为酒店群体顾客而设的技术收益管理系统Pablo Cortés, Luis Onieva, Jesús Muñuzuri 西班牙塞维利亚大学（作者承认由Ministerio de Educación y Ciencia，Spain.所给的财务支持）文章信息文章历史：2008年4月1日投稿2009年3月1日收到修订版2009年4月1日接受发表关键词：收益管理顾客群体酒店摘要这篇文章讨论了收益管理：一种关注在决策环节使每个销售单位利润最大化的技术。
新生的技术管理在收益管理的技术发展中承担着一个主要的角色。
在技术管理方面，每个新的改进能带来更加有效的商业收益能力。
现今，决策支持的收益管理系统和技术管理是在服务性行业取得成功的重要因素。
在此文章中例举了酒店的群客群体的一些特殊案例。
也介绍了一种能为酒店设定收益最大化标准的新的决策支持系统。
上述的系统包括了一系列的顾客需求预测方法，同时讨论了单个顾客以及顾客群体的一般情况。
收益管理系统也包含了确定性以及猜测性的数学模型来采取最优决策。
实际上的收益取决于酒店采用的预约系统。
收益管理系统运用一个仿真工具做了一个不同的房间库存管理比较，结果包含了性能指标，例如入住率、实用率以及销售量；通过比较结果，选择其中一个方法。
通过实际数据的测试，收益管理系统证明了自身的适用性，从而成为一个创新和有效的酒店预订系统管理工具。
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版权所有1.介绍在不适合自身的情况下，许多公司仍然试图利用收益管理技术。
由于公司想运用收益管理技术从越来越多的业务流程中获取利润，研究人员对这些需求作出了回应。
在过去，不同行业最常运用以这种技术为基础的特点。
脆弱的产业，比如面包师、杂货商、水果供应商和剧院经理，通过在不同的时间段设定不同的价格限定了顾客需求。
跟随着美国航空公司在1978年违反规定的行为，现今各个航空公司能够采用它们自身选择的任意航线任意时间的任意价格，Smith, Leimkuhler 和Darrow (1992)。
这导致科学家们研发了一种称为“收益管理”的新的管理方法。
在最初，收益管理假设乘客们都选择一个特定的航班价格，并且没有选择一个能够得到的更低价格。
在不放弃现有的从全票顾客赚取的利润基础上，公司都采用不同的价格来争夺对价格敏感的顾客。
后来这些技术发拓展允许不同级别票价需求弹性的存在。
Bodily 和Weatherford (1995)也考虑了过度预订的情况，以及提出了允许乘客进行调整的建议。
Belobaba 和Weatherford (1996)完成了一项不同决策制定合并乘客调整规则的比较。
通过这样，他们把收益管理定义为把正确的单位货品在正确的时间销售给正确的顾客。
他们集中研究使用这类系统来决定可获得的不同价格的房间数量的酒店的收益管理方面。
Rothsein (1971)进行了酒店预订系统过量预订的最早应用。
Liberman 和Yechiali (1978)考虑了顾客在24小时之内的取消预订。
Orkin (1988)为酒店提出了一些收益管理之外的意见并提供了不同类型计算的例子。
Bitran 和Mondschein (1995)设计出酒店预订模型，其中包括了停留天数。
Bitran 和Gilbert（1996）拓宽了先前的模型并合并加入不确定顾客。
当满足以下的5个条件时，收益管理适用于服务性行业，特别是酒店业。
1.有限的容量。
收益管理的设计把容量有限的公司作业目标。
每一个酒店单位在一段时期在确定的容量基础上，用售出的房间数量来衡量。
2.市场分割。
服务性行业把市场细分，这样能够选择不同类型的顾客。
服务性行业不允许任意定价，所以服务有不同的区别特色，并且通过同样的单位来传达不同类型的服务。
酒店通常使用限制购买和退款要求的方法来细分享受性和商务性顾客。
3.未来需求不确定。
收益管理应该具有预测未来需求变化的能力，这样能使管理者在高需求时期内提高价格，在低需求时期内降低价格。
在知道将有多少商务房间会售出之前，酒店必须为商务顾客留出房间，保护他们免受更低价的正常房间影响。
4.脆弱的产品。
产品的性质区别服务业与制造业。
在服务业，未售出的产品在特定时间后便会被浪费，因为服务是不能储存的。
这个特点导致了服务业倾向于提前出售。
酒店不能储存今天的房间为明天的顾客服务。
5.适当的成本以及价格体系。
许多服务公司都具有不能迅速调整的服务能力和顾客需求。
同样地，服务一个新的顾客所增加的额外成本是很低的。
这篇文章研究了酒店在团体接待方面的收益管理。
酒店的顾客群体具有独特的特点，因此需要战术性的手段和典型的方法来服务每个顾客。
因此，本次研究的模型把顾客分为单个顾客和顾客群体两种类型。
以确定性和随机性的规划技术为基础，测试了一系列不同的房间最优化安排。
这个调查是为了测试技术性收益管理系统在酒店部门中的应用，以及鉴定出不同的顾客类型对系统的影响因素。
酒店业需要采用技术性收益管理来谋求生存发展，以下的几个研究更用证据说明了其必要性。
Donaghy、McMahon-Beattie和McDowel (1997) 提出了一个分为10个步骤、强调技术管理在市场细分以及每个细分市场的特的应用的模型。
Emeksiz、Gursoy 和Icoz (2006)展示了一个分5步比较运用技术管理与没有运用技术管理的酒店的模型。
在长期发展的角度，为顾客创造有利的条件也是必须的。
因此，Noone、Kimes 和Renaghan (2003)提出，必须应用CRM系统来实现收益管理，在将来的发展中保证服务质量以及顾客忠诚度。
然而，对于那些以不同的价格出售相同的服务给顾客的企业，这个更要谨慎地做。
一个发生在2000年的事例很好说明了这一点，（由Enos在2000年提出）亚马逊网站（）出售不同价格的DVD，并依照条例在不同的顾客购买地区提供20%到40%的折扣。
使用ICTs 和英特网的顾客可以查到同一部电影（DVD）的不同价格。
这一次尝试对亚马逊公司造成了负面的影响。
在其他领域，例如航空业或酒店业，价格变换的情况比较常见，但在目前为止却没有产生过任何负面影响。
这是因为航空业和酒店业出售的不同价格的服务很容易根据其特点区分，具有可接触性，所以顾客能够接收到提供的不同产品和服务。
西班牙的6间酒店成为了决策支持系统的测试区，运用TRM系统。
这些酒店是4星级酒店产业的一部分，平均每间酒店具有160间客，并座落在西班牙的南海岸，南海岸是一个具备国际水平的旅游产业集散地和目的地。
（Guzman、Moreno 和Tejada (2008)提出）TRM 系统研究重点以马贝拉城市的酒店为对象，以上这些酒店都是常年开放的，其组织者在马贝拉城市内都拥有另一间同样的酒店。
有需要的时候，顾客可以从其中一间搬到另一间。
这种链接为酒店获得了很高的顾客满意度，而且也是服务业其中一个必需的因素。
（Fullard (2007)提出）在另一篇论文中，Lindenmeier 和Tscheulin (2008)以航空业为例，展示了相同的原理。
本文由剩下的几部分组成。
第2部分提出了一种服务业用于处理问题的新方法论。
第3部分展示了用于航空业的需求预测模型及其在酒店业领域的应用。
第4部分讨论了最佳房间分布问题，一种以问题为基础的新模型。
第5部分描述了一种为房间库存管理服务的自拟模型，会在3种不同的角度定义到达的顾客。
第6部分分析结算的结果并进行比较，包括指标、入住率、实用率和收益的比较。
最后，第7部分是结论。
2.方法论Jones 和Lockwood （1998）指出，TRM系统由3个管理层级组成：战略层面关注长期以及主要的管理层。
TRM系统数据设立了市场细分标准、长期性定价策略和结构性决策。
战术层面主要处理到执行层面的中间环节。
TRM系统数据确立了在中期的不同市场占有率的目标。
执行层面关注自身短期的操作系统管理，例如销售部或者前台。
在服务业，人力资本构成了一个操作层面的决定性因素。
（Arribas 和Vila (2007)提出）TRM系统数据确定了短期内的价格以及预订量。
根据这个架构，我们可以应用一个原始方法来为TRM系统作一个合适的总括描述，这方法将在下表提到。
图1介绍了主要组成部分和给出了一个总体的信息、决定和设计、还有测试的阶段。
与在酒店所使用的价格改变策略不同，Shoemaker (2003)认为应该在“战略管理”加入“战术水平”。
接着的部分会详细描述TRM系统的每个模快。
TRM系统主要有4步：1.需求预测必须根据历史数据。
根据历史数据中的房间占用率，酒店可以预测未来一段短时期内的需求。
需求预测的准确性是特别重要的，因为其是TRM系统有效使用的条件。
频繁的历史数据更新能使预测模型的准确性提高。
2.最佳的房间分配。
TRM系统使用输入到模型中的预测数据，所以预测的数量会分布在酒店每日房间销量的不同类别中。
最佳房间分配模型在不同的价格水平上设定了房间预订量的限制。
3.房间库存控制。
这一步强调两个不同的方面：到达产生的顾客和预订系统。
首先，模型会产生顾客的到达过程，这些数据在房间库存控制的过程中有助于设立到达产生的顾客群体模块。
相反地，之前所陈述的最佳房间分配过程，会与到达产生的顾客群体模块一起输入到预订系统模块中。
房间库存控制声明了房间的销售模式和预订系统。
销售经理必须根据设立好的标准来决定接受或拒绝一个到达的顾客的订房需求。
4.现实的任务。
作为最后一步，销售处向单个的顾客提供房间价格，同时也提供价格折扣给旅行社和旅游代理带来的顾客群体。
图1Vinod (2004)提出一个适用于酒店业的收益管理系统，并强调了其组成模块的技术需要。
依据同样的看法，Chiang, Chen 和Xu (2007)强调了技术管理在收益管理领域中的重要性。
历史数据通过销售和预订的数据合并自动更新。
同样地，数据更新也因为英特网和技术管理，它们在收益管理和价格管理中都发挥着重要的作用。
现今，顾客更容易比较不同竞争酒店的价格，酒店也能更快获取到顾客行为信息。
3.需求预测收益管理很大程度上依赖一个准确的预测，准确的预测能使预订系统更具效率性，并能够作为数据参考为现实中的最优分配模型服务。
这是很多学者对预测模型的看法，包括McGill 和Van Ryzin (1999), Talluri 和Van Ryzin (2004), Pai 和Hong (2005) or Fernández-Morales 和Mayorga-Toledano (2008).TRM系统使用输入的顾客需求预测数据来获得一个房间的最优配置。
TRM系统通常通过考虑历史性的信息（包括顾客停留时间和房间类别）来计算预测的需求量。
