酒店板块 · 流程

酒店收益管理流程图

从确定竞组到复盘回流，一共 10 个环节，分战略 / 预测 / 策略 / 执行四层。 点流程图上的任一环节，可以跳到它的详细说明：这一环做什么、产出什么、对应哪张判定表，以及配套的名词解释（带 1 分钟视频解说）和 3 个真实案例（场景 → 数据 → 做法 → 结果 → 要点）。

共 30 个案例、50 条名词解释。案例数值为示意，用于说明算法与判断逻辑。

本图是浓缩版（10 环节）。想看每个环节拆成 3 个子步骤的详细规则、案例与自测题，见 《流程细化 · 30 个子步骤》；想边玩边学，去 《流程闯关 · 30 关》。

流程图

A · 战略层

1确定竞组与市场定位Competitive Set Definition表C · 表D

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2年度预算与目标分解Annual Budgeting & Target Setting表A · 表N

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3价格体系与房型价差搭建Rate Structure & Room-type Differentiation表F · 表H · 表J

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B · 预测层

4数据采集与市场细分Data Collection & Market Segmentation表E · 表I

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5需求预测与在手追踪Demand Forecasting & Pickup Tracking表I · 表A

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C · 策略层

6日型划分与库存分配Day-type Classification & Inventory Allocation表B · 表F · 表G

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7动态定价Dynamic Pricing表A · 表C · 表O

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8库存控制与超售Inventory Control & Overbooking表E · 表B · 表L

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9渠道与团队策略Channel & Group Strategy表H · 表G · 表K

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D · 执行层

10每日执行、监控与复盘Daily Execution, Monitoring & Review表M · 表I · 表L · 表N · 表O

↻ 复盘结果回流：修正预测参数 → 回到 ⑤ 需求预测

确定竞组与市场定位

Competitive Set Definition

这一环节做什么

选定 3–5 家真正抢您客人的酒店作为竞组，确定比较基准。之后所有指数（MPI / ARI / RGI）都以它为分母——分母选错，后面全错。

产出

竞组名单（3–5 家）· 比较基准 · 季度复核机制

表C · ARI表D · MPI

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
竞品对标组 Competitive Set	选 3–5 家最可比的竞争对手组成一个组，用来算 ARI、MPI、RGI，判断自己相对市场的位置。	▶ 1′解说
MPI Market Penetration Index	市场渗透指数 = 本店入住率 ÷ 竞组平均入住率。>100 表示抢到了比对手更多的份额。	▶ 1′解说
ARI Average Rate Index	价格指数 = 本店 ADR ÷ 竞组平均 ADR。>100 表示卖得比对手贵，要结合 MPI 一起看。	▶ 1′解说
RGI Revenue Generation Index	综合收益指数 = 本店 RevPAR ÷ 竞组平均 RevPAR，是量价合一的最终竞争力指标。	▶ 1′解说
市场细分 Market Segmentation	把客户按渠道、价格敏感度、预订提前期等分成若干类，对不同细分定不同价、给不同库存。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　竞组选错，指数常年「不达标」

场景: 一家 320 间中高端酒店，把两家五星酒店纳入竞组。
数据: 本店 ADR ¥680，竞组 ADR ¥1,050 → ARI 65；本店 OCC 78%，竞组 70% → MPI 111。
当时的做法: 管理层只看 ARI 65，认定「价格严重偏低」，连续三个月要求提价。
结果: 提价后 OCC 掉到 62%，RGI 反而从 85 跌到 72——因为真正抢客人的那三家同档酒店（ADR ¥700 左右）根本不在竞组里。
要点: 竞组要选真正抢您客人的同档酒店，不是「档次最高的那几家」。选错分母，所有指数都在骗您。

案例 2　竞组该换没换

场景: 竞组里的一家酒店停业装修半年，但名单一直没更新。
数据: 该酒店在装修期仍以低价挂牌，拉低了竞组均价。
当时的做法: 收益经理照常按竞组均价算 ARI，认为本店价格已经偏高。
结果: 实际市场均价被污染，本店错过了旺季提价窗口，旺季三个月 RevPAR 比可达水平低约 6%。
要点: 竞组名单每季度复核一次：新店开业、停业装修、换品牌、转业态都要重选。

案例 3　竞组数量：2 家还是 6 家？

场景: 两家门店为竞组样本量争论：A 主张只选最像的 2 家，B 主张选 6 家求稳。
数据: 选 2 家时，任一家做活动就会让竞组均价单日跳变 ±8%；选 6 家时跳变 ±2%。
当时的做法: 最终采用 5 家，并剔除明显不在一个价格带的 1 家。
结果: 指数曲线平滑了，异常波动减少，日常判定更可靠。
要点: 竞组 3–5 家为宜：太少受单店扰动，太多会混入不同档次、失去参考意义。

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年度预算与目标分解

Annual Budgeting & Target Setting

这一环节做什么

把年度收入目标按日型拆到月、周、日，而不是平均分 12 个月。确定 OCC / ADR / RevPAR 三件套目标，并明确考核主指标。

产出

年度与月度预算 · 日型目标 · 考核主指标（建议 RevPAR + GOPPAR）

表A · 每日调价表N · 周度月度节奏

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
RevPAR Revenue per Available Room	每可售房收入 = 客房总收入 ÷ 可售房数 = 入住率 × 平均房价。综合反映“量价”结果，是酒店最核心的收益指标。	▶ 1′解说
TrevPAR Total RevPAR	每可售房总收入 =（房费+餐饮+会议+其他全部收入）÷ 可售房，衡量单间房的综合产出，比 RevPAR 更全面。	▶ 1′解说
GOPPAR GOP per Available Room	每可售房经营毛利 =（收入−运营成本）÷ 可售房，扣掉人工/能耗/物料后的真赚，反映经营效率。	▶ 1′解说
固定产能 Fixed Capacity	酒店的房、邮轮的舱、医生的号，短期几乎无法增加。产能锁死，只能把现有产能卖给更值钱的人。	▶ 1′解说
入住率 Occupancy (OCC)	已售房数 ÷ 可售房数。衡量“卖了多少”，是收益管理最基础的饱和指标。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　只压出租率目标，房价被甩崩

场景: 某店给前厅定的考核只有一条：OCC 达到 85%。
数据: 淡季自然需求仅 60%，前厅为完成指标，长期以 ¥380 抛售（BAR ¥680）。
当时的做法: OCC 确实做到 86%，但 ADR 从 ¥620 掉到 ¥495。
结果: RevPAR = 0.86 × 495 = ¥426，反而低于不促销时的 0.62 × 620 = ¥384 的……实际只微增，但 GOPPAR 因清洁与布草成本上升而下降。
要点: 单指标考核必然被博弈。OCC 与 ADR 必须成对考核，最好直接用 RevPAR / GOPPAR。

案例 2　预算平均分到 12 个月，忽略季节性

场景: 集团把年度目标直接 ÷12，每月同样的收入任务。
数据: 该店 7–8 月暑期和 11 月展会月占全年收入 34%，1–2 月仅占 9%。
当时的做法: 淡季团队为凑数低价甩卖，旺季则早已卖满、无房可提价。
结果: 全年总量勉强达标，但旺季少赚、淡季白忙，全年 GOPPAR 比按季节分解低约 4%。
要点: 预算必须按季节系数与日型分解：旺季定高价高目标，淡季定保量目标。

案例 3　改用 GOPPAR 考核后，促销收敛了

场景: 管理层把考核从 RevPAR 换成 GOPPAR（扣运营成本后）。
数据: 一次「满 3 送 1」促销让 RevPAR 涨 5%，但布草、清洁、早餐成本同步上升，GOPPAR 反而降 2%。
当时的做法: 改用 GOPPAR 后，这类低质促销自动被淘汰。
结果: 两季度后 GOPPAR 提升 3.1%，且员工不再为凑量而牺牲利润。
要点: 考核什么就得到什么。想看真实经营质量，用 GOPPAR；想看渠道真实贡献，用 NRevPAR。

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价格体系与房型价差搭建

Rate Structure & Room-type Differentiation

这一环节做什么

以 BAR（最佳弹性房价）为锚，按房型、渠道、提前期展开成完整价格阶梯。价差要合理——太小客人全订高级房，太大高价房无人问津。

产出

BAR 与全房型价目表 · 渠道价差规则 · 升级规则

表F · 房型价差表H · 渠道与一致性表J · 免费升级规则

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
价格体系 / BAR Rate Structure / BAR	以基准 BAR 为锚，按房型、渠道、提前期展开的完整价格阶梯，保证价差合理、不互相打架。BAR 是当日散客公开渠道可售的最高弹性房价。	▶ 1′解说
差别定价 Differential Pricing	同一种库存，对不同细分（渠道/提前期/弹性）卖不同价，把每间房卖到它肯出的价；前提是不引起客诉与渠道冲突。	▶ 1′解说
需求曲线 Demand Curve	价格与需求的反向关系：价越高需求越少。收益管理的目标不是最高价，而是总收入最大的那个价。	▶ 1′解说
价格一致性 Rate Parity	同一房型在各渠道挂牌价（含含税总价）必须一致，否则客人比价后流失、伤品牌，是渠道管理红线。	▶ 1′解说
表F 房型价差 Table F	《法典》表 F：房型价差与价格体系展开规则——基准 BAR 如何展开全房型价格。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　BAR 锚定错了，全渠道价格打架

场景: 某店把「门市价 ¥1,280」当 BAR 用，实际成交均价长期只有 ¥620。
数据: 以 ¥1,280 为锚打折，OTA 挂 5 折、协议价 6 折、会员 7 折，折扣体系层层叠叠。
当时的做法: 客人比价后发现同一房型在不同渠道差价 ¥300+，大量投诉并流失。
结果: 价格一致性被破坏（违反表 H），品牌信任受损，直订占比反而下降。
要点: BAR 是当日散客公开渠道可售的最高弹性房价，不是虚高的门市价。锚错了，整个价差体系都歪。

案例 2　房型价差太小，高级房被抢空

场景: 高级大床房比标准房只贵 ¥20。
数据: 标准房 ¥480，高级房 ¥500，面积差 12㎡、含行政待遇。
当时的做法: 客人普遍加 ¥20 订高级房，导致标准房空置、高级房早早售罄。
结果: 标准房 OCC 仅 55%，高级房 98% 且多次超售；整体 RevPAR 未达最优。
要点: 价差要反映真实价值差异。高级房价差通常应覆盖其增量成本 + 合理溢价（一般 ≥ 15%）。

案例 3　房型价差太大，高价房无人问津

场景: 反过来的错误：套房定价比标准房高 3 倍。
数据: 标准房 ¥520，套房 ¥1,580，但设施差异不足以支撑 3 倍价差。
当时的做法: 套房长期 OCC 不足 20%，只能靠免费升级消耗（升级规则失控）。
结果: 套房沦为「升级池」，无法产生应有收入；真正愿意付费的客人也觉得不值。
要点: 价差要与可感知价值匹配，并用表 J 把升级管成规则，而不是前台随意送。

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数据采集与市场细分

Data Collection & Market Segmentation

这一环节做什么

把 PMS 里的历史数据按细分市场整理干净：散客、协议、会员、团队、OTA、上门客分别统计，并记录提前期、取消率、No-show 率。没有干净的细分数据，后面所有差别定价都无从谈起。

产出

24 个月日度历史数据 · 细分市场结构 · No-show 与取消率基线

表E · 超售标准表I · 预订窗口分档监控

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
市场细分 Market Segmentation	把客户按渠道、价格敏感度、预订提前期等分成若干类，对不同细分定不同价、给不同库存。	▶ 1′解说
提前期 Booking Lead Time	从预订到实际使用（入住/起飞/出诊）的间隔。提前期越长计划性越强、价格越不敏感；越临近越急、越肯出价。	▶ 1′解说
No-show / 取消 No-show & Cancellation	No-show 率＝预订了却未到店的比例；取消率＝预订后又取消的比例。两者是超额预订与房量决策的地基。	▶ 1′解说
渠道管理 Channel Management	不同渠道成本不同（直订最便宜、OTA 有佣金）。渠道管理就是分配各渠道房量与价，让净收益最大。	▶ 1′解说
NRevPAR Net RevPAR	净可售房收入 =（房收入−佣金/渠道费）÷ 可售房，揭示不同渠道的真实净贡献，直订高于 OTA。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　细分字段没人维护，全归「散客」

场景: 某店 PMS 的细分市场字段长期未维护，80% 订单都落在「散客」。
数据: 想给协议客户做专属价，却查不出哪些客人是协议客户、贡献多少间夜。
当时的做法: 只能对所有客人统一定价。
结果: 协议客户（价格敏感、量大稳定）与临时散客（价格不敏感）被同一价格对待，两头不讨好。
要点: 细分市场字段是差别定价的地基。上线收益管理的第一步往往是补数据，不是调价格。

案例 2　不分提前期，早订晚订一个价

场景: 某店对所有客源不分预订提前天数，统一挂牌价。
数据: 商务客平均提前 21 天预订，临时散客平均提前 1.5 天；两者价格敏感度差异极大。
当时的做法: 早鸟客没有折扣激励，纷纷转向有早鸟价的竞对；临近的高价需求又无房可卖。
结果: 远期预定量比竞对低 18%，临近 3 天内的高价需求承接不足。
要点: 用提前期做分群：远期放早鸟价锁量，临近留给肯出高价的临时客。

案例 3　取消率没统计，超售靠拍脑袋

场景: 某店从未系统统计取消率，超售间数由值班经理凭经验定。
数据: 实际取消率 14%、No-show 6%，合计 20%；但长期只超售 5 间（房量 320）。
当时的做法: 保守超售导致大量已取消/未到的房间没能补卖出去。
结果: 按 20% 计算，每月白白损失约 320 × 30 × 15% × ADR ≈ 数十万元级的潜在收入。
要点: 取消率 + No-show 率是超售的地基，必须按月统计并喂给表 E。

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需求预测与在手追踪

Demand Forecasting & Pickup Tracking

这一环节做什么

基于历史、在手预订、节假日与事件，判断未来每天会有多少需求；并追踪 Pickup（新增预订速度）——不只看「现在有多少」，更要看「涨得快不快」。

产出

未来 8 周日度预测 · Pickup 追踪表 · 日型需求曲线

表I · 预订窗口分档监控表A · 每日调价

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
需求预测 Demand Forecasting	基于历史、在手预订、节假日与事件，判断未来各日期会有多少需求，是所有调价与房量动作的前提。	▶ 1′解说
价格弹性 Price Elasticity	需求量随价格变动的敏感程度。弹性大的客群提价会跑光，弹性小的客群可以涨。	▶ 1′解说
提前期 Booking Lead Time	从预订到实际使用（入住/起飞/出诊）的间隔。提前期越长计划性越强、价格越不敏感；越临近越急、越肯出价。	▶ 1′解说
需求曲线 Demand Curve	价格与需求的反向关系：价越高需求越少。收益管理的目标不是最高价，而是总收入最大的那个价。	▶ 1′解说
入住率 Occupancy (OCC)	已售房数 ÷ 可售房数。衡量“卖了多少”，是收益管理最基础的饱和指标。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　只看在手量，误判为需求不足而降价

场景: 距入住还有 10 天，某日在手预订仅 45%，收益经理判断需求疲软。
数据: 但 Pickup 追踪显示：过去一周该日在手量从 22% 涨到 45%，增速是同档日型的 1.8 倍。
当时的做法: 收益经理只看绝对值，决定降价 12% 促销。
结果: 降价后需求进一步涌入，最终 OCC 96%，但 ADR 比应达水平低约 9%，等于白送。
要点: 看增速，不只看绝对值。Pickup 速度才是需求强弱的先行指标。

案例 2　去年同期直接平移，忽略展会位移

场景: 某店用「去年同期」做今年预测。
数据: 去年大型展会在 9 月 11–13 日，今年移到 9 月 18–20 日，日期整整错位一周。
当时的做法: 预测把需求高峰放错了一周：高峰周备货不足，真正的展会周却按平峰定价。
结果: 展会周满房但价格没提上去（ARI 仅 88），错过的提价空间约相当于三日 RevPAR 的 12%。
要点: 做预测前先校准移动节假日与事件日期，不能直接平移去年。

案例 3　预测只做到月，没拆到日型

场景: 某店月度预测做得不错，但价格按月统一执行。
数据: 该月周五/周六自然需求 OCC 可达 92%，周一至周三仅 58%。
当时的做法: 全月统一定价，周末早早卖满且价格偏低，工作日又因价高而空置。
结果: 若按日型差异化定价，测算 RevPAR 可提升约 7%–9%。
要点: 预测与定价的最小颗粒度必须是日型，不是月、也不是周。

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日型划分与库存分配

Day-type Classification & Inventory Allocation

这一环节做什么

把未来每一天归入日型（峰值 / 高涨 / 平峰 / 低谷），不同日型用不同的价格与库存策略。同时按房型做嵌套库存，把房留给更值钱的需求。

产出

日型日历（D1–D4）· 房型嵌套库存 · 团队预留与释放规则

表B · 库存与限制表F · 房型价差表G · 团队询价

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
易逝库存 Perishable Inventory	房晚、舱位、号源、车位等，今天卖不掉明天价值归零——这是收益管理存在的根本原因，必须在有效期内卖出。	▶ 1′解说
固定产能 Fixed Capacity	酒店的房、邮轮的舱、医生的号，短期几乎无法增加。产能锁死，只能把现有产能卖给更值钱的人。	▶ 1′解说
嵌套式库存控制 Nested Inventory Control	库存按价格从高到低嵌套开放：先卖高价房类，卖不动再放低一档，确保不把高价房低价卖掉。	▶ 1′解说
入住率 Occupancy (OCC)	已售房数 ÷ 可售房数。衡量“卖了多少”，是收益管理最基础的饱和指标。	▶ 1′解说
表B 库存与限制 Table B	《法典》表 B：库存与限制条件配置表——价格定完后配库存动作（关房/连住/超售）。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　不划分日型，峰值日和平日同价

场景: 某店全年只用「平日 / 周末」两档价格。
数据: 展会三日需求可支撑 ADR ¥980，但按周末价 ¥720 执行，三日全部满房。
当时的做法: 收益经理认为「反正都卖满了」，没有提价。
结果: 三日少收入约 320 × 3 ×（980−720）× 0.9 ≈ ¥22 万——一年就这么几次。
要点: 日型至少分 D1 峰值 / D2 高涨 / D3 平峰 / D4 低谷 四档，峰值日必须敢提价。

案例 2　房型库存没做嵌套，结构错配

场景: 某店各房型独立控制库存，互不相通。
数据: 某日高级房售罄、标准房 OCC 仅 61%。
当时的做法: 想订高级房的客人被拒，而标准房大量空置；前台临时手工升级又造成账目混乱。
结果: 整体 OCC 仅 78%，且客人体验受损。
要点: 用嵌套式库存控制：高价房型的可用量应包含其下所有低价房型的剩余量，卖出后逐级扣减。

案例 3　团队预留房超时未释放

场景: 销售为某团队预留 40 间，约定 T-14 确认，但到期未确认也未释放。
数据: T-7 时该日自然需求已升至 85%，那 40 间仍被锁在团队池里。
当时的做法: 收益经理以为可售房量不足，没有开放低价房型、也没提价。
结果: 团队最终只确认 12 间，剩余 28 间在 T-3 才释放，已来不及充分散卖。
要点: 预留必须设时限：T-14 未确认自动释放，并把这条写进销售与收益的协作规则。

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动态定价

Dynamic Pricing

这一环节做什么

按日型、在手预订、竞争与提前期，持续调整价格。涨满房靠它，淡季保价也靠它。每次调价都要能说清依据哪张表。

产出

每日调价动作 · 早鸟/尾单价格档位 · 调价台账

表A · 每日调价表C · ARI表O · 冲突仲裁

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
动态调价 Dynamic Pricing	根据需求、库存与竞争，持续调整价格，而不是一年不变价。涨满房靠它，淡季保价也靠它。	▶ 1′解说
早鸟价 Early Bird	用折扣换“提前锁定”：先把远期库存卖出去、回笼资金，把临近的高价库存留给临时客。	▶ 1′解说
尾单甩卖 Last-minute Sale	临近使用还有空房，空着也是归零——尾单甩卖哪怕低价也要尽量收回变动成本，优先覆盖变动成本。	▶ 1′解说
价格弹性 Price Elasticity	需求量随价格变动的敏感程度。弹性大的客群提价会跑光，弹性小的客群可以涨。	▶ 1′解说
表A 每日调价判定 Table A	《法典》表 A：每日价格调整判定表——看当天需求与库存，读出该涨价、降价还是持平。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　满房日不敢提价，卖满却卖便宜了

场景: 320 间酒店，展会前夜，预测满房。
数据: 本店 ADR ¥680 / OCC 96%；竞组 ADR ¥820 / OCC 92%。RGI = 653 / 754 ≈ 87。
当时的做法: 担心掉量，维持 ¥680 不动。
结果: 确实卖满，但按竞组水平单日少收入约 320 ×（754−653）≈ ¥3.2 万；ARI 仅 83。
要点: 出租率 ≥85% 且 ARI <95 → 先提价，不要先放量。表 A 在满房日的判定本来就是提价。

案例 2　早鸟折扣放过头，临近高价需求无房可卖

场景: 某店为锁量，把早鸟价定为 BAR 的 6 折且不设库存上限。
数据: 距入住 60 天时，某峰值日 70% 房量以 6 折售出。
当时的做法: 早鸟房量无上限，远期被一扫而空。
结果: 临近 7 天出现的商务高价需求（愿付 BAR 以上）无房可售，整体 ADR 被拉低约 11%。
要点: 早鸟要限量 + 限提前期（如仅限 T-30 以前、不超过房量 30%），把临近库存留给高价需求。

案例 3　竞对一降价就跟着降，陷入价格战

场景: 竞对临时做活动降价 12%，本店立即全面跟降。
数据: 跟降后 OCC 仅从 71% 升到 74%，但 ARI 从 101 掉到 89。
当时的做法: 全面跟降，且没有隔离渠道。
结果: RevPAR 反而下降；且公开破价让竞对有了继续压价的空间。
要点: 先看对手意图（清仓？新店促销？），再决定跟不跟；要跟也用隔离渠道的限时权益，不动 BAR。

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库存控制与超售

Inventory Control & Overbooking

这一环节做什么

决定开放哪些房型、设多长住期、超售多少间。超售不是赌博——它由 No-show 率算出来；不超售才是确定的损失。

产出

房型开关与 MinLOS · 超售间数 · 步行应急预案

表E · 超售标准表B · 库存与限制表L · 异常事件应急

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
超额预订 Overbooking	预计会有“订了不来/提前退房”的空房，故意多卖几间，把空置损失降到最低；但要控 walk-in 风险。	▶ 1′解说
No-show / 取消 No-show & Cancellation	No-show 率＝预订了却未到店的比例；取消率＝预订后又取消的比例。两者是超额预订与房量决策的地基。	▶ 1′解说
Walk 拒载 Walk-in / Denied Stay	超售过头或 No-show 没发生，到店无房即为 Walk。要升级/赔礼/安置周边，是超售失控的最高成本。	▶ 1′解说
置换分析 Displacement Analysis	比较同一房量给不同客源的净收益，把房留给净收益最高的客源；是超额预订与关低价决策的依据。	▶ 1′解说
表E 超售标准 Table E	《法典》表 E：超额预订标准表——按历史 no-show/取消率算出可超售几间及安全上限。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　超售参数没按月更新，出现步行

场景: 沿用去年的 No-show 12% 参数，超售 20 间。
数据: 实际因线上预付占比提高，No-show 已降至 6%。
当时的做法: 未按实际 No-show 复核，直接沿用旧参数。
结果: 3 位客人到店无房，赔付 ≈ 3 ×（¥680×1.5 + ¥300）= ¥3,960，另有一位保证订房客人公开投诉。
要点: 超售上限 ≤ 预期 No-show，且 ≤ 房量 5%；参数每月重算，保证订房优先保留。

案例 2　完全不超售，No-show 白白损失

场景: 另一极端：担心步行，索性一间都不超售。
数据: 房量 320，No-show 率 9%，平均每日实际空置约 29 间（本可卖出）。
当时的做法: 零超售政策。
结果: 按 ADR ¥680 计，每月白白损失约 29 × 30 × 680 × 0.9 ≈ ¥53 万的潜在收入。
要点: 超售要算准，不是「不做」。不超售的代价通常远大于可控的步行成本。

案例 3　满房日还开着最低价房型

场景: 某峰值日在手预订已达 93%，但最低价促销房型仍全渠道开放。
数据: 剩余 22 间中，18 间以促销价 ¥420 售出（BAR ¥980）。
当时的做法: 未做库存限制，也未关闭低价房型。
结果: 本可以 ¥980 以上卖出，实际少收入约 18 × 560 ≈ ¥1 万，还挤走了愿意付高价的客人。
要点: 需求强时用表 B 关低价房型、设最短住期（MinLOS），把房留给高价需求。

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渠道与团队策略

Channel & Group Strategy

这一环节做什么

决定在哪些渠道卖、各给多少量，以及团队/会议单接不接。渠道决定净收入（佣金差 12 个点很常见），团队决定结构（要用置换分析算，不能只看单价）。

产出

渠道开关与配额 · 团队询价决策表 · 价格一致性检查

表H · 渠道与一致性表G · 团队询价表K · 会议综合收益

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
渠道管理 Channel Management	不同渠道成本不同（直订最便宜、OTA 有佣金）。渠道管理就是分配各渠道房量与价，让净收益最大。	▶ 1′解说
OTA 与直订 OTA vs Direct	OTA 带来客源但有佣金，直订零佣金却要自己引流。两端搭配：用直订提净收益、用 OTA 补量，价格一致性是底线。	▶ 1′解说
价格一致性 Rate Parity	同一房型在各渠道挂牌价（含含税总价）必须一致，否则客人比价后流失、伤品牌，是渠道管理红线。	▶ 1′解说
置换分析 Displacement Analysis	比较同一房量给不同客源的净收益，把房留给净收益最高的客源；是超额预订与关低价决策的依据。	▶ 1′解说
表G 团队询价 Table G	《法典》表 G：客户/团队询价决策表——大客户或团队打折是否划算的判定逻辑（看置换分析）。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　OTA 占比过高，佣金吃掉利润

场景: 某店 OTA 占比 55%、直销 25%，管理层只看 OCC 与 ADR。
数据: 月房费收入 ¥360 万；OTA 佣金约 15%，直销成本约 3%，差 12 个点。
当时的做法: 为保量持续给 OTA 独家价，直销无差异化权益。
结果: NRevPAR 明显低于 RevPAR；若把 8 个点的量转到直销，年可省约 ¥42 万。
要点: 把 NRevPAR 与直销占比放进日报首屏；用权益（积分/取消政策）而非公开低价来提直订。

案例 2　团队单一口回绝，丢了长期会议客

场景: 销售拿来 30 间团队单，当日已售 80%。
数据: 团队价 ¥520，BAR ¥680；剩余可售 64 间，不需要挤掉任何散客。
当时的做法: 收益经理按「满房日不接团队」一口回绝。
结果: 当日散客需求未达预期，最终 OCC 仅 83%；团队单本可带来 ¥520×30×0.9 ≈ ¥1.4 万净收入，还伤了销售关系。
要点: 接不接不看「满不满」，看置换：不挤散客就接；要挤就先算净收益（表 G）。

案例 3　只算房费不算餐饮，误拒了划算的会议

场景: 全服务酒店，会议团队要 80 间房但房价压得很低。
数据: 客房部分净收益 −¥8,000（低于散客置换损失）；但餐饮 + 会场 + 设备贡献 +¥46,000。
当时的做法: 收益经理只看客房，准备拒绝。
结果: 若只看房费会误拒；按表 K 综合收益计算，净收益 +¥38,000，应该接。
要点: 全服务酒店必须用表 K：客房亏的钱可以从餐饮和会场赚回来。

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每日执行、监控与复盘

Daily Execution, Monitoring & Review

这一环节做什么

按表 M 流水线把策略落到每天的动作并留痕；用表 I 分档监控预订窗口；异常事件按表 L（优先级 1）处置；最后按表 N 做周/月复盘，把命中率变成经验。

产出

每日执行记录 · 调价台账 · 周月复盘报告 · 命中率指标

表M · 每日流水线表I · 预订窗口表L · 异常应急表N · 周月节奏表O · 冲突仲裁

名词解释（点「1′解说」看视频）

术语	释义	视频
调价台账 Pricing Log	每次调价都要登记：依据哪张表、改了什么价、实际与预期差多少，用于事后复盘命中率、沉淀经验。	▶ 1′解说
RGI Revenue Generation Index	综合收益指数 = 本店 RevPAR ÷ 竞组平均 RevPAR，是量价合一的最终竞争力指标。	▶ 1′解说
动态调价 Dynamic Pricing	根据需求、库存与竞争，持续调整价格，而不是一年不变价。涨满房靠它，淡季保价也靠它。	▶ 1′解说
表O 冲突仲裁 Table O	《法典》表 O：多表冲突仲裁表——几张表结论打架时，只执行最高优先级那一条。	▶ 1′解说
表A 每日调价判定 Table A	《法典》表 A：每日价格调整判定表——看当天需求与库存，读出该涨价、降价还是持平。	▶ 1′解说

案例（3 个）

案例 1　查了表但没留痕，复盘说不清

场景: 某店每天确实在调价，但从不记录依据。
数据: 季度复盘时发现：3 月共调价 62 次，其中 23 次低于竞组价，但无人能说清原因。
当时的做法: 无调价台账，复盘只能凭印象。
结果: 无法统计命中率，也无法沉淀经验，同样的错误下季度继续犯。
要点: 调价必留痕：依据哪张表、改了什么、预期多少。台账是复盘的命根子。

案例 2　两张表结论打架，靠吵架决定

场景: 某日表 A 建议提价（在手预订高），表 C 显示 ARI 已 108（高于市场）。
数据: 一个说提，一个说别提，收益经理和销售争执不下，拖到下午才定。
当时的做法: 临时凭感觉选了「不提价」。
结果: 当日满房且竞组价位更高，少赚约 ¥8,000；更糟的是流程变成「谁嗓门大听谁的」。
要点: 冲突按表 O 优先级仲裁（表 A 优先级 3 > 表 C 优先级 4）；表 L 异常事件优先级为 1，一旦触发直接覆盖。

案例 3　突发大额询价，还走常规流程就晚了

场景: 周四上午 10 点，某公司临时询价 60 间、要求次日入住。
数据: 常规流程要等次日 08:30 查表，但对方要求 2 小时内答复。
当时的做法: 按常规节奏处理，对方等不及，转订竞对。
结果: 损失 60 间团队单，且暴露了流程没有应急通道。
要点: 这类情况触发表 L（异常事件，优先级 1）：立即处置，不必等次日；事后 24 小时内补复盘。

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