酒店收益管理的內涵論文

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摘要:對酒店收益管理的內涵進行了討論,從六個方面介紹了酒店收益管理的應用特征,歸納分析了酒店收益管理的常用研究方法.基于酒店收益管理(包括需求預測、超量預訂、客房分配和定價等)研究進展的介紹與分析,指出了酒店收益管理的研究發展方向.

0引言

近40年來,服務產業在全世界的經濟中獲得了迅猛的發展.在許多發達國家,幾乎80%的GDP和就業機會是由服務產業創造的.我國正處在現代化的進程中,經濟發展也必然會從制造業向服務業轉變.加強以收益管理為核心的服務業運作管理的研究是我國經濟發展緊迫而又重要的客觀要求.而酒店業,則是收益管理研究和應用的最重要的領域之一.

隨著市場競爭的加劇,酒店客容能力的過剩和投資回收的壓力日益增大,有效的管理對酒店業從來沒有像今天這樣重要和關鍵.在酒店業的運作管理過程中,根據不同季節需求水平的預測,酒店為潛在顧客提供了一系列不同的入住率.酒店業的特殊之處在于:每個酒店的客房數目是固定的,并且具有很強的時效性.這就意味著,如果某一客房在某一天沒人入住,那么該客房當天的收益就為零.酒店業運作管理的職責在于預測需求水平,確定訂房的價格水平和設定不同的客房入住率.酒店收益管理的目標是通過對不同種類顧客的客房入住率的有效管理達到最大的客房收益.酒店的經理們必須對各種不同的訂房需求做出反應,以平衡因空房導致的收益損失和臨時顧客的機會收益損失.由于已訂房顧客可能取消訂房或因為各種原因沒能前來入住,過量訂房(即:訂房數量超過客房的實際數目)在酒店管理中是普遍存在的.要想做好這點,需要對不同種類的市場動態和顧客行為有全面的了解[1].在預測管理科學未來50年發展的時候,國際運籌聯合會主席Bell指出:從20世紀80年代開始研究的收益管理已經改變,并且將會繼續改變整個應用行業以及管理科學和運籌學學科的面貌[2].在西方,特別是在美國,起源于航空業的收益管理已經在酒店、鐵路運輸、租車服務和旅游服務等眾多服務行業領域得到了較廣泛的應用.然而在我國,有關研究卻剛剛開始,這對于我國服務業提高管理水平和競爭力,迎接“入世”的挑戰極為不利.加強酒店業收益管理的研究,不僅對酒店收益管理的理論發展具有特殊的意義,而且對提高我國酒店業的收益和服務水平具有重要的實踐價值,在我國加入WTO的背景下更是如此.

1酒店收益管理的內涵

關于收益管理的定義很多.收益管理就是使酒店在最佳的時機以最好的價格賣最正確的客房給最合適的顧客的方法,以創造最大的客房收益[3,4].Jauncey等人在研究了1988年以來關于收益管理的9篇文獻后總結到:收益管理就是在考慮需求預測的基礎上通過對客房入住率的調整來達到客房收益的最大化[5].Donaghy等人提出:收益管理是一項收益最大化的技術,它通過把可得到的客容能力以優化的價格預先安排給事先劃分的不同類型的顧客來提高凈收益[6].上述收益管理的定義,主要是從收益管理的目的來解釋收益管理的內涵,但是它們沒有明確地區分清楚訂房活動在收益管理實施前后的不同.這就使得上述定義不夠全面,收益管理應該從系統的角度定義清楚收益管理如何使收益管理最大化.這一方面的定義還很少見.美國酒店和汽車旅館協會(AHMA)對收益管理給出了如下的定義:收益管理是用來決定客房價格升降和訂房請求接收或拒絕的一系列的需求預測技術,以使客房的收益最大[7].AHMA關于收益管理的定義,更清楚地解釋了收益管理的內涵,但是仍然沒有定義清楚實施收益管理前后訂房活動的區別.Jones基于系統的分析,給出了收益管理的如下定義:收益管理是為酒店業主使酒店盈利能力最大化服務的系統,該系統通過基于細分市場的盈利能力的識別,確定銷售價值、價格設定、折扣生成、訂房的過濾準則確立以及對過濾規則的效益與實施的監控來達到酒店盈利能力最大化的目標[8].該定義強調了收益管理在酒店盈利能力管理過程的戰略角色,不僅強調了顧客的銷售價值,而且強調細分市場的盈利能力,實現酒店整體盈利能力的最大化.

2酒店收益管理的應用特征

根據Kimes等人的研究,收益管理適用于以下情況:(1)公司的能力(capacity)相對穩定;(2)用戶的需求可清楚地分類;(3)產品或服務具有時效性;(4)產品或服務可以預銷售;(5)用戶需求波動較大;(6)產品或服務本身的成本和銷售成本低,而公司能力的變動成本高[3,42].酒店業具有收益管理應用的典型特征.酒店業是典型的能力約束型服務業,它不能運用庫存作為緩沖來應對需求的波動.酒店的能力具有時間依賴性,反映的是在一定時期內能被使用的客容能力,即一定等級和數目的客房.酒店的客容能力相對固定,客房的增加需要相當的時間滯后,并且成本高昂.在這一點上,酒店收益管理類似于日常生活中的報販問題.面對不確定的需求,報販必須確定批發多少報紙.與此相類似,酒店的顧客需求也是不確定的,酒店收益管理必須確定鼓勵多少顧客來消費固定的客房.酒店的顧客能夠被劃分成不同的種類,如旅游顧客和商務顧客等.在酒店的收益管理中,酒店顧客的區分標準應該能夠將顧客的需求清楚地分類.這樣,基于不同類型的顧客需求采取不同的市場策略,以在最大程度滿足顧客需求的基礎上使酒店的收益最大.如:對于旅游顧客的客房價格可以低些,但是應該有較長預訂期限的限制;對于商務顧客的預訂期限可以不考慮,但是相應地客房價格應該高些.另外,如果對于不同顧客采取不同的價格折扣是被禁止甚至是違法的情況下,收益管理往往就不能很好地應用.如:雖然收益管理源于并廣泛應用于西方的航空業,但在我國還有濃厚計劃色彩的”機票禁折令”下,收益管理在航空業的應用就會受到限制.酒店是具有很強時效性的”庫存”.如果酒店的客房在某一天沒有入住,該客房當天的收益就為零,該客房當天的價值就永久地消失了.酒店的管理者不可能將今天的客房庫存起來,放在另外的時間被顧客入住.酒店的客房可以被預銷售,即客房的預訂.然而在客房預訂的時候,酒店的管理者又不得不面對著許多的不確定性,如:多少客房可以被用來預訂?在不同的提前期里應該接收多高折扣的預訂?因為客房的預訂本身就可能意味著機會損失.酒店面臨的顧客需求波動很大,顧客的需求在一年的不同季節,一個月的不同時段和一周的不同日期都是變化的.酒店收益管理可以通過入住率和入住價格來調節顧客需求的波動.如果酒店的管理者能夠知道即將到來的需求的高峰和低谷,就可以更好地進行計劃安排.如果一定的客房被入住,那么這時客房銷售的邊際成本就較低.因為這時員工和酒店的設施已經運轉,增加一個客房銷售不會增加多少成本.相反,酒店客容能力的增加,成本就很高.例如,如果一個酒店已經住滿,這時一個新的顧客需要一個新的客房就很困難.由于酒店客房增加的成本很高,酒店只有在對需求仔細研究并且需求增加很大的情況下才會增加客房數目.

3酒店收益管理的研究方法

用來解決酒店收益管理中的預訂問題的方法主要有五種:(1)數學規劃,(2)經濟學方法,(3)閾曲線(thresholdcurve),(4)專家系統,(5)啟發式方法等[3].數學規劃方法是由Beckman建立的[9],以平衡因客房銷售失敗導致的收益損失和顧客未能入住導致的機會損失.如果了解了逾期取消訂房,未經取消訂房而不入住以及臨時顧客的數量等情況,就可以利用這個模型得出訂房數量的最高限額以使預期成本最低.經濟學方法被用于解決靜態的和動態的網絡資源配置問題[10].Belobaba模型(又稱期望邊際位置收益(EMSR)模型)的目標,是將概率需求用于庫存控制的方法以便在一個具有固定能力的網狀預訂系統中應用多價格設定.EMSR方法被認為是非最優化的.但是,Brumelle和McGill證明,盡管該方法得到的座位安排與最優化的方法有很大的不同,但它預期的收益損失卻非常小[11].閾曲線是另一種在收益管理中經常應用的方法.收集以前預訂行為的數據,建立基于歷史的總的需求樣本的曲線,通過與預測數據的對比測定實際的預訂樣本[12].專家系統和其他一些系統,如神經網絡系統等被建立和用于酒店的收益管理.啟發式方法是一種快速、十分準確且不太昂貴的搜索最優解和近優解的方法[13].該方法適用于收益管理是因為該問題需要被重復地解決.近年來,隨著研究的進展,考慮到酒店收益管理過程的隨機性和動態性,隨機規劃方法、隨機過程方法、計算機仿真方法和一些人工智能搜索算法[14](如遺傳算法、神經網絡、禁忌搜索、模擬退火等)等被越來越多地采用.

4酒店收益管理的研究進展

作為一項收益最大化的戰略,Donaghy等人針對10個方面提出了收益管理的全面的運作框架,這10個方面包括:管理重心,數據收集,最優的顧客組合,能力水準,技術引進,定價,顧客和酒店的接觸渠道,人力資源潛力,激勵機制和培訓等[6].McGill和vanRyzin認為以航空業為代表的收益管理主要包括四個方面:需求預測,超量預訂,客房分配和定價[15].

4.1需求預測顧客需求預測是收益管理的基礎部分.早期有關需求預測的研究主要集中在航空業.如:Beckman與Bobkowski最早對顧客到達的分布進行了研究,比較了泊松分布、負二項式分布和伽瑪分布與航空公司實際數據的匹配情況,結論是伽瑪分布與實際數據比較吻合[16].綜觀需求預測的研究,主要有統計方法和隨機過程方法兩類.統計方法是對需求分布進行建模,通過對顧客需求分布的研究建立描述顧客行為的統計模型.Lyle的研究結果是總需求服從負二項式分布,因為Beckman與Bobkowski的研究由于數據受到“約束”使曲線被截斷了頂端[17].隨機過程方法是對到達過程建模.通過對單個顧客到達過程的分析來建立隨機到達模型.大量研究表明,混合泊松過程(在一個泊松到達事件中允許成批到達)得出的累積分布比較符合實際數據.20世紀80年代Gerchak等[18]和Alstrup等[19],以及90年代Lee[20]、Lee與Hersh[21]、Zhao[22]等研究者也是利用均勻或非均勻或混合的泊松過程來建立需求到達的隨機過程模型.Gallego與vanRyzin還利用一般點過程技術對到達過程進行研究[23].Nahmias針對一般需求的預測問題[25]和McGill的多變量多重回歸方法[26]都考慮了需求“溢出”問題的影響,并在模型和方法中加入了相應的無約束化處理.Ghalia和Wang建立了一個基于模糊判斷規則和模糊邏輯方法的智能專家系統,用于預測酒店客房的需求[43].

4.2超量預訂Rothstein做了一些早期的工作以尋求酒店預訂管理問題和航空公司預訂管理問題的相通之處[27],通過這兩者的對比提出了馬爾柯夫鏈決策模型.他的著眼點在于如何對于目標日期在不同的決策點對過量預訂的限度進行調整,預訂需求、取消預訂和顧客按時出現率等問題都是不確定的.Ladany為擁有單人房間和雙人房間的酒店提出了一個動態決策模型[28].Liberman和Yechialli提出了另外一個動態決策模型,通過這個模型可以取消先前的預訂或者增加特殊價位的預訂[29].Williams提出了與它們略微不同的方法[30],他對具有代表性的有需求高峰的這一天進行建模,假定這一天對客房的需求源于三個方面,它們按優先權從大到小排列分別是:續住顧客,預訂顧客和臨時顧客.顧客客容能力管理是酒店管理人員為達到供求平衡采用的一種進一步的策略[31],這是一項達到增加全面收益目標的有效策略.Schwartz和Hiemstra將曲線擬合方法(curvessimilarityap-proach)用于酒店的客房預訂,通過對酒店過去的預訂曲線的擬合來提高酒店預訂的精度[44].

4.3客房分配客房分配是根據顧客需求的動態特征對每類細分顧客的客房預訂限制的動態設定[45].有關分配問題的文獻較多[48~52],但針對酒店客房分配的研究則較少.Bitran和Mondschein提出了一種用于酒店客房動態分配問題的啟發式方法,假定需求確定且顧客有停留多天的情況[46].Baker和Collier專門針對酒店的收益管理問題設計了兩種啟發式算法,將超量預訂和客房分配有機集成,并建立了仿真模型來模擬實際的酒店運作環境.研究表明:不同算法的選擇取決于酒店運作的不同環境,如:客房需求的高低,已訂房而不入住顧客的概率高低等[45].Beker、Murthy和Jayaraman等人基于顧客需求與可銷售客房數目的相關性,采用靜態競價優化技術提出了一種將需求預測和客房分配集成的方法[47].對于酒店客房分配中的隨機因素,主要有三種處理方式.第一種是期望價值模型,通過優化期望的目標函數滿足一些預期的約束來處理隨機規劃中的隨機參數.第二種方法,即機會約束規劃,由Charnes和Cooper率先提出[32],通過設定一個置信水平來處理不確定性,要求在這個置信水平上隨機約束是有效的.Iwamura和Liu提出了一種基于隨機仿真的遺傳算法來解決一般的機會約束規劃問題[33].有時一個復雜的隨機決策系統可以承擔多個任務(事件),而且決策人希望機會函數最大化(機會函數定義為能滿足事件的概率).為了對這一類問題進行建模,Liu為稱之為機會依賴規劃的第三類隨機規劃建立了一個理論框架[34].Liu和Ku[35]、Liu[36],Liu和Iwamura[37]在其論著中對機會依賴規劃的潛在應用和其他一些觀點進行了介紹.

4.4定價價格設定策略是在預訂日期前的幾個月進行的.Eliashberg和Steinberg通過調查發現對于價格策略的研究或多或少地獨立于收益管理的研究[38].Gallego和vanRyzin[23]對兩者的關系進行了分析.Gallego和vanRyzin[24]證明了用一個優化控制公式明確價格設定的方法優于采用競標價格或超量預訂方法.但是這種方法對于實際問題的計算效率太低.Badinelli指出有兩種形式的預訂,分別為“隱性價格ddenprice)的情況和“顯性價格”(revealedprice)的情況[39].在“隱性價格”的情況下,預訂顧客并不急于付款,這就使得預訂顧客和預訂系統的交易成為一樁概率性事件.如果所報的價格并不比顧客愿意付的價格高,顧客就會預訂.在“顯性價格”的情況下,顧客會聲稱他們有權享有一個特定的價格.在這種情況下,預訂系統可根據對可能的損失和贏利的分析接受或婉拒預訂,使實際的客房入住量和入住率與優化的預訂計劃相差不大.Leung和Lai發展了用于設定預定水平轉移函數模型[1].Feng與Gallego將需求當作一個連續時間隨機過程對待,得到定價問題的最優邊界準則[40],后來Feng與Xiao將風險因素考慮進去,修改了目標函數,拓展了該模型,并且分析了決策者的風險偏好對最優決策的影響[41].國內有關收益管理的研究尚處于起步階段,聯機檢索的結果表明有關研究文獻和實例應用尚不多見.超級秘書網

5酒店收益管理的研究前景

上述研究進展為酒店收益管理的進一步研究奠定了基礎,進一步的深入研究應該著重考慮酒店收益管理過程的隨機性、動態性和環境的變化,至少可以在以下幾個方面展開研究:•酒店收益管理的目標辨析研究.包括酒店收益與顧客滿意的定性分析、設定、數學描述和目標評判;目標之間的相生相容關系、沖突矛盾關系和主次層次關系.•酒店收益管理的概念模型研究.目的在于:使為已經訂房的顧客提供客房的可能性達到最大化;使為臨時顧客提供客房的可能性達到最大化.酒店收益管理這一系統是多角度的、多方面的、多功能的、多準則的并且包括許多隨機因素,建立的模型應能恰當表述以適應管理人員的不同目的.通過酒店收益管理模型的研究解決如下兩個關鍵問題:如何設定訂房比例,以便通過為臨時的顧客留有更多的客房來增大收益;如何在不同的季節和時間為不同的顧客設定訂房價格.•酒店收益管理的算法設計.因為隨機規劃模型常常是非凸的并且特別復雜,應設計更為有效的智能算法,如基于隨機仿真的遺傳算法等.•酒店收益管理的變量和參數分析.基于搜集的數據,提出的模型在不同的準則下進行測試.將得到的結果與利用文獻建議的現有方法得出的結果進行比較,來評估得到的結果的優劣.基于得到的結果,提出在不同準則下運用不同參數的指南.然后討論在不同商務環境中影響模型實現的因素,給出選擇恰當參數和訂房策略的準則.•網絡環境下的酒店收益管理.隨著網絡技術日新月異地發展,酒店收益管理面臨新的機遇和挑戰.一方面,網絡技術的發展對酒店業信息的收集、分析和分享降低了成本,提高了效率;另一方面,網絡技術的發展減少了酒店與顧客之間的“信息不對稱”,使原本激烈的競爭日益加劇.網絡環境下的酒店收益管理是酒店收益管理進一步發展和研究面臨的一個新課題.•酒店收益管理的實例研究與推廣.管理研究應該遵循“問題導向”和“環境依賴”的原則,堅持“從實踐中來,到實踐中去”,將所得的研究結果和進展與酒店管理的實踐相結合.

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