【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种用于酒店的多渠道订房方法及系统。
技术介绍
1、在酒店的多渠道预订管理中，存在不同渠道的客户行为数据不一致的问题，如何将这些多维度的数据标准化处理并准确提取出客户需求特征和价格敏感度是一个重要问题。酒店需要根据这些特征对客户进行分类，预测各类客户群体在未来不同时间段的房型需求。但如何将这些预测结果与实时房态管理相结合，在保障收益最大化的同时避免因错误的关房操作损失潜在客户，依然是一个难点。构建动态定价机制，使得价格调整能够符合客户的价格敏感度，同时与需求预测形成闭环反馈，实现持续优化，是提升酒店管理效能的重要挑战。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供了一种用于酒店的多渠道订房方法，主要包括：
2、获取不同预订渠道订房历史数据，订房历史数据包括房价水平、价格波动和房型库存量数据，并根据客户预订行为、入住时长、历史订单平均房价关键属性，对数据进行切分，得到房型数据集；
3、去除房型数据集中的异常值和缺失值，提取客户年龄段、偏好房型、价格敏感度、历史入住频次作为关键特征，将关键特征进行归一化处理，形成描述各细分客户群体需求特征和价格敏感度的标准化特征向量；
4、根据描述各细分客户群体需求特征和价格敏感度的标准化特征向量，采用聚类算法，将客户划分为不同的需求偏好群体，并针对每个需求偏好群体，建立其在不同渠道、不同时间粒度下的房型需求标准化特征向量数据集和价格敏感度阈值数据集；
5、针对每个需求偏好
6、结合酒店实时房态数据、房型需求量预测结果和价格敏感度阈值，动态调价和关停部分房型的销售；
7、根据动态调价后的价格信息和价格敏感度阈值，结合不同需求偏好群体的历史入住频次、评价得分、复购率的关键属性，采用协同过滤算法，从酒店房型库中匹配最优的房型组合，在不同房态发布渠道、不同时间节点向目标客户推送个性化房型推荐；
8、若客户预订偏好房型，且预订价格在其价格敏感度阈值内，则锁定该房型的预订，并根据客户预订时间、入住时长属性，动态调整该房型的房态关联策略，若客户预订非偏好房型，或预订价格超出其价格敏感度阈值，则根据客户需求特征和酒店房型库存情况，在价格敏感度阈值内动态推荐替代性房型。
9、本专利技术还提供了一种用于酒店的多渠道订房系统，包括：
10、数据采集与预处理模块，用于获取不同预订渠道订房历史数据，订房历史数据包括房价水平、价格波动和房型库存量数据，并根据客户预订行为、入住时长、历史订单平均房价关键属性，对数据进行切分，得到房型数据集；去除房型数据集中的异常值和缺失值，提取客户年龄段、偏好房型、价格敏感度、历史入住频次作为关键特征，将关键特征进行归一化处理，形成描述各细分客户群体需求特征和价格敏感度的标准化特征向量；
11、客户分群模块，用于根据描述各细分客户群体需求特征和价格敏感度的标准化特征向量，采用聚类算法，将客户划分为不同的需求偏好群体，并针对每个需求偏好群体，建立其在不同渠道、不同时间粒度下的房型需求标准化特征向量数据集和价格敏感度阈值数据集；
12、需求预测模块，用于针对每个需求偏好群体的房型需求特征向量数据集，采用时间序列预测模型，通过动态调整训练数据的时间粒度，预测未来不同渠道、不同群体的房型需求量，同时，根据价格敏感度阈值数据集，确定不同群体的价格调整幅度上限；
13、动态定价模块，用于结合酒店实时房态数据、房型需求量预测结果和价格敏感度阈值，动态调价和关停部分房型的销售；
14、个性化推荐模块，用于根据动态调价后的价格信息和价格敏感度阈值，结合不同需求偏好群体的历史入住频次、评价得分、复购率的关键属性，采用协同过滤算法，从酒店房型库中匹配最优的房型组合，在不同房态发布渠道、不同时间节点向目标客户推送个性化房型推荐。
15、本专利技术实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
16、本专利技术公开了一种多渠道订房方法。针对酒店房型预订中存在的需求预测不准、定价策略不灵活等问题，本专利技术通过获取多粒度时间维度下的房价水平、价格波动和房型库存量数据，并结合客户预订行为、入住时长、历史订单平均房价等关键属性，对数据进行切分和清洗，提取客户年龄段、偏好房型、价格敏感度、历史入住频次作为关键特征，采用聚类算法将客户划分为不同需求偏好群体。在此基础上，本专利技术建立了描述各细分客户群体需求特征和价格敏感度的标准化特征向量，并采用时间序列预测模型，预测未来不同渠道、不同群体的房型需求量，同时确定不同群体的价格调整幅度上限。最后，本专利技术根据房型需求量预测结果和价格敏感度阈值，结合酒店实时房态数据，动态调整房型价格和关停房型销售，并采用协同过滤算法，向目标客户推送个性化房型推荐。本专利技术能够提高酒店房型需求预测的准确性，实现动态定价和个性化推荐，从而优化酒店房型库存管理，提升酒店运营效率和收益水平。
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1.一种用于酒店的多渠道订房方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取不同预订渠道订房历史数据，订房历史数据包括房价水平、价格波动和房型库存量数据，并根据客户预订行为、入住时长、历史订单平均房价关键属性，对数据进行切分，得到房型数据集，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去除房型数据集中的异常值和缺失值，提取客户年龄段、偏好房型、价格敏感度、历史入住频次作为关键特征，将关键特征进行归一化处理，形成描述各细分客户群体需求特征和价格敏感度的标准化特征向量，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据描述各细分客户群体需求特征和价格敏感度的标准化特征向量，采用聚类算法，将客户划分为不同的需求偏好群体，并针对每个需求偏好群体，建立其在不同渠道、不同时间粒度下的房型需求标准化特征向量数据集和价格敏感度阈值数据集，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个需求偏好群体的房型需求特征向量数据集，采用时间序列预测模型，通过动态调整训练数据的时间粒度，预测未
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合酒店实时房态数据、房型需求量预测结果和价格敏感度阈值，动态调价和关停部分房型的销售，包括:
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于酒店的实时房态数据，将不同房型按当前预定状态分类；对于未预订状态的房型，评估其未来一段时间内的预订概率和房型需求量；对于已预订和预留中的房型，确定是否存在超预订或需求骤增，并评估是否需要提前释放或加价锁定，包括:
8.根据权利要求6所述的方法，其中，其特征在于根据不同房型的状态和未来的需求预测结果，制定关房策略；对于未来需求高但当前状态为未预订的房型，优先采取动态调价策略，提高价格以控制需求；对于需求持续低迷的房型，则暂时关房或重新开放房型销售渠道；同时，结合客户预订行为模式实时更新房型状态，确保房态信息与房型需求量预测模型的同步性和准确性，包括:
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据动态调价后的价格信息和价格敏感度阈值，结合不同需求偏好群体的历史入住频次、评价得分、复购率的关键属性，采用协同过滤算法，从酒店房型库中匹配最优的房型组合，在不同房态发布渠道、不同时间节点向目标客户推送个性化房型推荐，包括:
10.一种用于酒店的多渠道订房系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于酒店的多渠道订房方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取不同预订渠道订房历史数据，订房历史数据包括房价水平、价格波动和房型库存量数据，并根据客户预订行为、入住时长、历史订单平均房价关键属性，对数据进行切分，得到房型数据集，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去除房型数据集中的异常值和缺失值，提取客户年龄段、偏好房型、价格敏感度、历史入住频次作为关键特征，将关键特征进行归一化处理，形成描述各细分客户群体需求特征和价格敏感度的标准化特征向量，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据描述各细分客户群体需求特征和价格敏感度的标准化特征向量，采用聚类算法，将客户划分为不同的需求偏好群体，并针对每个需求偏好群体，建立其在不同渠道、不同时间粒度下的房型需求标准化特征向量数据集和价格敏感度阈值数据集，包括:
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个需求偏好群体的房型需求特征向量数据集，采用时间序列预测模型，通过动态调整训练数据的时间粒度，预测未来不同渠道、不同群体的房型需求量；同时，根据价格敏感度阈值数据集，确定不同群体的价格调整幅度上限，包括:
6.根据权...
【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：
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