Сравнительный анализ доходов отеля эвристики управления доходами

Аннотация

Доходность управления динамического ценообразования, рейсе, а также распределение скоропортящихся активов в сегментах рынка, в целях максимального повышения краткосрочных доходов для компании. Многочисленные эвристические оптимизации распределения и рейсе существует для авиакомпаний, чьи скоропортящихся активов самолета. Когда самолет уходит, не получил доход от пустого места (ы). В гостиничной индустрии, скоропортящихся активов номер в отеле один раз в комнате остается пустым на ночь, ночь, что доходы не могут быть пойманы. В литературе по доходности эвристика управления для гостиничной индустрии является редким. Для операционной среды гостинице, ни одно исследование не достойно (1) комплексных рейсе с выделением, (2) моделируется явление отеля покровителей продления или заключения контрактов проживания в любой момент, или (3) выполняется реалистичные сравнения прохождения альтернативной эвристики.

Это исследование развивается (1) 2 гостинично-специальных алгоритмов, что и интеграции с рейсе решения о выделении, (2) имитационная модель воспроизводить реалистичные операционных средах, гостиница, и (3) сравнить эффективность эвристики 5 до 36 реалистичных операционных средах отеля. Семь сделаны заключения, в отношении которых эвристический (ы) наиболее эффективны в конкретных условиях эксплуатации. Как правило, эвристический выбор во многом зависит от операционного окружения отеля. Противоречащий результатом является то, что во многих операционных средах, простой эвристики работы, а также более сложные.

Предметные области: Эвристика, обслуживание операций и моделирование.

ВВЕДЕНИЕ

Доходность управления динамического ценообразования, рейсе, а также распределение скоропортящихся активов в сегментах рынка, в целях максимального повышения краткосрочных доходов для компании. Доходность управления обеспечивает некоторые успехи и несколько nonpublicized неудач. Например, American Airlines увеличить свои доходы, по оценкам, 1,4 млрд. долл. США в течение 1989-91 сроки. Чистая прибыль после уплаты налогов составила $ 892 млн за тот же период (Смит, Leimkuhler,

Основными целями данного исследования являются: (1) разработать изменение эвристики для операционной среды отель, (2) тест и сравните 5 эвристики, и (3) помочь менеджерам выбрать отель надлежащего контроля за бронирование эвристический который наилучшим образом соответствует операционной окружающей их средой. Эти эвристики испытаны в самых реалистичных отеля конкретных условий эксплуатации на сегодняшний день. Так, например, операционных систем, в данном исследовании, относятся следующие реалистичные характеристики: (1) номер спроса моделируется процесс Пуассона с различной интенсивностью спроса и времени, (2) Ежедневные курсы для отмены спроса, который принимается, (3) NOSHOW номера , (4) ошибки в оценке не-шоу ставок (5) stayover расширения-сжатия уровнях-вероятности того, что клиент будет продлить или договором своего пребывания определенное количество дней, в любой момент, (6) ошибки в оценке stayover расширения-сжатия уровнях, а также (7) стоимость номера различия между регулярным и клиентам скидки. Эти факторы определяются в таблицах 5 и 6, а также допустимые значения приведены в последующих таблицах.

Эти факторы будут объединены в 12 различных операционных средах на основе интервью с менеджерами отеля (Hyatt, январь-февраль 1993 года; Marriott, ноябрь 1992). Операционных систем различаются по: (1) ли отель в первую очередь для деловых целей или курорт, (2) качество данных, необходимых для анализа доходности менеджмента хороший (плохой) данных следует, небольшой (большой) ошибки в оценке не- показать номера и остаться длины, и (3) ли основными заказчиками являются переходными, групп или смеси. См. Таблицу 1 для резюме этих операционных систем. Когда эти 12 операционных систем, в сочетании с тремя уровнями интенсивности спроса, среди 36 отелей определены. Каждый эвристический тест на каждой операционной среды и сочетания спроса интенсивности представить реалистичный и полного испытательного стенда для осуществления рекомендаций, содержащихся в настоящем документе. Кроме того, отель может быть операционной среды, "между", указанным в таблице 1 (например, его интенсивность спроса может быть между низким и средним). В этом случае отель должен выглядеть на все ближайшие операционных средах, выбрать самые эффективные эвристики от тех сред, а затем выполнить дальнейших испытаний на все эти эвристики ..

Моделирование используется для проверки относительной эффективности эвристики определяет две категории клиентов и катится вперед во времени изо дня в день, выполняя эвристическую оптимизации запускать каждую ночь на 14-ночной горизонт. Она принимает или отклоняет каждую заявку на основе эвристических результатов; выполняет ежедневные отмененные noshows, stayover расширения и сжатия, а также собирает эвристический эффективности. Таблицы 5-10 в приложении определить моделирования параметров и их диапазон. Имитационная модель подробно описана в Бейкер (1994). Имитационная модель может быть изменен для обработки других ситуациях ведения лесного хозяйства, такие как для авиакомпаний, аренду автомобилей, круизные компании, железные дороги, радиостанции ассигнований рекламы слот-коммунального хозяйства.

36 отелей операционной среды, определенные в таблице 1 и моделирование структуры, используемой в данном исследовании, отражают сегодняшние отеля операционных сред. Последние исследования показывают следующие два новых вопроса: (1) специальные моделирование событий (сено, февраль 1998), и (2) группа принятии возможность оценки стоимости (Eister, январь 1998). "Специальные события" Бывают дни, такие как День Святого Валентина, когда время ряд прогнозов спроса, которые являются достаточно точными для других дней развалится. На практике, лучший урожай систем управления, чтобы попытаться передать исторической деятельности спроса для каждого уникального специальное мероприятие, и прогноз спроса исключительно на основе этой информации (Mace, 1997). Если это историческая информация отсутствует, то по крайней мере отель управления имуществом будет осуществлять решение перекрыть прогноза временных рядов. Моделирование специальных мероприятий не приведет к изменению относительных спектакли, полученные в этом исследовании.

В выхода системы управления, которые обеспечивают группу расходов принятии возможность в качестве вклада в продаже отеля переговоров, группа спроса прогнозируется отдельно от переходных спроса (Mace, 1997). Группа расходы возможность принятия в основном дополнительные доходы, которые могли бы быть получены, если блок группы номеров были проданы другим покупателям. В этой работе, и все открытия-закрытия решений для клиентов категории относится к одной клиентов. С Eister (январь 1998) обнаружили, что переходные составляют большой процент клиентов отеля базы и вклад в прибыльность, основное внимание в этом исследовании на одном клиентов является разумным.

Эта статья определяет первый выход управления гостиницей проблемы и обзоры соответствующей литературы. Далее, он определяет пять эвристики управления доходами испытания. Затем он сравнивает относительную эффективность этих эвристик использованием имитационной модели и обобщаются результаты в 7 выводы. Документ завершается обсуждение управленческих последствий этих результатов и определяет области, которые требуют дополнительных исследований.

Описание проблемы и обзор литературы

"Доходность управления" может быть определена как интеллектуальный подход к динамического контроля бронирования и цен на скоропортящиеся активами клиентов по типам. "Оговорка контроль" процесс, посредством которого скоропортящихся активов производится availableunavailable клиентам. Например, в отеле имеется фиксированный набор стандартных размеров в аренду комнаты для различных типов клиентов (Кольер, 1987). Эти разные типы клиентов (туристов, бизнес, VIP и т.д.) оплатить различные курсы, приобрести различные удобства, пребывание различные промежутки времени, и сделать предварительный заказ в разное время в преддверии первого stayover. Суть оговорки контроль заключается в систематическом принимать-отклонять оговорки просит получения максимальных выгод от отеля. Бронирование управления становится необходимым, когда общее использование номера в отеле является высоким. Общий обзор доходности вопросов управления и поддержки принятия решений, подходов осуществляется Кимс (1989).

Бронирование управления можно разбить на "распределение" и "рейс". "Распределение" предполагает динамическое резервирование ограничений, установленных в каждой категории клиентов. Эти ограничения должны быть динамические связи с стохастический характер спроса со стороны покупателей. "Рейсе" включает в себя ограничение на общее количество номеров превышает физические акций, которые могут быть проданы для всех типов клиентов в определенный момент времени. Например, отели могут забронировать на 10% больше комнат, чем имеющиеся на данном ночь. Это делается, чтобы компенсировать отмену клиентов, не появляется без предварительного уведомления или сокращения их пребывания.

"Умный" означает, в идеале, чистая максимизация дохода за горизонта планирования, где чистый доход в комнату и удобства доходы минус расходы рейсе. Рейсе расходы состоят из oversale и undersale расходов. Oversale расходы включают в себя (я) ожидаемых будущих дисконтированных потеряли бизнес из-за отказа клиентов с оговорками комнате, когда они появляются, и (II), расходы на обеспечение возможности для клиента в другом отеле (например, стоимость номера в новых Отель, транспортные расходы и другие услуги расстроен коррекции расходы). Undersale издержками является номер (доходов), ставка за непроданные номера. Все остальные расходы, такие, как залог имущества, являются фиксированными в течение краткосрочного планирования (не более года).

Weatherford и телесных (1992) при условии комплексного плана классификации для всех видов урожая управленческих задач. Используя их таксономии, эвристические подходы оценки здесь подходят следующие проблемы: несколько сегментов рынка, вложенные классы бронирования, фиксированные цены, сеть внимание (в отличие от акцентирования внимания на одну ночь stayover), позволило рейсе, отмена допускается, не показывает, разрешено, и никакой модернизации или понижения. В этой статье мы говорим о сегментах рынка и классы бронирования, как категорий клиентов.

(1995) компании Weatherford NDSP разработки применяются в отель окружающей среды заключается в следующем:

Данное исследование является продолжением Weatherford (1995) и Bitran и (1995) исследования в Mondschein. Weatherford (1995) использовали моделирования, которая имеет те же факторы, в этом исследовании, за исключением следующих, не считаются: (1) stayover extensionscontractions, (2) не показывать ошибки, и (3) отмены. (1995) исследование компании Weatherford образцу сочетаний факторов в бизнес-курортное операционных систем (по данным отеля), но ничего хорошего-плохого данных или группы переходных смешанных дифференциации. Он сравнивал три эвристик в испытательном стенде: первый пришел, первым обслужен, изменение EMSRb и изменения нашего отеля Вложенные сети метод. Изменений в Hotel Вложенные сети Метод заключается в отделении рейсе от размещения, где рейсе растет потенциал для компенсации ожидаемого не показывать номера. Базовая модель EMSRb можно найти в Belobaba (1992). Компании Weatherford (1995) изменения в модели EMSRb были (1) учета noshows и (2) при линейных сопряженных программы, а не средний уровень. Результаты компании Weatherford в том, что метод Вложенные сети наиболее эффективны в большинстве случаев, с максимальным улучшение на 2,9% по сравнению с другими эвристики. Вложенные сети имел большое преимущество в высокой интенсивности спроса случаях ..

Bitran и (1995) моделирования в Mondschein имел те же факторы, как этого исследования, за исключением они не считают: (1) stayover расширения-сжатия, (2) не показывает, и (3) отмены. Они отображаются эти факторы в операционных средах на основе данных из отеля Чили. Они протестировали первый пришел, первый служил эвристического и вариации на наш метод Вложенные сети. Изменения участие (1) не рейсе и (2) решения задачи линейного программирования после каждого запроса клиента, с тем чтобы принять-отклонить решения могут быть основаны на прямой решения. Результаты, что их метод Вложенные сети обогнали первый пришел, первым обслужен метода на 10-20% дохода, полученного. Bitran и Mondschein также разработал оптимальный подход к распределению 1 ночь в отеле проблемы, в то время как мы имеем дело с более реалистичной окружающей среды проживания нескольких ночь.

Математические модели, используемые для выделения и рейсе в авиационной промышленности (см., например, Curry, 1990; Уильямсон, 1992 и др. Смит., 1992), аналогичные тем, которые используются в гостиничном бизнесе, за исключением двух ключевых различий. Во-первых, origindestination пар для клиентов авиакомпании обычно включать не более трех ножках, с происхождением назначения пар подключать друг с другом на всех остановках. Отель сети различных, в том, что семь последовательных ночи проживания здесь не редкость, клиенты с разными датами прибытия и пребывания длины пересекаются друг с другом, и один день каналы в следующем. Второе важное отличие в том, что отмена и не-шоу номера, как правило, гораздо выше, в авиационной отрасли (Marriott, ноябрь 1992; Смит и др.).

В этом исследовании, Вложенные сети Метод добавляет рейсе к обычным Вложенные сети Метод разработки (Williamson, 1992) и Hotel цена покупки Метод добавляет stayover расширения-сжатия моделирования для разработки Вложенные сети. Эти две новые формулировки представляют собой отход от обычного разделения на рейсе и распределения (см., например, Смит и др.., 1992). Как правило, это делается рейсе до распределения. Обычная цель заключается в рейсе торговли стоимость пустую комнату со стоимостью "пошел" клиента. Ходил один клиент с оговоркой, который отрицал возможность для отсутствия свободных мест, и поэтому необходимо найти другие места с помощью или без помощи отель который провел предварительный заказ. Кроме того, это исследование является наиболее реалистичным испытательном стенде на сегодняшний день по сравнению эвристический потому stayover расширения-сжатия, прогнозирование ошибки stayover сокращений, а не показывать номера моделируются. Эти условия добавить значительный реализм моделирования и, таким образом, чтобы с нашими рекомендациями по выбору эвристический наиболее практичным на сегодняшний день. Кроме того, это исследование является единственным, который приносит цены предложения эвристического анализа в-это, безусловно, самый популярный эвристический используются в наши дни (Eister, январь 1998) ..

Marriott, например, является лидером в области управления доходами практике (Cross, 1997, p. 64). Они определили, что "клиент категории" как сочетание цены и неценовые атрибуты отеля лица клиента при принятии решения отеля. Два ключевых элементов урожая подхода к управлению Marriott, были, что называется (1) стратегического подхода к управлению доходности и (2) тактический подход к управлению доходности. Стратегического подхода (Ветер, Зеленый, Шиффлет,

Eister (январь 1998) подтвердил, что вероятностные версия спроса Bidprice Метод без рейсе в настоящее время является наиболее часто используемым доходности управления гостиницей эвристики. Кроме того, это вероятностная Bidprice Метод был по сравнению с детерминированной Bidprice этого исследования с помощью метода моделирования в авиакомпании окружающей среды (Williamson, 1992), и детерминированным Bidprice Метод превысил вероятностный метод Bidprice.

Эвристика

Пять эвристики будут испытаны в этом исследовании: (1) Порог метод кривых (Релихен, 1989), (2) Метод пороговой кривой B (Релихен), (3) Вложенные в детерминированной модели Цены Тень (NDSP) Method (Weatherford, 1995), (4) Метод Hotel Вложенные сети, и (5) Метод Hotel Bidprice. Последние две эвристики являются новыми, и определить в этой статье. Порог Кривая методы являются очень распространенными в промышленности практике (Релихен), а также метод NDSP является лучшим исполнителем существующего бронирования, алгоритмы управления, которые были испытаны другие в комплексе (Williamson, 1992). 5 эвристика в настоящее время определяется, в свою очередь.

Порог метод кривых

Это практически "первый пришел, первый обслужен" подход. Для каждой категории потребителей (с), предполагаемая продолжительность пребывания (L), и ночь на первое stayover (г) комбинация (с, Ld), ожидаемое количество оговорок, сделанных до любой точки до D может быть вычислена путем суммирования Пуассона спроса цены на эти дни до нынешнего времени. Стандартное отклонение для этого ожидаемого числа оговорок, то квадратный корень из этой суммы. Бронирование принимаются до тех пор, как (1) фактическое количество оговорок, до этого момента меньше, чем два стандартных отклонения выше ожидаемого числа оговорок и (2), физические возможности на любой из ночей просил не будет превышен, если резервирование будет принято.

Порог метод кривых B

Этот метод (Релихен, 1989) является наиболее простым из всех эвристики считается. Нет заказ по высшей категории Клиент, оплачивающий товары никогда не может быть отказано, если все помещения в объекте были проданы по меньшей мере, одну из ночей, что заказчик планирует остаться на. Нижеоплачиваемую категории клиента запрос будет принят, только если будут выполнены следующие условия: (1) есть места на всех предполагаемых ночей проживания и (2) принимает запрос все еще сохраняет общее число оговорок, принятых на или ниже порога кривая для каждого предназначенных ночь пребывания. За две категории случае, этот порог кривой Ожидается, что современные ряд оговорок на ночь; эти оговорки агрегированные по всем (C, L, г) ы, которые охватывают ночь. (Пожалуйста, смотрите следующие ссылки для более детального обсуждения того, как пороговая кривая Методы и B работы: Релихен 1989 года и Weatherford, 1991).

Вложенные в детерминированных Цены Тень модели (NDSP)

Два упрощений в этом методе заслуживает объяснения. Во-первых, стоимость линейной рейсе. Это не представляется возможным определить в этом типе с ограниченной пропускной способностью распределения квот, которые клиент категорию продолжительность пребывания дата-первых комбинаций клиентов stayover бы пошел. Таким образом, стоимость рейсе должна быть в среднем по всем возможным комбинациям, взвешенных в равной степени. Вполне вероятно, что даже эта общая функция издержек должно иметь положительную вторую производную, учитывая, что большую рейсе может означать экспоненциального роста затрат. Эта нелинейность может быть реализован в системе управления доходности отеля, т.к. подобные нелинейной оптимизации были достаточно быстро, на практике (Eister, январь 1998). Однако, учитывая, что отели находятся в сложном положении о рейсе из труднодоступных количественного значения лояльных клиентов (ходьба расходов), чрезвычайно точны рейсе нелинейных funtion стоимость только так хорошо, как "мягкий" пешком расходов (данные) оценок. Таким образом, стоимость рейса функция, используемая здесь, является линейной.

Второе упрощение с использованием линейного программирования для получения ассигнований, а не более точные целое программы является оправданной, поскольку снижает время вычислений и была принята на практике. Например, отели Marriott сделали 3-7% дохода с использованием непрерывного улучшения управления доходами оптимизации (Marriott, ноябрь 1992).

Метод Hotel Bidprice

Метод принимает Hotel Bidprice-отклоняет заявку в зависимости от того или нет, ожидаемый доход превышает издержки, связанные с удалением зал (ы) из запасов. Он обусловлен bidprice методов внес в Уильямсон (1992). Строительный блок для этого является эвристический Hotel Вложенные сети формулировки. После бронирования поступает запрос, ожидаемой прибыли и ожидаемых расходов возможность не должна быть вычислена: Обратите внимание, что издержки для набора ночей сумма теневых цен в решении задачи линейного программирования на ограниченные возможности для множества ночей.

Эвристический Hotel Bidprice имеет интуитивно понятный призыв, поскольку он не имеет бронирование пределах, которые должны соблюдаться между эвристический работает, поэтому, априори должна быть выше предела бронирования эвристики в быстро меняющихся условиях. Кроме того, этот эвристический интегрирует поведение stayover расширения-сжатия и рейсе в его основу, что делает его наиболее реалистичным в деталях включены всех эвристики считается.

Эвристический сравнительных испытаний И РЕЗУЛЬТАТЫ

Целью настоящего исследования является предоставление менеджеров отелей смысле того, как 5 эвристики кандидата выполнять отношению друг к другу через комплекс реалистичных операционных средах отеля. Например, если простой эвристический таких, как метод пороговой кривой выполняет, а также более сложные эвристические в операционной среде соответствия менеджер отеля, то простой эвристический должен быть принят. Расходы по осуществлению комплекса эвристический (компьютеры, сбор данных, подготовка кадров, программное обеспечение и т.д.), а также наличие хороших надежных данных, необходимых для более сложные эвристические за простой эвристики. Дизайн исследований обобщены в таблице 1.

Для каждого отеля операционной системы и уровень интенсивности спроса комбинации, тщательного сравнения каждого эвристический включает приходить вверх с одновременным доверительные интервалы о микро - MJ для всех "(I, J) неупорядоченных пар эвристики, где М является в долгосрочной перспективе означает чистый доход получены за счет использования эвристического I. Эти одновременные доверительных интервалов в каждом отеле операционной среды дать оценку относительной эффективности каждого эвристический предстоит сделать.

Эти 90% доверительные интервалы одновременной основаны на 100 независимых 14-ночной горизонт планирования репликаций для каждого эвристический на данном отеле операционной системы и сочетание спроса интенсивности. Репликаций от 1 эвристический к следующему также независимы. Объем партии (т. е. групп повторений в одном наблюдения для статистического анализа) для каждого эвристический для данной операционной среды и спроса на уровень интенсивности комбинация определяется такими, что независимость и нормальность среди всех партий средств были удовлетворены. Маленький размер пакета, удовлетворяющих этим критериям был выбран. Мы хотели использовать комплексный подход Тьюки сравнения, поскольку он является наиболее подходящим для принятия всех возможных незапланированных парных сравнений (Шескин, стр. 355). Для Тьюки комплексный подход по сравнению с действительными, дополнительном предположении о равенстве дисперсии ошибок во всех эвристик для сравнения должны быть выполнены (Шескин, стр. 369). Это означает, что ошибки в прогнозировании чистый доход получен через горизонт планирования для каждого эвристический в рамках общей операционной среды требованию сочетание уровня интенсивности должны быть равны. Это предположение разница равенства была опробована на некоторых 100 независимых репликации выполняется с помощью тестового Хартли (Шескин, стр.

369). Разница равенство не держать ..

Одним из путей решения предположении равенства разница будет заключаться в преобразовании чистого дохода. Это приведет к окончательной доверительные интервалы, которые могут быть сложно интерпретировать, однако. Желательно, чтобы использовать тот же метод многочисленные сравнения для каждой операционной среды требованию сочетание уровня интенсивности, с тем чтобы через эти результаты различных сценариев являются сопоставимыми. Таким образом, метод Шефф был использован для производства этих доверительных интервалов. Шефф метод является надежной по отношению к предположению, разница равенство (нетеровым слева

Результатов парных одновременного доверительный интервал анализа приведены в таблицах 2, 3 и 4. Чистый доход переходит из моделирования производства средние показатели по 14-ночь с периодичностью, среднегодовые в типичном небольшая гостиница. Это предполагает умножения доходов, 10 х 26. "26" переводит доходы от 14-ночь интервалы ежегодной основе, мы предполагаем, что Есть 26 14 ночи интервалом в год. "10" происходит от среднего размера конвенции отель с 500 номерами (Marriott, ноябрь 1992; Hyatt, январь-февраль 1993 года); моделирование 50 номеров. Обратите внимание, что операционные среды в таблице 1 совпадают в таблицах 2 до 4. Таблицы 2 по 4 Результаты моделирования работает на высоко-, средне-и низко-интенсивности спроса, соответственно.

Чтобы определить "лучший эвристический (ы)" для каждой из 36 отелей операционной среды, одновременного попарно доверительный интервал подход был использован. Метод определения того, что эвристический лучше всего объясняется на примере. Для данного отеля операционной системы, следующие доверительные интервалы входят: (Bidprice - Вложенные сети) = ($ -100000; 100000), (Bidprice - NDSP) = (40 000; 100 000), (Bidprice - Порог) = (100000; 200000), (Bidprice - Порог B) = (100000; 250000), (Вложенные сети - NDSP) = (30 000; 120 000), (Вложенные сети - Порог) = (50 000; 130 000), (Вложенные сети - Порог B) = (80 000; 124000). Исходя из этих данных, и Bidprice Вложенные сети эвристики в галстук наилучшим вариантом, поскольку их различие доверительный интервал включает 0 и их попарных интервалов со всеми другими эвристики не распространяются на 0, и всегда положителен. Так, минимальный процент (%) улучшение будет использовать Мин все нижние доверительные границы в парных сравнений с лучшими эвристики = 40000 Мин; 100000; 100000; 30000; 50000; 80000 = 30000. Это в числителе используется для вычисления процентов чистого дохода улучшений в таблицах 2 до 4. Знаменатель средний чистый доход к худшему в выполнении эвристического парного сравнения, который привел к 30 000 (скажем, эта величина составляла 500 тысяч).

Семь основные выводы были получены из этого исследования. Они сводятся к следующему.

Заключение

Сильной относительной эффективности метода Bidprice происходит потому, что: (1) метод Bidprice является единственным модели stayover расширения-сжатия и (2) только Bidprice и Вложенные сети методов модель не показывает и отмены. Это позволяет эвристический сложности метода Bidprice в целом превосходят других эвристик в высоких доходов разрыв высокой интенсивности спроса операционными фактором уровне. Такое сочетание факторов уровне требуют дискриминации оговорки с отклонением эвристики. Основных факторов, о необходимости для управления доходами высокий спрос интенсивности и больших зазоров между клиентом номере категории доходы, присутствуют в этой операционной системы.

Заключение

За высокие не показывать уровень и высокий спрос на интенсивность комбинации факторов уровня приведены в таблице 2, в операционной среде

Метод Bidprice выполняет несколько лучше, чем метод вложенных сети в этих четырех случаях они эквивалентны в два, а Bidprice превосходит все другие эвристики в одном случае. Это связано с дополнительной гибкости в Bidprice метод заказу ограничения, которые должны соблюдаться с 1 эвристического обновления к следующему не используются, как в методе Вложенные сети. Напротив, экономический анализ проводится на каждом желанию заказчика. Оба Bidprice и Вложенные сети методов относительно хорошо, потому что они только эвристические модели не-шоу поведения. В операционных сред

Заключение

Общей высокой эффективности метода Порог B в этих случаях с низкой интенсивностью спроса в связи с использованием средней мощностей, за исключением 90%. При этом использование, вряд ли на данном ночь, что в комнате спрос будет превышать возможности отеля. Таким образом, вряд ли какой-либо необходимости для процедур выделения земельных участков. Порог "первый пришел, первый обслужен" процедура должна работать так же хорошо как и любой другой в этих низких операционных средах спроса. В двух случаях, в которых порог методы обогнали, не показывать уровень является высоким. Если не показывать высокие уровни, изысканности доходности эвристика управления не требуется. Рекомендуемый метод NDSP предоставляет эту сложность.

Заключение

Топ исполнителя в курортном операционных средах с средне-высокой интенсивности спроса предполагается, что он Bidprice эвристики. Это был не тот случай. Есть 12 случаев, в которых мы исследуем курорт операционной среды, как показано в таблице 1 либо с высокой или средней интенсивности спроса. Высокая (средний) интенсивность спроса результаты для курортов, сводятся к первым 6 операционных сред в таблицах 2 и 3, соответственно. Для высокой интенсивности спроса, как показано в таблице 2, методом Порог B работает так же как и любые другие эвристические в операционных средах

Как показано в таблице 2, только в операционных средах

Stayover расширения-сжатия являются одним из ключевых DEFINER в операционной среде курорта. Bidprice эвристические модели этого явления в его сравнение возможность экономически доход, но это явление не является частью задачи линейного программирования, что лежит в основе расчета альтернативных издержек. Именно поэтому эвристический Bidprice не доминирует здесь. Будущие исследования должны включать stayover extensionscontractions в оптимизации модели.

Заключение

Порог Метод B метода предполагается, что он никогда не превысил пороговый метод в любом из 36 сценариев сведены в табл 2 до 4. Это потому, что (1) прогнозирование спроса методом Порог B является повышение совокупного чем порог в, поэтому прогнозирование задача эвристический является порогом B легче выполнить, и (2) Порог B никогда не отвергает более высокооплачиваемую клиента при наличии свободных мест, в то время как порог делает. Эта гипотеза доказана в силе. При рассмотрении (порог - порог B) доверительные интервалы, ни в коем случае не Порог метод превосходит метод Порог B. В 18 из 36 случаев методом Порог B является статистически выше порога метода. С точки зрения простоты понимания и требований к данным, две эвристики о том же. Таким образом, порог B эвристический всегда рекомендуется через порог эвристики. Порог эвристический никогда не должны использоваться.

Заключение

Следующие три фактора в таблице 1 были незначительными в дифференциации относительной эвристических выступления: (1) ошибка в оценке не-шоу номера, (2) ошибки в оценке фактических stayover функции распределения (СГО), и (3) Разрыв пиковый спрос. Хороший данных неверные данные различия в операционных средах также не представляется для производства различия в относительной эвристических представлений. Это потому, что хороший данных неверные данные различия связаны исключительно с двумя факторами, которые оказались неважным в конечном моделирования работает-не-шоу и фактические ошибки СГО stayover. Таким образом, эти факторы должны быть исключены из дальнейшего отеля рейсе-распределения эвристического анализа. Это позволит сосредоточить внимание аналитиков более интенсивно на другие факторы, которые являются значительными, как эвристический отличий производительность: не-шоу, поэтому фактическое значение СГО stayover, разрыв доходов и уровня спроса интенсивности. Эти четыре фактора все имели значительное влияние на эвристических эффективности и доходов результатов.

Заключение

В бизнес-операционных сред, как показано в таблицах 2 до 4, наиболее подходящий эвристический использовать, зависит в первую очередь на доход разрыв, не-шоу факторов уровне и уровне спроса интенсивности. Когда спрос интенсивности на низком уровне, как показано в таблице 4, методом Порог B работает так же как и любой другой эвристики. Это и понятно, потому что с низкой интенсивности спроса на них особой необходимости для сложных процедур контроля бронирования. Когда оба доходов пробелов и интенсивности спроса находятся на высоком уровне, как показано в таблице 2, либо Bidprice или метод NDSP это лучше использовать. В этих обстоятельствах необходимо для сложных процедур контроля доходов наибольший. Если нет-шоу уровень находится на высоком уровне (например, операционных систем

Воздействие на относительную эффективность эвристического переключение между группой, переходных и смешанных операционных средах, в основном связаны с уровнем спроса интенсивности, разрыв доходов и факторы, не-шоу уровне. Когда спрос низкой интенсивности, будь то операционная среда группы, переходных и смешанных имеет значения-методом Порог Б 1 для использования в самых всех случаях в таблице 4. Даже на среднем уровне интенсивности спроса в таблице 3, только в 4 из 12 операционных средах непороговый метод предпочтительнее для реализации. В этих четырех операционных средах, не показывать высокий уровень в двух из них и доходы, разрыв достигает высокого уровня в 2, имеющим лишь средние не-шоу уровне. Два высоких не-шоу случаи соответствуют переходные спроса. В обоих этих случаях Вложенные сети или Bidprice метод является предпочтительным, когда клиент типов преимущественно преходящими, не показывать уровни, как правило, выше, чем при наличии более группе спроса в общей структуре спроса. При высокой интенсивности спроса уровнях в таблице 2, непороговый методы предпочитали в первую очередь для сред группы эксплуатации. В каждой из 4 групп операционных сред в этой таблице, использование непороговый метод является оправданным.

Тем не менее, только в одном из четырех переходных операционных средах, и только один из четырех смешанных операционных средах, был непороговый методом оправдано. Это различие между этой группой и Негрупповая операционных сред связано с высокой доходов только пробелы, происходящих в среде операционной группы: чем выше доход пробелы предполагает необходимость более совершенных методов непороговый ..

Выводы и управленческих последствий

Некоторые модели вышли из этого исследования следующим образом:

1The Hotel Bidprice эвристический метод рекомендуется в гостинице операционных систем с большими различиями между доходами и высокой интенсивности спроса.

2Штепсель Порог B эвристический метод рекомендуется в странах с низким спросом операционной среды интенсивности.

3Штекер Hotel Bidprice и Вложенные сети эвристика рекомендованных методов на высоком уровне не-шоу и средней до высокой интенсивности спроса среды гостиничного оператора.

4Разработка Порог эвристический никогда не должны использоваться. 5The Hotel Bidprice метод обычно превосходит другие эвристики непороговый. Априори не ясно, что это должно быть так, и никто в литературе по сравнению bidprice метод с методами NDSP в гостинице условиях.

6 дюймов многих операционных средах, тем проще порог методы выполняются, а также более сложные эвристики, как показано в таблицах 2 до 4. Это очень важный вывод для практикующих менеджеров отеля в том, что время и расходы на создание и поддержание более сложные эвристические не всегда оправдано. Скорее всего, это связано с реалистичной симуляции испытательных стендов использованы здесь. Например, stayover extensionscontractions образцу сюда добавить весьма "шум" в системе, таким образом, заглушая преимущества более математически элегантный эвристический логики. Кроме того, это единственный исследования параметров модели оценки точности в постели моделирования тест, который добавляет значительные шумы в операционной среде отеля.

Эвристический выбор во многом зависит от операционного окружения отеля. 36 реалистичных сценариев, определенные в таблице 1, и рекомендовала эвристики показано в таблицах 2 до 4 вклад в наши знания о том, когда и где можно использовать то, что эвристики. Решение пространства, ограниченного 36 сценариев и кровать моделирования испытаний наиболее полный на сегодняшний день. Эти выводы рассматривать как предварительные руководящие принципы отбора бронирование эвристики. Если работа отеля окружающей среды и связанные с ним параметры не совсем соответствуют тем, которые используются в таблицах 1 до 10, новые моделирования могут быть необходимы для оптимизации эвристического выбора. Кроме того, разные эвристики могут потребоваться различные сроки в связи с изменением параметров и типов клиентов. Наличие данных, точность данных, прогноз способности, возможности компьютера, и пользователь понимание эвристических также являются важными критериями в эвристического выбора.

Ряд изменений и улучшений планируется выход в этих эвристических методов управления. Во-первых, развитие единого "убедителен эвристический", что является надежной и обеспечивает хорошие решения в любых условиях эксплуатации бы предпочтительнее практикующих менеджеров отелей. Во-вторых, сравнение альтернативных методов прогнозирования спроса, должны быть сделаны в этом моделирования окружающей среды. Например, стандартные (Джерати, 1995) Три Зимняя параметров Экспоненциальное сглаживание метод может быть по сравнению с более сложными методами, такими как Бокса-Дженкинса подходов.

В-третьих, аналогичные эвристики на основе вероятностной оптимизации разработки спрос может быть испытана в соответствии с детерминированными методами в данной работе. Хотя эта формулировка не выглядят многообещающими в исследование по моделированию авиакомпании (Williamson, 1992), то вполне вероятно, что эвристики на основе этой разработки будет работать лучше в гостинице окружающей среды. В-четвертых, наши эвристики, основанные на разработке оптимизации целое, могут быть проверены-тень, что наши цены зависят от эвристики бы более точным, с целым формулировки. Наконец, как вычислительная мощность увеличивается, даже более реалистического моделирования могут быть разработаны для тестирования отель эвристики управления доходами.

В динамическом реальном мире, с несовершенными данных, гораздо больше исследований должно быть сделано на льготы, если таковые имеются, по сравнению с вероятностной модели детерминированных и нелинейные по сравнению с линейными функциями. Дополнительные сложности модели не обязательно означает лучше реальных решений управления доходами. [Поступило: 1 октября 1996. Принято редколлегией: 9 апреля 1998.]

Ссылки

Бейкер, Т. К. (1994). Новые подходы к управлению доходности: Всестороннее рейсе / эвристики распределения для гостиничной индустрии. Неопубликованные докторской диссертации, Фишер колледж бизнеса, Университет штата Огайо, Колумбус, штат Огайо.

Belobaba, П. П. (1992). Оптимальное против эвристические методы вложенных ассигнований место. Труды AGIFORS Бронирование и Доходность Исследовательская группа управления, Брюссель, Бельгия, 28-53.

Bitran Г.

Кольер, Д. А. (1987). Служба управления: Операционные решения. Englewood Cliffs, Нью-Джерси: Prentice-Hall.

Креста, Р. G. (1997). Доход управления: Hard-Core тактики господства на рынке. Нью-Йорк: Бродвей книги.

Карри, Р. Е. (1990). Оптимальное распределение мест авиакомпаний стоимость проезда вложенных классов по происхождения и назначения. Транспорт наук, 24 (2), 193-204. Хэнкс, Р. Д., Креста, Р. Г.,

IMSL Статистическая библиотека (Версия 2.0). (Сентябрь, 1991). IMSL Corporation, Хьюстон, штат Техас.

Кимс, С. Э. (1989). Основы управления доходами. Отель и ресторан Корнелл администрации Quarterly, 30 (3), 14-19. Либерман, W. (ноябрь, 1992). Реализация системы управления доходами. Orsa / TIMS Национального собрания презентации в Сан-Франциско.

Мейс, A. (октябрь, 1997). Максим агрономических система. С сообщением о PCbased системы управления доходами для гостиниц.

Нетеровым слева, J.,

Нолан, P. (ноябрь, 1992). Это не так просто, как кажется. Marrriott International, Orsa / TIMS Национального собрания презентации в Сан-Франциско. Релихен, В. J. (1989). Доходность управления подход к ценообразованию в номер гостиницы. Корнелл гостиничного и ресторанного администрации Quarterly, 30 (3), 40-45. Шескин, D. J. (1997). Справочник параметрических и непараметрических статистических процедур. Бока-Ратон, штат Флорида: CRC Press.

Смит, B. C., Leimkuhler, J. F.,

Weatherford, Л. Р. (1991). Скоропортящиеся управления доходами от активов в целом бизнес-ситуаций. Докторская диссертация, Дарден Высшая школа делового администрирования Университета Вирджинии, Шарлоттсвилль, штат Вирджиния. Weatherford, Л. Р. (1995). Длина при отъезде эвристики: Действительно ли они изменить ситуацию? Корнелл гостиничного и ресторанного администрации Quarterly, 36 (6), 70-79. Weatherford, Л. Р.,

Ветер, J., Грин П., Шиффлет Д.,

Тимоти Кевин Бейкер

Басс отели, санатории, пансионаты, Inc Три Равиния Drive, Suite 2900, Атланта,

А. 30346-2149, адрес электронной почты: <a href="mailto:baker.tim@hiw.com"> baker.tim @ hiw.com </ A>

Дэвид Кольер

Огайо государственный университет, 2100 Neil проспект, Columbus, OH 43210-1144,

электронная почта: <a href="mailto:collier.4@osu.edu"> collier.4 @ osu.edu </ A>

Тим Бейкер в настоящее время является главой ценообразования и управления доходами исследований на басу отели, санатории, пансионаты, Inc, в Атланте, штат Джорджия. Ранее он работал в международной консалтинговой фирмы авиации развивающихся выход системы принятия управленческих решений поддержки. Д-р Бейкер 11-летний опыт работы, в первую очередь делать операции научно-исследовательской работы в гостинице, авиа-, нефти и оборонной промышленности. Д-р Бейкер получил докторскую степень в области управления операциями в Университете штата Огайо в 1994 году, MS в исследовании операций в Университете Северной Каролины в Чапел-Хилл, и степень бакалавра по экономике в колледже Клермонт Маккена.

Дэвид Кольер является членом факультета наук управления, Фишер бизнес-колледжа, университета штата Огайо. Д-р Бейкер будут вступать в управлении и принятии Отделения наук в Университете штата Вашингтон в падении. Он является автором трех книг о предоставлении управленческих услуг и управления качеством, управления услугами: Автоматизация Услуги по управлению услугами: для принятия оперативных решений, а также службы / Качество Решение: Использование Service Management для получения конкурентных преимуществ. Он является лауреатом трех наград за выдающийся журнальных статей, написал и опубликовал 6 пригласил глав книги, семь его дела были перепечатаны в крупных маркетинговых и учебники, управление операциями, и он имеет более чем 60 рецензируемых изданиях. Профессор Кольер был выдвинут и выбран в 1991 и 1992 экзаменационной комиссии для Малькольма Болдриджа National Quality Award. В 1995 году д-р Кольер учил исполнительной программ в Англии, Франции и Аргентины, и в настоящее время преподает в доме-исполнительной программ Banc Один и Emery Worldwide.