一种酒店的定价系统、方法及计算机装置与流程

本发明涉及一种酒店的定价方法，尤其涉及一种酒店的定价系统、方法及计算机装置。

背景技术：

随着时代的发展，商品或服务全球化日益加剧。不同质量的商品或服务价格差异十分巨大。而对于商品或服务的提供者来说，基本要求利润的最大化。但是利润最大化就对应着商品或服务的高定价和低成本。而成本低，则通常对应着品质低，因此很难刺激消费者购买对应的商品或接受相应的服务。

此外，随着时间的推移或者受诸多因素的影响，商品或者服务的价格会受到波动。然而现有的商品或服务的价格通常是固定的，因而使得诸多的商品或服务的提供者在流量高的时候能够盈利，而流量比较低的时候则亏本。尤其是诸多商品或服务大多都存在网络交易的情况下，如果不能够随着时间的推移或影响因素的出现而及时地调整商品或服务的价格，则势必无法使商品或服务的提供者的利益最大化。而对于如何调价，调整后的价格是否真的能够给商品或服务的提供者带来利益，这都存在疑问。

技术实现要素：

本发明的一个优势在于提供一种酒店的定价系统、方法及计算机装置，其中所述酒店的定价系统能够根据预定的模型预测酒店当下最适合的价格，从而使酒店的管理人能够根据预测的价格定价。

本发明的另一个优势在于提供一种酒店的定价系统、方法及计算机装置，其中所述酒店的定价系统无需酒店管理人对酒店进行改造，进而使酒店在不增加成本的情况下，提高酒店的收益。

本发明的另一个优势在于提供一种酒店的定价系统、方法及计算机装置，其中所述酒店的定价系统能够经济有效地增加酒店的收益。

本发明的另一个优势在于提供一种酒店的定价系统、方法及计算机装置，其中所述酒店的定价系统能够为自动地调整酒店的价格提供依据，从而使被调整后的酒店价格更具有竞争力，进而给酒店的管理人带来更高的收益。

本发明的另一个优势在于提供一种酒店的定价系统、方法及计算机装置，其中所述酒店的定价系统方法综合了诸多的酒店的诸多影响价格的影响因子，从而使最终预估的所述酒店的价格更加准确。

本发明的另一个优势在于提供一种酒店的定价系统、方法及计算机装置，其中通过所述酒店的定价系统方法预测得到的酒店的价格，进而能够自动地对酒店进行在线调价，从而使最终酒店的价格能够实时被更新。

为达到本发明以上至少一个优势，本发明提供一种酒店定价方法，其中所述方法包括以下步骤：

s1，采集一预定时间内酒店的每种房型的一基础价格和预设的影响因子对所述基础价格的影响度；

s2，根据所述影响因子对所述基础价格的影响度和所述基础价格，在对应房型开售前提前确定所述酒店的每种房型的一竞争基础价格。

根据本发明一实施例，影响所述基础价格的影响因子包括但不限于：竞争对手的同等级酒店的价格、酒店的等级、所在地的位置、新旧程度、投入成本等中的至少一个。

根据本发明一实施例，其中所述方法包括以下步骤：

s3，根据所述酒店售出时机对所述竞争基础价格的影响度，比如根据售出的日期和月份对所述竞争基础价格的影响度，调整所述竞争基础价格而形成调整价格。

根据本发明一实施例，其中方法包括以下步骤：

s4，根据酒店售出当天所处日期的重要度和酒店所在地活动影响度，调整所述调整价格，以形成一远期预埋价格。

根据本发明一实施例，其中方法包括以下步骤：

s5，根据售完当天前预定时间段内，预定数量的每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量对所述远期预埋价格的影响度，调整所述远期预埋价格，以形成实时定价。

为达到以上至少一个优势，根据本发明的一个方面，本发明提供一种计算机装置，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如上任一所述方法。

为达到以上至少一个优势，根据本发明的一个方面，本发明提供一种酒店定价系统，其包括：

一数据采集模块，用以采集当前酒店的有关数据

一分析模块，所述分析模块被设置可通信地连接于所述数据采集模块，以根据所述数据采集模块采集的所述影响因子和预设的所述影响因子对酒店每种房型的基础价格的影响度，规划一调价策略和确定每种房型的基础价格；

一价格执行模块，所述价格执行模块被可通信地连接于所述分析模块，用以根据所述调价策略调整每种房型的基础价格，以形成一竞争基础价格。

根据本发明一实施例，所述酒店定价系统包括一调价模块，其中所述调价模块包括一时机调价模块，其中所述时机调价模块预设一基准值，用于预先定义的月份和售出当天所处在一个星期的哪一天对所述竞争基础价格的影响度。

根据本发明一实施例，所述调价模块包括分选调价模块，其中所述分选调价模块被设置根据预设的一基准，和所述数据采集模块采集的酒店售出当天所处日期的重要度和酒店所在地活动影响度，调整所述调整价格，以形成一远期预埋价格，其中所述基准被定义为酒店售出当天所处日期的重要度和酒店所在地活动影响度的基准值。

根据本发明一实施例，所述调价模块包括一节奏调价模块，所述调价模块被设置根据一调价基准值，和临近售完当天前预定时间段内，预定数量的每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量对所述远期预埋价格的影响度，调整所述远期预埋价格，以形成实时定价，其中所述调价基准值被定义为预定数量的每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量对所述远期预埋价格的影响度的基准值。

附图说明

图1示出了本发明所述酒店的定价方法的一个阶段的流程图。

图2示出了本发明所述酒店的定价方法的另一个阶段的流程图。

图3示出了本发明所述酒店的定价系统的结构框图。

具体实施方式

以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。

本领域技术人员应理解的是，在本发明的揭露中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。

可以理解的是，术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”，即在一个实施例中，一个元件的数量可以为一个，而在另外的实施例中，该元件的数量可以为多个，术语“一”不能理解为对数量的限制。

参考图1至图3，依本发明一较佳实施例的一种酒店的定价系统、方法及计算机装置将在以下被详细地阐述，其中所述酒店的定价系统被设置能够预估酒店每种房型的价格，以便于能够根据所述酒店的定价系统预测的结果，适当地自动定价。

具体地，所述酒店的定价方法包括以下步骤：

s1，采集一预定时间内酒店的每种房型的一基础价格和预设的影响因子对所述基础价格的影响度；

s2，根据所述影响因子对所述基础价格的影响度和所述基础价格，在对应房型开售前提前确定所述酒店的每种房型的一竞争基础价格。

所述基础价格可以被实施为同等级的同种房型的酒店的价格。

优选地，影响所述基础价格的影响因子包括但不限于：竞争对手的同等级酒店的价格、酒店的等级、所在地的位置、新旧程度、投入成本等中的至少一个。

本领域技术人员能够理解的是，酒店的等级越高，越有利于所述酒店对应的房型的出租，且可以先确定预定时间内所述酒店的等级对所述酒店的影响度，而后可以使最终确定的所述竞争基础价格能够随着所述酒店的等级的变化而调整。这样不仅能够做到酒店的合理定价，还能够使酒店的售出商收益最大化。

本领域技术人员能够理解的是，所述酒店的等级的大小可以根据酒店对应的市场定位确定。比如说，当所述酒店为酒店房间出租服务时，可以根据酒店的星级确定所述酒店的等级。比如说，可以将1-3星定为较差，此时，对应的所述酒店的等级对所述影响度取值在一个较低的值；而可以将5星以上定义为优秀，此时，对应的所述酒店的等级对所述影响度取值在一个较高的值。

同样地，竞争对手的同等级酒店的价格、所在地的位置、新旧程度、投入成本等各自所述影响度取值可以类比上述酒店的等级对所述影响度取值的方式取值。

所述影响因子还可以包括人房比，其中所述人房比被定义为对应种类的房型每个房间配备n个服务人员，其中n大于0。

比如说，可以提前一个星期对每种不同的房型预先定价。作为优选地，影响所述基础价格的影响因子：包括竞争对手的同等级酒店的价格、所在地的位置、新旧程度、投入成本以及人房比。且各自的影响程度。具体地，pa_tj＝p_tj(comp_t*b1+loc_t*b2+ren_t*b3+in_t*r4+ptr_t*r5)，其中pa_tj为预先t天时刻j的竞争基础价格；p_tjt为天时刻j所预定的基础价格；comp_t为预先t天时刻j的竞争对手对基础价格的影响度，b1为竞争对手对基础价格的影响度占所有影响因子的百分数的比例；loc_为预先t天时刻j酒店所在地的位置对基础价格的影响度，b2为酒店所在地的位置对基础价格的影响度占所有影响因子的百分数的比例；ren_t为预先t天时刻j，酒店的新旧程度对基础价格的影响度，b3为酒店新旧程度对基础价格的影响度占所有影响因子的百分数的比例；in_t为预先t天时刻j，酒店的新旧程度对基础价格的影响度，b4为酒店的投入成本对基础价格的影响度占所有影响因子的百分数的比例；ptr_t为预先t天时刻j，酒店的投入成本对基础价格的影响度，b5为酒店新旧程度对基础价格的影响度占所有影响因子的百分数的比例。

作为优选地，所述b1、b2、b3、b4以及b5的取值范围分别为5％～10％、10％～20％、15％～25％、10％～15％和25％～30％。值得一提的是，通过上述方式形成的竞争基础价格为酒店房间出租服务定价时，酒店商家的收益能够得到明显地提高。

值得一提的是，所述comp_t、loc_t、ren_t、in_t以及ptr_t的取值都是大于-100％小于300％。

通过本发明所述酒店的定价方法形成的所述竞争基础价格对所述酒店进行各种房型的出租，不仅能够对酒店这类服务进行合理的定价，还能够使酒店的收益最大化。

更进一步地，所述酒店的定价方法包括以下步骤：

s3，根据所述酒店售出时机对所述竞争基础价格的影响度，比如根据售出的日期和月份对所述竞争基础价格的影响度，调整所述竞争基础价格而形成调整价格。例如，可以根据预先定义的月份和售出当天所处在一个星期的哪一天对所述竞争基础价格的影响度，相应地调整所述竞争基础价格而形成调整价格。

具体地，pre_t＝pa_tj*month_index*weekday_index，其中month_index和weekday_index分别为月份和售出当天所处在一个星期的哪一天对所述竞争基础价格的影响度，其中month_index和weekday_index的取值都大于20％小于100％。优选地，month_index的取值大于80％小于120％。pre_t为所述调整价格。

进一步地，所述酒店的定价方法包括以下步骤：

s4，根据酒店售出当天所处日期的重要度和酒店所在地活动影响度，调整所述调整价格，以形成一远期预埋价格。

具体地，酒店售出当天所处日期的重要度可以根据售出当天的日期是否处于假期、以及假期的长短预定。比如说：如果酒店售出当天所处日期是元旦，则所述酒店售出当天所处日期的重要度被实施为120％；如果售出当天所处的日期是中国传统节日，所述酒店售出当天所处日期的重要度被实施为110％；如果售出当天所处的日期是国庆，所述酒店售出当天所处日期的重要度被实施为140％。具体地，所述酒店售出当天所处日期的重要度的取值范围为100％～300％。

同样地，酒店所在地活动影响度可以根据活动的性质进行预先设定。比如说，如果是国际主管部门主办了展会，则所述酒店所在地活动影响度被实施为200％。如果是本国主管部门主办了展会，则所述酒店所在地活动影响度被实施为150％。

优选地，adj_t＝max(pre_t*meeting_adjfactor,pre_t*holiday_adjfactor)；其中adj_t为远期预埋价格；meeting_adjfactor和holiday_adjfactor分别是所述酒店售出当天所处日期的重要度和所述酒店所在地活动影响度。

更进一步地，所述酒店的定价方法包括以下步骤：

s5，根据售完当天前预定时间段内，预定数量的每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量对所述远期预埋价格的影响度，调整所述远期预埋价格，以形成实时定价。

具体地，pri_t＝pre_t*c6；其中c6为每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量对所述远期预埋价格的影响度；pri_t为所述远期预埋价格。也就是说，所述步骤s5是同时通过每种房型售出的进度和预定时间内的订单量实时调节的。

通过步骤s1-步骤s3的提前估价和所述步骤s4-步骤s5的临时调价，一方面能够使最终酒店售出的价格更具有竞争力，另外一方面，还可以使最终的售出商的收益最大化。

具体地，每种房型售出的进度被定义为：在售完当天前预定时间段内，对应的房型的目标剩余量与当前房型的总量比值和酒店的当前房型的实际剩余量与当前房型的总量比值的差值。如果预定时间内酒店对应的房型的目标剩余量与当前房型的总量比值和酒店的当前房型的实际剩余量与当前房型的总量比值的差值在设定的阈值范围内，则所述酒店的所述实时定价等于所述远期预埋价格。此外，所述房型售出的进度又可以称为当天库存进度。

比如在售卖前5天，如果对应房型的对应的房型的目标剩余量与当前房型的总量比值和酒店的当前房型的实际剩余量与当前房型的总量比值的差值在设定的阈值范围-5％～5％之间，则所述房型的实时定价等于所述预埋售。而一旦超过这个范围，则将自动地调整所述远期预埋价格。具体地，如果高于这个范围，则表示卖的太慢了，此时调低所述远期预埋价格，以形成所述实时定价；而如果低于这个范围，则表示卖的太快了，应该调高所述远期预埋价格，以形成所述实时定价。此时的实时定价也可以称为初步实时价。

通过这样方式，一方面能够保证每种房型售卖的数量，又能够保证每间房都能够卖出好合适的价格。

再比如，房间出租当天0点到上午7点之前，预设时间内酒店对应的房型的目标剩余量与当前房型的总量比值和酒店的当前房型的实际剩余量与当前房型的总量比值的差值在所述阈值范围内时，则对应房型的所述实时定价等于所述远期预埋价格。如果预定时间内酒店对应的房型的目标剩余量与当前房型的总量比值和酒店的当前房型的实际剩余量与当前房型的总量比值的差值不在所述阈值范围内时，则根据对应房型售出的进度和酒店房间价格调整幅度的关系，调整所述远期预埋价格以形成实时定价。值得一提的是，所述阈值范围根据售出当天的时间段的不同，对应地被设置为不同。

更值得一提的是，预定时间内的所述订单流量被定义为：每种房型预定时间内售出的次数。

当每种房型临近售完当天的预定时间内售出的次数低于一预设值时，将自动地调整所述远期预埋价格，以形成实时定价。

比如说，在上述所述酒店为酒店房间出租服务的示例中，如果在售出当天的上午7点，每种房型预定时间内售出的次数超过2次时，则自动地调高所述远期预埋价格，以形成实时定价。此时所述实时定价为实时售出价。

换句话说，在所述步骤s5中，预定数量的每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量会协同地调控最终形成的所述酒店的所述实时定价。如此一来，最终形成的所述实时定价一方面能够考虑到了所述酒店出售的时间，同时也考虑到了酒店售出的量。

因此，通过上述方式形成的所述实时定价有助于酒店售出的速度和售出的量。这样酒店的价格合理、售出的速度和售出的量能够达到较佳程度，最终酒店的售出商的收益自然地能够增加。

根据本发明的另一个方面，本发明还提供一种计算机装置，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如下方法的步骤：采集一预定时间内酒店的每种房型的一基础价格和预设的影响因子对所述基础价格的影响度；根据所述影响因子对所述基础价格的影响度和所述基础价格，在对应房型开售前提前确定所述酒店的每种房型的一竞争基础价格。

根据所述酒店售出时机对所述竞争基础价格的影响度，比如根据售出的日期和月份对所述竞争基础价格的影响度，调整所述竞争基础价格而形成调整价格。

根据酒店售出当天所处日期的重要度和酒店所在地活动影响度，调整所述调整价格，以形成一远期预埋价格。根据售完当天前预定时间段内，预定数量的每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量对所述远期预埋价格的影响度，调整所述远期预埋价格，以形成实时定价。

根据本发明的另一个方面，本发明还提供一种酒店定价系统，其中所述酒店定价系统包括一数据采集模块10、一分析模块20和一价格执行模块30。所述数据采集模块10被设置用以采集当前酒店的有关数据，比如竞争对手的同等级酒店的同种房型价格、当前酒店的等级、所在地的位置、新旧程度、投入成本等影响因子。

所述分析模块20被设置可通信地连接于所述数据采集模块10，以根据所述数据采集模块10采集的所述影响因子和预设的所述影响因子对酒店每种房型的基础价格的影响度，规划一调价策略和确定每种房型的基础价格。

所述价格执行模块30被可通信地连接于所述分析模块20，用以根据所述调价策略调整每种房型的基础价格，以形成一竞争基础价格。

优选地，所述酒店定价系统包括一调价模块40，其中所述调价模块40包括一时机调价模块41，其中所述时机调价模块41预设一基准值，用于预先定义的月份和售出当天所处在一个星期的哪一天对所述竞争基础价格的影响度。

所述时机调价模块41被设置根据所述基准值和所述数据采集模块10采集到的当前酒店售出的房型对应的时间，形成一时机调价策略，用以调整所述竞争基础价格，进而形成调整价格。

进一步地，所述调价模块40还包括分选调价模块43，其中所述分选调价模块43被设置根据预设的一基准，和所述数据采集模块10采集的酒店售出当天所处日期的重要度和酒店所在地活动影响度，调整所述调整价格，以形成一远期预埋价格，其中所述基准被定义为酒店售出当天所处日期的重要度和酒店所在地活动影响度的基准值。值得一提的是，酒店售出当天所处日期的重要度和酒店所在地活动影响度的基准值可以根据通过人为设定和对应的机器学习等方式确定。

更进一步的，所述调价模块40还包括一节奏调价模块44，所述调价模块40被设置根据一调价基准值，和临近售完当天前预定时间段内，预定数量的每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量对所述远期预埋价格的影响度，调整所述远期预埋价格，以形成实时定价，其中所述调价基准值被定义为预定数量的每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量对所述远期预埋价格的影响度的基准值。值得一提的是，预定数量的每种房型售出的进度和预定时间内的订单流量对所述远期预埋价格的影响度的基准值可以根据通过人为设定和对应的机器学习等方式确定。

参考下表：

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的优势已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。