这个坑您一定踩过 · 一边空着 24 间,一边把客人送去了别家
某店严格拒绝超售,理由是“怕出事”。结果一个月里有 9 天出现客人没到(No-show),共白扔了 210 个间夜,损失房晚收入七万多。
另一家店天天超售,终于在某天晚上把三位已付款客人送去了隔壁快捷,第二天收获两条差评和一个投诉电话。两个极端都是错的。
总有客人订了不来。超售的本质,是用可控的小风险去对冲确定会发生的大损失——但它必须被限制在概率可控的范围内。本册给出超售数量的算法与保守系数的取法,并强调那件比算法更重要的事:出事那天您要怎么办。没有退路的超售,无论数量多小都不该做。
每个单元沿用同一套结构:先讲您会踩的坑,再讲概念与算法,最后给能当天执行的动作。
某店严格拒绝超售,理由是“怕出事”。结果一个月里有 9 天出现客人没到(No-show),共白扔了 210 个间夜,损失房晚收入七万多。
另一家店天天超售,终于在某天晚上把三位已付款客人送去了隔壁快捷,第二天收获两条差评和一个投诉电话。两个极端都是错的。
总有客人订了不来。超售的本质,是把“确定会发生的一部分损失”用“可控的一部分风险”去对冲。关键在于:只对真正会满的日子超售,并永远留着退路。
在手预订 200 间,可售 190 间 ├─ 历史取消 + No-show ≈ 8% → 预计 16 间不会到 ├─ 保守系数取 0.5~0.7 → 只超售 8~11 间 └─ 留有退路:协议酒店 + 升级预案 + 接送安排 红色禁区: 没有任何退路的日子,超售数量必须是 0
| 历史综合未到率 | 可售房量 | 保守系数 0.5 | 稳定后 0.7 |
|---|---|---|---|
| 4% | 300 间 | 6 间 | 8 间 |
| 8% | 300 间 | 12 间 | 17 间 |
| 12% | 300 间 | 18 间 | 25 间 |