综述：酒店收益管理与利润优化

本书由T. Repetti主编，系统阐述了酒店业收益管理（Revenue Management, RM）与利润优化的前沿理论与实操策略。通过动态定价、需求预测、库存控制等核心模块（含OTA渠道管理），为从业者提供从基础模型到AI驱动的智能决策方案，特别适合旅游管理（HTM）专业师生及酒店职业经理人参考。

　　

【理论框架与技术演进】

酒店收益管理（RM）起源于航空业超订模型，现已发展为融合经济学、运筹学与行为科学的交叉学科。2022版教材首次引入机器学习（ML）在需求聚类分析中的应用，通过历史数据与实时市场信号的耦合，将预测准确率提升至82.3%（较传统时间序列模型提高19%）。

【核心方法论】

• 价格弹性建模：采用logit回归量化不同客户群体对房价的敏感度，商务客群价格弹性系数为1.2^#，显著低于休闲旅客的2.7^#（#p<0.01）

• 存量分级控制：提出"瀑布式房态管理"，将库存划分为契约价/企业价/动态价三级资源池，配合超售算法降低空置率

【智能决策突破】

第三部分重点解析AI在RM中的三大创新：

1. 1.

   强化学习（RL）驱动的实时调价系统，可每15分钟响应竞争酒店价格波动

2. 2.

   自然语言处理（NLP）抓取TripAdvisor等UGC数据用于需求预测

3. 3.

   联邦学习（FL）实现酒店集团间数据协同而不泄露商业秘密

【行业应用案例】

加勒比度假村通过实施教材中的混合整数规划（MIP）模型，在2021年实现RevPAR（每间可售房收入）同比增长37%，其中周末溢价策略贡献率达61%。但研究也指出，传统酒店在技术采纳上仍面临组织变革阻力，这为后续研究指明方向。