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时间:2018-10-10
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1、“酒店+OTA”双渠道供应链超订策略研究摘要:为解决市场需求不确定环境下,酒店和在线旅行网站(OnlineTravelAgency,OTA)合作时的能力超订量与在线房间预留量的决策问题,建立了基于佣金合作模式的数学模型,给出了实现洒店整体期望收益最大化的在线房间预留量与能力超订量。借助数值分析,进一步研宄了佣金率与需求不确定性对最优决策的影响。结果表明,当佣金率与门店需求不确定性较小时,酒店采取双渠道策略并且实施超订;当佣金率与门店需求不确定性很大时,酒店采取门店单渠道策略但不实施超订。另外,在线房间预留量随着佣金率、门店需求不确定性的增大而减小。关键词:供应链管理;
2、超额预订;决策模型;酒店屮图分类号:F’224文章标识码:A文章编号:1007-3221(2015)02-0038-06引言在经济全球化的人背景下,酒店间的竞争日趋激烈。正如陈旭提到,酒店客容能力的过剩和投资回收的压力FI益增大,有效的管理对酒店业从来没有像今天这样重要和关键。因此,酒店迫切需要实施高效的收益管理以提高经济效益。其屮超订是实现收益最大化的有效途径之一,所谓“超订”是指酒店预订出比客房总量更多的预订量,以缓和因旅客退订或预订未人住(noshow)等原因造成的空房损失。然而,超订可能导致某些旅客因为满房而无房入住,对此酒店不仅要安排这些旅客至其他酒店(Wa
3、lking),还将承受商誉方面的不良影响。所以,确定合理的超额预订水平,对酒店开展收益管理是非常重要的。为了提高房间入住率,如家、锦江之星等连锁酒店与艺龙、携程等OTA网站合作,最大程度地吸引网上旅客预订酒店客房。冃前,OTA与酒店合作时主要采用佣金模式(AgencyModel),即酒店预留一定数量的房间在网站寄售,当房间售出后酒店按协议支付0TA佣金。携程在2011年第一季度与第二季度的宾馆预订营业收入分别为3亿1000万元人民币①与3亿6600万元人民币②。这些收入主要来自会员酒店支付的佣金,可见,最优的在线房间预留量的决策是酒店实现自身收益最大化的关键所在。目前
4、,国外有很多研宄酒店与0TA关系的文献。Buhaljs[4]研宄了地中海沿岸地区的酒店与旅行社住分销渠道中的冲突,发现酒店对旅行社的依赖越强,两者间的摩擦越多。Guillet等“对2009年CH0ICF:国际酒店集团与著名网络旅行商EXPEDIA之间的冲突进行分析,发现佣金率过高是CH0ICF停止与EX-PFDIA合作的重耍因素。这些研究侧重•丁•采用调研、统计数据、分析案例的方式来阐述酒店与0TA的关系。虽然文献提到酒店不能过分依赖0TA的观点,但却未给出最优的在线房间预留量。Bitran与Mondschien通过构建随机动态规划模型,研究了在顾客人住多天的情形下,
5、酒店针对不同类型顾客时的最优策略,但未考虑旅客的退订行为。Hadjinicola与Panayi以酒店损失最小为冃标,讨沦了从酒店与从多个旅行社的角度出发确定超订策略间的优劣问题,但却未给出酒店的最优超订量。Koide与Ishii假定旅客通过门店和酒店的网站平台预订房间,不允许网上旅客退订客房,通过构建数学模型,提出酒店两阶段定价的最优房间分配与超订策略。王晓敏与徐以??在考虑了可替代凶素和酒店风险偏好的前提下,研究了酒店收益管理中的超订问题;Xiong等对风险规避下多阶段的超订问题进行分析,提出最优策略,研究发现风险中性决策者的最优决策是其特殊情况。以上这些文献大都以
6、单渠道为研究背景,忽视了互联网的特点及其对社会生活的深刻影响。现今,在线旅行预订己成为旅游市场的一个亮点,绝大多数酒店出于经费、技术等方面考虑,将网上预订业务外包给0TA。而本文正是基于此,研究了以酒店与0TA的合作为背景的超订问题。与本文相关的研究还有航空公司超订策略的文献。例如,Subramanian等、Karaesmeri与VanRyzinf、El-Haber与El-Taha。同时,本研宄提出的模型也借鉴了航空公司与第三方的合作问题Alamdarj对美国、欧洲和亚洲航空公司的分销策略进行分析研究,发现每个区域的航空公司都趋句于采用直销渠道。文章虽然提到通过降低佣
7、金率来削减分销成本是导致旅行社与航空公司的关系发生变化的主要原因,但并未从航空公司的角度出发得到针对不同佣金率的最优策略。陈剑等采用数学建模的方式,研宄了航空公司和旅行社在从事机票交易时双方的最优决策,并且提出了一种价格调整的协凋机制。但是,文章中航空公司与旅行社是以批发模式(MerchantModel)建立合作关系,而未考虑佣金模式。不同子上述模型,本文在允许网上旅客退订与洒店超订的情况下,基于酒店与0TA的佣金合作模式建立模型,得到酒店的在线房间预留量与能力超订量的最优决策。同时,通过数值分析研究了佣金率与市场需求不确定性对最优决策的影响,以及酒
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