ホテルのダイナミックプライシング

ダイナミックプライシング

時間ごとに変動のある価格の予測はたいへんな作業です。しかも、他社との競争のなか最適値を割り出すのは人間には至難の技です。SmallTrainは、需要と供給のバランスを考慮し、競合他社の価格と比較し、その上で、売上を最大化にするために最適な価格を予測します。 時系列データがあれば、業種に関わらず、最適な価格を予測します

導入事例： 「ホテルの客室」の価格決定にSmallTrainを利用し ６ヶ月前からの価格を提示します。 ホテル予約は1ヶ月前からが重要です。 客室の予約状況は、ホテル客室予約サイトの価格に、大きく影響されます。 良い値付けをすることでホテルは営業利益を最大化できます。

様々な予約サイトから上がってくるデータを元に、安すぎず利益が大きくなる値付けを提供します。

ホテル市場には予約・販売サイトがたくさんあり、各サイトごとにセール価格を設定するため、実際にお客様が支払った価格が、ホテルの卸価格とそれぞれ異なります。実質、ホテル側には“日毎の客室価格の卸価格”と予約サイトから送られてきた“お客様が支払った（家族分の）合計価格”しかない場合があります。それでも、追加にデータ収集を依頼せず、“今ある価格データ”で予測を提供いたします。