酒店预测：为何它对您的业务至关重要

酒店预测在战略决策中发挥着至关重要的作用，它影响着酒店或酒店组合短期及长期的成功与否。通过了解准确预测的关键要素和动态变化，酒店经营者能够实施更加有效的策略，从而提高运营效率，实现利润最大化。

本文是酒店标杆管理数据集和使用案例系列的一部分。点击此处查看其他版本： 酒店行业历史指标 KPI |盈利数据在全面酒店标杆管理经验中的作用 |在完整标杆管理方法中使用现有预订业务数据

酒店预测要素

量化因素：

• 酒店指标：诸如入住率、日平均房价 (ADR)、每间可售房收入 (RevPAR) 等营收业绩指标是预测的基础要素。
• 宏观经济变量：通过捕捉导致业绩变动的根本原因，尤其是结合经济预测指标（诸如国内生产总值 (GDP)、通货膨胀率以及失业率等），提升预测的精确度。
• 计量经济模型：针对不同类型的预测，存在多种模型设计：
  • 季节性预测（STL分解、霍尔特-温特斯法）
  • 经典预测（自回归积分滑动平均模型和多变量线性回归）
  • 更高级的预测方法（梯度提升和决策树）

定性方面：

• 市场洞察：这包括非数值数据，如市场分析师提供的市场趋势和特定的经济状况。这对于分析客户行为和新兴趋势非常重要。
• 专家意见：结合酒店管理层和运营人员的见解，了解当地市场动态。正如利用市场分析人员的意见很有价值一样，直接参与日常运营的人员所提供的第一手见解也无可替代。他们基于实地情况的视角可以提供关键信息，这些数据是对数据驱动分析的补充。
• 场景规划：无论是经济变化还是“黑天鹅”事件，在众多情况下，预测不同的市场条件都是有益的。这有助于了解仅凭数据可能无法显现的潜在风险和机遇。

进行酒店预测的原因 

有效的酒店预测不仅能为战略规划带来诸多益处，而且在运营层面也是如此。这些益处很广泛，包括：

精细化收益管理：预测可让酒店经营者根据历史数据、趋势和市场条件来预测酒店未来的业绩。了解这些模式有助于酒店优化定价并最大化收益。

提高运营效率：酒店在预测到消费者需求时，可以更好地管理员工配置、库存和资源。这为管理层提供了可用于更顺畅运营的信息，从而降低运营劳动力成本。

更好的财务规划：预测可让酒店经营者构建收入预测并预估费用。这有助于酒店经营者做出更加明智的管理决策和运营调整，从而优化预算和财务规划。

适当的风险管理：酒店业面临各种不确定性，从经济波动到消费者行为的变化。业绩预测有助于及时识别某些风险，从而制定应急计划并防范未来的衰退。

酒店预测中的经济变量

将经济变量纳入酒店业绩预测中，对于描绘未来业绩更准确、更全面的图景至关重要。以下是一些需要考虑的关键经济变量及其在预测中的作用：

• 国内生产总值：国内生产总值 (GDP) 的变化是经济整体健康状况的强烈指标。GDP 的增长通常与消费者在酒店和旅游方面的支出增加相关。
• 通货膨胀率：通货膨胀会影响消费者在酒店和旅游方面的支出。虽然高于平均水平的通货膨胀可能会导致平均每日房价 (ADR) 增长更为强劲，但它也可能抑制消费者的消费意愿。
• 失业率：失业率上升会导致人们在旅游方面的可支配支出减少，这与酒店需求呈负相关。
• 汇率：更具体地说，对于国际入境酒店而言，汇率的波动会影响旅行者对某些市场或酒店层级的需求。这会影响酒店的需求和收入。

酒店数据集组成部分 – 趋势和季节性

在分析酒店行业的时间序列数据集时，理解季节性和趋势的概念对于准确设计预测至关重要。这两个要素是业绩数据集的一部分，各自揭示了所预测整体指标的不同方面。

趋势：

• 趋势指的是随时间推移的长期业绩变动或方向。它表明在较长时间内整体业绩是在增长、下降还是保持稳定。
• 趋势受到长期因素的影响，如经济状况的变化、消费者行为的改变、行业的发展以及人口结构的变化等。

季节性：

• 季节性指的是在固定间隔内可以观察到的模式。这些模式可以是年度、季度或月度模式，还可以进一步细分。一个数据集同时表现出多种季节性模式的情况并不罕见。
• 季节性模式往往是由可预测的事件或周期驱动的，如假期、活动、气候和当地特色。例如，滑雪场通常在冬季表现强劲，而家庭旅游目的地则在夏季表现更佳。

样本量及其对预测性能的影响

纳入预测的物业数量会影响结果。使用更大样本量（如连锁酒店层面和/或市场层面）进行预测，能更有效地捕捉传统模式，如季节性行为和经济趋势。在数据集中对物业进行更大规模的聚合，可以通过对整体数据集中不规则数据点进行平均处理，来降低绩效异常值或异常现象的影响。较小的样本量可能会增加统计异常造成偏差的风险，从而导致预测结果的可靠性降低。

除了大样本量能提高预测性能外，随着纳入的物业数量增加，模型衰减的趋势也会减弱。模型衰减指的是随着时间的推移，现实应用中的条件发生变化。短期预测比长期预测更准确是正常的，也是预料之中的。重要的是，预测应具有稳定的误差，随着时间的推移误差会逐渐增加，但几乎不会出现急剧变化。

活动掠影

特定城市、市场或州内举办的活动会对酒店业绩产生深远影响，从入住率到定价策略，无一不受其波及。鉴于每项活动的独特性，准确进行活动预测是整体预测过程中至关重要的一环，但也可能面临重重困难。活动对酒店业绩的影响包括：

酒店需求增加和每日平均房价 (ADR) 上涨：诸如会议、节日庆典、体育赛事和音乐会等大型活动可以显著提升对酒店客房的需求，并且会推动各档次酒店的房价上涨。有些活动，如 Taylor Swift 的 “Eras” 巡演，对酒店需求具有重大影响，并可能在特定时间内影响整个城市或次级市场的酒店业绩。

季节性变化及其对消费者行为的影响：美国的某些地区每年都会举办活动，这些活动会造成可预测的季节性需求激增。虽然定期举办的活动可根据历史业绩进行预测，但与其他地区相比，这些活动可推动需求和价格表现的提升。

对长住型物业和团体预订的影响：诸如会议或大型集会等活动，往往会引发团体预订数量的显著增长。同时，持续时间较长的活动会推动对长住型物业的需求。这会带来由特殊优惠或服务产生的业绩提升，而这些优惠或服务不会影响普通住宿。

结论

酒店预测为预测地区性和全行业范围内的业绩提供了有用的工具。采用适当的量化方法，并结合分析师和酒店业者的宝贵见解，有助于改进运营和管理决策。行业领先的预测方法结合长期趋势和可观察的季节性模式，同时考虑特定市场的经济状况和事件，为成功决策提供依据。有效的预测为行业专业人士和分析师提供了独特的价值。