酒店房型定价方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种酒店房型定价方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：以预设周期获取与待预测日期对应的上一周期相同日期的目标房型的目标历史价格数据和目标历史预订率；基于预先训练好的价格预测模型，利用目标历史价格数据预测得到待预测日期的目标房型的初始预测价格；基于预先训练好的预订率预测模型，利用目标历史预订率预测得到待预测日期的目标房型的预测预订率；比对预测预订率和预先获取的期望预订率，以确定价格调整系数，并根据价格调整系数对初始预测价格进行调整，得到最终预测价格。本发明专利技术通过对待预测日期的价格和预订率分别进行预测，再以预订率确认价格调整系数并对预测价格进行调整，使得定价更为合理。合理。合理。

【技术实现步骤摘要】
酒店房型定价方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及酒店信息平台管理
，特别是涉及一种酒店房型定价方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]客房作为酒店的基本设施，无疑是酒店获取营业收入的最主要来源，酒店每天的收益取决于卖出的客房数，以及每个卖出客房的价格。酒店可以通过设置不同价格水平的多类型客房，以及不同的房价规则和产品，从而将不同客源进行细分，最终获得更高的收益。决定客房营业收人的因素很多，其中最重要的因素之一是房价，房价因而成为调节酒店业市场的重要经济杠杆。合理的、有吸引力的房价，既能让顾客满意，又能提高酒店的收益。那么，如何使酒店的收益最大化呢，收益管理是不可或缺的一个重要环节。
[0003]收益管理是通过对市场供需关系和消费者购买习惯的分析和预测，不断优化产品、价格和销售渠道，提高产品销量和售价，实现收益最大化的动态管理过程。就酒店业而言，收益管理可以理解为酒店在合适的时间，通过合适的渠道，将合适的产品，以合适的价格，卖给合适的客人，从而获得酒店收益的最大化的策略。其中，客房价格最直接体现了酒店的收益状况，通过对酒店客房价格的调整，可以进一步提升酒店的收入和盈利能力，实现总体收益的最大化。
[0004]但是，传统的酒店对客房的定价往往以经验为依据来进行决策，这通常受限于定价者的工作经验及阅历，且主观性较强，无法有效提高总体收益。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种酒店房型定价方法、装置、设备及存储介质，以解决现有的酒店房型定价不合理、收益不够高的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种酒店房型定价方法，包括：以预设周期获取与待预测日期对应的上一周期相同日期的目标房型的目标历史价格数据和目标历史预订率；基于预先训练好的价格预测模型，利用目标历史价格数据预测得到待预测日期的目标房型的初始预测价格，价格预测模型根据各种房型的历史价格数据训练得到；基于预先训练好的预订率预测模型，利用目标历史预订率预测得到待预测日期的目标房型的预测预订率，预订率预测模型根据各种房型的历史预订数据训练得到；比对预测预订率和预先获取的期望预订率，以确定价格调整系数，并根据价格调整系数对初始预测价格进行调整，得到最终预测价格。
[0007]作为本申请的进一步改进，以预设周期获取与待预测日期对应的上一周期相同日期的目标房型的目标历史价格数据和目标历史预订率，包括：判断待预测日期是否为预设节假日；若是，则获取上一个历史相同节假日的目标历史价格数据和目标历史预订率；若否，则获取上一周期的相同日期的目标历史价格数据和目标历史预订率。
[0008]作为本申请的进一步改进，比对预测预订率和期望预订率，以确定价格调整系数，
并根据价格调整系数对初始预测价格进行调整，得到最终预测价格，包括：以预测预订率和期望预订率差值的绝对值与期望预订率的比值作为价格调整系数；当预测预订率高于期望预订率时，根据价格调整系数对初始预测价格进行价格上调，得到最终预测价格；当预测预订率低于期望预订率时，若预测预订率和期望预订率差值未超过预设阈值，则根据价格调整系数对初始预测价格进行价格下调，得到最终预测价格；若预测预订率和期望预订率差值超过预设阈值，则以预设保底价格作为最终预测价格。
[0009]作为本申请的进一步改进，得到最终预测价格之后，还包括：判断最终预测价格是否落入价格波动范围之内；若最终预测价格未落入价格波动范围，则当最终预测价格低于价格波动范围的最小价格值时，以最小价格值作为最终预测价格；当最终预测价格高于价格波动范围的最大价格值时，以最大价格值作为最终预测价格。
[0010]作为本申请的进一步改进，判断最终预测价格是否落入价格波动范围之内之前，还包括：获取目标房型与待预测日期对应的多个历史周期相同日期的多个历史价格数据，并以最小历史价格数据和最大历史价格数据确定价格波动范围。
[0011]作为本申请的进一步改进，得到最终预测价格之后，还包括：以酒店自身所在地理位置为圆心，获取预设半径范围内满足预设条件的所有酒店的相同房型在待预测日期的所有价格数据；对所有价格数据进行K
‑
Means聚类，得到多个聚类簇；判断最终预测价格是否在最大聚类簇中；若不在，则计算最大聚类簇中与最终预测价格对应的点距离最近的一个目标点，并以目标点对应的价格作为最终预测价格。
[0012]作为本申请的进一步改进，得到最终预测价格之后，还包括：
[0013]获取目标房型的历史用户数据，并对历史用户数据按预设用户标签划分，得到多个用户群体；
[0014]从多个用户群体中选取用户数量低于预设群体数量阈值的目标用户群体，并获取目标用户群体对应的目标用户标签；
[0015]计算目标用户群体的历史价格数据的平均值，并计算平均值与最终预测价格的差额，再根据差额设定用户优惠策略；
[0016]当符合目标用户标签的用户浏览目标房型时，向用户发送优惠策略。
[0017]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种酒店房型定价装置，包括：获取模块，用于以预设周期获取与待预测日期对应的上一周期相同日期的目标房型的目标历史价格数据和目标历史预订率；第一预测模块，用于基于预先训练好的价格预测模型，利用目标历史价格数据预测得到待预测日期的目标房型的初始预测价格，价格预测模型根据各种房型的历史价格数据训练得到；第二预测模块，用于基于预先训练好的预订率预测模型，利用目标历史预订率预测得到待预测日期的目标房型的预测预订率，预订率预测模型根据各种房型的历史预订数据训练得到；调整模块，用于比对预测预订率和预先获取的期望预订率，以确定价格调整系数，并根据价格调整系数对初始预测价格进行调整，得到最终预测价格。
[0018]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种计算机设备，计算机设备包括处理器、与处理器耦接的存储器，存储器中存储有程序指令，程序指令被处理器执行时，使得处理器执行如上述的酒店房型定价方法的步骤。
[0019]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种存储介质，存储
有能够实现上述酒店房型定价方法的程序指令。
[0020]本申请的有益效果是：本申请的酒店房型定价方法通过将酒店的历史销售数据按周期划分后，利用周期上相似的特性，对待预测日期目标房型的价格和预订率进行预测，得到初始预测价格和预测预订率，再利用期望预订率与预测预订率进行比较以确认价格调整系数，再根据价格调整系数调整初始预测价格，得到最终预测价格，其首先以周期性的历史价格数据作为参考进行预测，在预测结果上更为精确，其次综合考虑了客户需求与价格之间的博弈关系，并对初始预测结果进行修正，进一步提高了最终定价的合理性，以提高收益。
附图说明
[0021]图1是本专利技术第一实施例的酒店房型定价方法的流程示意图；
[0022]图2是本专利技术第二实施例的酒店房型定价方法的流程示意图；
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种酒店房型定价方法，其特征在于，包括：以预设周期获取与待预测日期对应的上一周期相同日期的目标房型的目标历史价格数据和目标历史预订率；基于预先训练好的价格预测模型，利用所述目标历史价格数据预测得到待预测日期的目标房型的初始预测价格，所述价格预测模型根据各种房型的历史价格数据训练得到；基于预先训练好的预订率预测模型，利用所述目标历史预订率预测得到待预测日期的目标房型的预测预订率，所述预订率预测模型根据各种房型的历史预订数据训练得到；比对所述预测预订率和预先获取的期望预订率，以确定价格调整系数，并根据所述价格调整系数对所述初始预测价格进行调整，得到最终预测价格。2.根据权利要求1所述的酒店房型定价方法，其特征在于，所述以预设周期获取与待预测日期对应的上一周期相同日期的目标房型的目标历史价格数据和目标历史预订率，包括：判断所述待预测日期是否为预设节假日；若是，则获取上一个历史相同节假日的目标历史价格数据和目标历史预订率；若否，则获取上一周期的相同日期的目标历史价格数据和目标历史预订率。3.根据权利要求1所述的酒店房型定价方法，其特征在于，所述比对所述预测预订率和期望预订率，以确定价格调整系数，并根据所述价格调整系数对所述初始预测价格进行调整，得到最终预测价格，包括：以所述预测预订率和所述期望预订率差值的绝对值与所述期望预订率的比值作为所述价格调整系数；当所述预测预订率高于所述期望预订率时，根据所述价格调整系数对所述初始预测价格进行价格上调，得到所述最终预测价格；当所述预测预订率低于所述期望预订率时，若所述预测预订率和所述期望预订率差值未超过预设阈值，则根据所述价格调整系数对所述初始预测价格进行价格下调，得到所述最终预测价格；若所述预测预订率和所述期望预订率差值超过预设阈值，则以预设保底价格作为所述最终预测价格。4.根据权利要求1所述的酒店房型定价方法，其特征在于，所述得到最终预测价格之后，还包括：判断所述最终预测价格是否落入价格波动范围之内；若所述最终预测价格未落入价格波动范围，则当所述最终预测价格低于所述价格波动范围的最小价格值时，以所述最小价格值作为所述最终预测价格；当所述最终预测价格高于所述价格波动范围的最大价格值时，以所述最大价格值作为所述最终预测价格。5.根据权利要求4所述的酒店房型定价方法，其特征在于，所述判断所述最终预测价格是否落入价格波动范围之内之前，还包括：获取所述目标房型与待预测日期对应的多个历史周期相同...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓文，谢小欢，
申请(专利权)人：深圳市天下房仓科技有限公司，
类型：发明
国别省市：