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对于整个酒店运营来说，预测是一个极为关键的工作。它不光能帮助销售部提前获悉每个细分市场趋势动态，以便制定出最为合适的策略；还能让酒店客房部预先准备布草，安排服务人员；也能让餐饮部了解预计就餐人数，不会过多或过少采购食物原料；还能让前台员工获知抵店客人数，不会因为缺乏人手而导致服务水平下降。

不过即便如此，还是有很多酒店对预测不够重视，即便是有，很多也是流于形式，走过场，或者没有掌握科学的预测方法，仅仅凭主观判断或者所谓行业经验。用这样的方法进行预测通常会出现两个极端，要么很准确，要么非常不准，可见，使用这种方法的风险极大。

一般的预测表格是如下图所展示的那样：

不过更高阶的功能还不限于此（请看下图）：

它可以根据细分市场来预测出未来一段时间（如三天，一个星期或一个月等）的客房销售数量和平均价格，这些数据可以为酒店超额预订和客房分配提供了科学依据，简单地说，就是防止一些原本可以卖出更高价的房间被轻易地出售给较低价的细分市场，我们的Hiyield收益管理软件会提供酒店预留给各细分市场的产品数量，再根据其历史数据和资料，算出每天的销售收入，平均房价和出租率，使得每天的细分市场组合和价格组合达到最优化。

一般而言，酒店收益管理系统所常用的预测方法主要有：

a. 回归分析法 (Regression Analysis)

b. 加法预测法(Additive Forecasting Model)

c. 乘法预测法 (Multiplicative Forecasting Model)

d. 加权平均预测法 (Weighted Average Forecasting Model)

实际上运用这些预测技术方法十分复杂，通常都需要借助计算机和数学建模才能完成，下面简要地介绍一下预测方法，其目的只是为了粗略地说明预测方法的作用原理。

从上图中我们可以看出这家酒店有250间客房，在抵达之前(DBA: day before arrival)一天超额预订了大约15间，然而在抵达当天并没有实现满房，这也说明了超额预订的重要性。

在4DBA的时候，预订数大约是200间，占最后实际245间的比例大约是80% (200/245)。让我们假设今天现有预订100间，则4天后预计的短期预测预订为100/80%=125间。

当然这个是在理想状况下非常简单的算法，一般为了尽量降低预测的误差，人们还会对数据加上不同的权重，一般的原则是：所要预测的日期距离现在越远，那么长期的预测权重就越大；反之，短期预测的权重就越大。

回到刚刚的例子，由于距离预测日期已经很近了，我们不妨给短期预测权重为0.9，长期预测权重为0.1。我们又从历史数据中了解到去年的同一天该酒店售出150间客房，则4天后预计的预订数为125*0.9+150*0.1=127.5，大约是128间。

无论使用什么预测方法，有一点是相同的，那就是需要大量的历史数据作为预测依据，鉴于预测的重要性，Hiyield在预测方法和收益管理软件的匹配性上有一套严格科学的方法和系统，对于预测的迅捷性已经从每日发展到每时每刻，让酒店可以从容地应对动态化和信息化的挑战。

大家敬请期待今年9月Hiyield提供的免费试用!

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