频率(如每周两次改每日一次);④ 一旦触发 7.1 或 7.2 的条件再切换。

案例

五一前 T-11 在手仅 38%,收益经理判断需求疲软准备降价。但短假期的爆发往往集中在最后 10 天——若此时降价,会把后面爆发的需求低价卖光。正确做法是守价并提高监控频率,等增速信号明确再动。(案例16)

自测题

在手量 62%、Pickup 增速与历史同档持平、ARI 101。最优动作是?

  1. 小幅提价 3%
  2. 小幅降价 3%
  3. 什么都不做,保持守价并继续观察
  4. 大幅提价抢占市场
答案:C 三个指标都处于健康区间时,最优动作就是不动。频繁调价会打乱价格预期、增加执行成本,反而损害收益。守价也是一种决策。

环节 8 库存控制与超售

8.1

房型开关与最短住期(MinLOS)

触发条件

每日 08:30 查表时判定。

涉及表

表 B

判定规则

需求强时:关闭低价房型在公开渠道的库存,并设 MinLOS(最短住期)过滤「只住 1 晚还想要低价」的需求。需求弱时反向操作:放开房型、取消 MinLOS 以承接短住需求。

执行动作

① 按日型与各房型在手率决定开关;② 峰值日设 MinLOS 2–3 晚;③ 关闭低价房型在 OTA 的库存;④ 执行后核对各渠道是否同步(这一步最容易漏)。

案例

某峰值日在手已达 93%,但最低价促销房型仍全渠道开放,18 间以 ¥420 售出(BAR ¥980)。本可以更高价卖出,实际少收入约 ¥1 万,还挤走了愿意付高价的客人。(案例8)

自测题

峰值日在手预订已达 93%,此时应该?

  1. 全部房型保持开放,尽量多卖
  2. 关闭低价房型库存并设 MinLOS,把房留给高价需求
  3. 降低 BAR 吸引更多订单
  4. 只留套房
答案:B 需求强时继续开放低价房型,等于用低价把高价需求挤走。关闭低价房型 + 设最短住期,才能把有限的房量分配给肯出高价、住得久的客人。
8.2

超售计算:按 No-show 算,不是拍脑袋

触发条件

每月更新参数;每日执行前复核。

涉及表

表 E

判定规则

超售是算出来的:超售上限 ≈ 预期 No-show + 取消的合计,且受两个硬约束——① 不超过预期 No-show(避免步行);② 通常不超过房量的 5%。参数必须按月重算:线上预付占比提高、取消政策收紧都会让 No-show 显著下降。

执行动作

① 按月统计 No-show + 取消率;② 按表 E 由参数反推标准超售间数;③ 特殊时期(展会/演唱会)单独下调;④ 保证订房(担保卡)优先保留,不参与超售扣减。

案例

沿用的旧参数 No-show 12%,超售 20 间;但因线上预付占比提高,实际 No-show 已降至 6%。结果 3 位客人到店无房,赔付 3×(680×1.5+300) = ¥3,960,另有一位保证订房客人公开投诉。(案例8)

自测题

房量 320,统计出的预期 No-show + 取消合计为 6%(约 19 间)。超售应该怎么定?

  1. 完全不超售,绝对安全
  2. 超售约 16–19 间(不超过预期 No-show,且不超过房量 5%)
  3. 超售 40 间,最大化收益
  4. 超售 5 间,凭经验
答案:B 不超售会把可补卖的房白白浪费;超售超过预期 No-show 则必然步行。正确区间是「不超过预期 No-show」且「不超过房量 5%」——本例约 16 间(房量 5%)。注意两个约束取小值。
8.3

步行应急:已经超售过度了怎么办

触发条件

一旦发生步行风险立即触发(表 L 优先级 1)。

涉及表

表 L · 表 E

判定规则

保证订房(担保卡)优先保留,超售扣减从不保证的订单开始。若已发生步行:① 立即安排同档或更高档合作酒店;② 承担差价与交通;③ 赔付标准约为房费 1.5 倍 + ¥300 安置费;④ 24 小时内复盘并下调超售参数。

执行动作

① 启动表 L;② 优先安置保证订房客人;③ 按标准赔付并承担交通;④ 事后 24h 复盘,重算超售参数;⑤ 主动跟进客人,争取把负面转为补偿满意。

案例

3 位客人到店无房,赔付约 ¥3,960,另有一位保证订房客人在社交平台发长文投诉——直接损失可量化,口碑损失难以估量。(案例8)

自测题

已经出现到店无房的客人,处置时最优先保护谁?

  1. 先到先得
  2. 保证订房(担保卡)客人优先保留房间
  3. 价格高的客人优先
  4. OTA 客人优先
答案:B 保证订房(担保卡已扣款)具有最强的履约义务,walk 掉这类客人既违约又最容易引发公开投诉。超售扣减应从「不保证」的订单开始。

环节 9 渠道与团队策略

9.1

渠道开关与配额:按日型分配

触发条件

每日 08:30 执行;旺季每日复核。

涉及表

表 H · 表 B

判定规则

渠道不是全开或全关,而是按日型给配额:需求强时压 OTA 房量、把库存留给直销与高价渠道;需求弱时放开 OTA 走量。原则是「旺季控渠道、淡季借渠道」。

执行动作

① 按日型设定各渠道的房量配额;② 峰值日压 OTA、开直销;③ 低谷日放开 OTA 与尾单频道;④ 每周复盘各渠道净贡献(NRevPAR)。

案例

某店 OTA 占比 55%,月房费 ¥360 万,仅佣金就 ¥10.7 万/月。若在峰值日压 OTA 量、把库存倾斜给直销,可显著降低渠道成本。(案例3)

自测题

展会三日(需求极强)应该怎么处理渠道库存?

  1. OTA 全开,能卖多少卖多少
  2. 压 OTA 配额,把房量优先留给直销与高价渠道
  3. 关闭所有 OTA
  4. 只留一个 OTA 独家
答案:B 需求强时不需要靠 OTA 走量,反而应该把有限的房量留给净贡献更高的直销与高价渠道。原则是「旺季控渠道、淡季借渠道」。
9.2

直订提升:用权益,不用降价

触发条件

持续进行;每月复盘直订占比。

涉及表

表 H · 表 B

判定规则

提直订 = 权益差异化 + 库存倾斜,绝不等于公开降价。直销可给:会员价(同价送权益)、免费取消、延迟退房、积分兑房、免费升级。牌价必须与 OTA 一致(表 H)。衡量用 NRevPAR 与直订占比。

执行动作

① 设计直销专属权益(不动牌价);② 优质房型优先给直销;③ 前台引导 OTA 客人下次直订;④ 把 NRevPAR 与直订占比放进日报首屏。

案例

某中端酒店 OTA 62%、直销 20%。通过权益差异化 + 库存倾斜 + 前台引导,6 个月后 OTA 降到 41%、直销升到 44%,NRevPAR 提升 9.4%,年化净利润增加约 ¥38 万。(案例3)

自测题

想提高直销占比,以下做法正确的是?

  1. 官网公开挂比 OTA 低的价格
  2. 牌价保持一致,但直销送积分、免费取消、延迟退房等权益
  3. 把所有 OTA 下架
  4. 给 OTA 更低的价换曝光
答案:B 公开破价违反表 H,会被平台降权、被客人比价后投诉,还会永久拉低价格锚。用权益做差异化,才能既提直订又不伤价格体系。
9.3

团队置换与综合贡献:接不接要算两笔账

触发条件

每次团队/会议询价时。

涉及表

表 G · 表 K

判定规则

判断团队单接不接,要算两笔账:① 置换损失 = 被挤掉的散客净收益(按「本可卖出的间夜」算,不是按满房算);② 综合贡献(表 K)= 客房 + 餐饮 + 会场 + 设备。全服务酒店尤其不能只看客房。

执行动作

① 算本可散卖的间夜数;② 算置换损失;③ 加餐饮会场算综合贡献;④ 尝试把部分房量挪到低谷日以降低置换损失;⑤ 记录进决策台账。

案例

450 间五星酒店,500 人年会要 380 间夜、房价 ¥680(BAR ¥1,180)。表面看客房亏 ¥19 万;但按实际可散卖的 279 间夜算置换,再叠加餐饮会场(约 ¥52 万),综合净收益 +¥55 万——只看客房会误拒。(案例1)

自测题

一个会议单报价低于 BAR,但会带来可观的餐饮与会场收入。判断是否该接,主要看什么?

  1. 只看客房单价差
  2. 置换损失(按本可卖出的间夜)+ 表 K 综合贡献(客房+餐饮+会场)
  3. 领导或销售的意见
  4. 对方结算周期
答案:B 全服务酒店的会议价值 = 客房 + 餐饮 + 会场 + 设备。只看客房会把划算的会误拒;但置换损失要按「本可卖出的间夜」算,按满房算会高估损失。

环节 10 每日执行、监控与复盘

10.1

表 M 逐时执行:一天的时间轴

触发条件

每个工作日。

涉及表

表 M

判定规则

表 M 把一天写成固定时间轴:07:30 取数 → 08:10 比价 → 08:30 查表 → 09:10 执行 → 17:00 巡检。每步都有耗时上限与产出物。照着走完一遍,一天的工作就做完了。

执行动作

① 07:30 出《每日收益数据包》;② 08:10 记录竞组挂牌价、算 ARI/MPI;③ 08:30 按表定价格/库存/超售;④ 09:10 执行并留痕;⑤ 17:00 巡检剩余房量与尾单。

案例

某店每天确实在调价,但从不记录依据。季度复盘时发现 3 月共调价 62 次,其中 23 次低于竞组价,却无人能说清原因——没有台账就无法统计命中率,同样的错误会一直重复。(案例10)

自测题

按表 M,一天中「查表定动作」应该在什么时间?

  1. 07:30
  2. 08:10
  3. 08:30
  4. 17:00
答案:C 表 M 的顺序是:07:30 取数 → 08:10 比价 → 08:30 查表 → 09:10 执行 → 17:00 巡检。先有数据、再比竞对、然后查表,顺序不能颠倒。
10.2

监控与预警:分档监控 + 价格异常告警

触发条件

每日;临近日期按预订窗口分档提高频率。

涉及表

表 I · 表 L

判定规则

表 I 按预订窗口分档设定监控频率与触发阈值:越接近入住日盯得越紧(如 T-30 每周、T-14 每三日、T-7 每日、T-3 每日两次)。另外必须设价格异常告警:任何成交价偏离 BAR ±30% 自动告警。

执行动作

① 按表 I 给不同提前期的日期设定监控频率;② 设定触发阈值(在手/Pickup/竞对价);③ 配置价格异常自动告警;④ 配置渠道熔断(接口异常连续 3 次自动停售)。

案例

某日 14:20–17:40 渠道接口异常,以 ¥180 卖出 47 间(BAR ¥880),直到 17:40 前台发现「今天怎么突然这么多订单」才上报,直接损失约 ¥21.7 万。若有告警可在 10 分钟内止损,损失能降到 ¥2 万以内。(案例23)

自测题

防止渠道价格错乱造成大额损失,最有效的一层防护是?

  1. 每日人工巡检一次
  2. 价格异常自动告警(偏离 BAR ±30% 即告警)
  3. 等客人投诉再处理
  4. 每周核对一次
答案:B 损失大小取决于发现速度。3 小时 20 分才发现损失 ¥21.7 万,10 分钟内熔断则约 ¥2 万。告警 + 熔断 + 巡检三层都要有,但告警是第一道。
10.3

异常处置与复盘:表 L 优先级最高

触发条件

异常事件立即触发;常规复盘按表 N(周/月/季)。

涉及表

表 L · 表 O · 表 N

判定规则

表 L 优先级为 1,覆盖其他所有表——一旦触发(突发大单、竞对异常降价、系统故障、不可抗力、步行客人),立即按表 L 处置,不用再查别的。表与表结论打架时按表 O 仲裁(如 表 A 优先级 3 > 表 C 优先级 4)。事后 24 小时内复盘,并按表 N 做周/月/季节奏。

执行动作

① 识别异常 → 启动表 L → 立即处置;② 24 小时内写复盘;③ 表冲突按表 O 仲裁;④ 按表 N 做周(房型价差校验、8 周预测更新)、月(No-show 重算、命中率复盘)、季(竞组复核、价格体系重校)。

案例

某日表 A 建议提价(在手高),表 C 显示 ARI 已 108(高于市场)。收益经理与销售争执不下拖到下午,临时凭感觉选了「不提价」,当日满房且竞组价位更高,少赚约 ¥8,000——更糟的是流程变成「谁嗓门大听谁的」。(案例10)

自测题

表 A 建议提价、表 C 显示价格已高于市场,两个结论冲突时应该怎么办?

  1. 听收益经理的
  2. 听销售的
  3. 按表 O 的优先级仲裁(表 A 优先级 3 > 表 C 优先级 4)
  4. 今天不做决策
答案:C 表之间冲突是常态,必须有一套仲裁规则而不是靠谁嗓门大。按表 O:表 A 优先级 3 高于表 C 的优先级 4;但要注意表 L(异常事件)优先级为 1,一旦触发直接覆盖所有表。