郭 鹏

(贵阳学院 经济管理学院，贵州 贵阳 550005)

顾客预订行为演进中的大数据收益管理需求预测

郭 鹏

(贵阳学院 经济管理学院，贵州 贵阳 550005)

在线旅行社的出现让顾客预订产品的方式和时间发生了巨大转变，造成顾客短期预订数据的可用性受到较大影响。为了在“互联网+旅游”背景下精确实施大数据收益管理即时需求预测，需要将来自于外部数据源中基于Web数据抽取、顾客查询与搜索、以及行业网络营销的短期预订大数据同收益管理即时需求预测相整合。通过分析顾客预订行为演进及其对收益管理需求预测影响的基础上，对上述商务智能开发和应用过程中所面临的挑战进行了探讨。

收益管理；需求预测；顾客预订行为；大数据；在线旅行社

收益管理(Revenue Management, RM)理论和方法被看作是管理科学和计算机技术在现代服务行业实际应用中最为成功的研究领域之一，作为运筹学(Operations Research, OR)中快速发展的重要分支，RM在对微观市场层面顾客需求进行预测的基础上，通过优化产品的存量可用性和价格来制定精细化的定价和营销策略，并最终达到最大化公司收入的目的。[1]自从RM诞生以来，需求预测为更复杂的数学优化模型输入了无约束需求数据(unconstrained demand data)[2]222-228，它既包括对顾客预订需求的预测，又包括对顾客no-show率的预测；同时，在收益管理系统(Revenue Management System, RMS)实施过程中，它是确定产品订购限制(booking limits)数量、定价策略(pricing)和超售(overbookings)水平的重要输入，从而在很大程度上决定了公司从每个产品中所获得的利润。……