Для прогнозирования загрузки гостиницы можно использовать следующие методы:

• Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения. 1 Они анализируют большие объёмы данных, учитывают различные факторы, такие как сезонность, праздники, мероприятия и даже погодные условия, и предсказывают будущий спрос на номера. 1
• Большие данные (Big Data). 1 Гостиницы собирают информацию о бронированиях, предпочтениях гостей, оценках и отзывах, что позволяет им более глубоко понимать потребности своих клиентов и предсказывать будущий спрос. 1
• Интернет вещей (IoT). 1 С его помощью гостиницы могут собирать данные о том, как используются номера и услуги. 1 Например, считывание данных с умных электронных замков и устройств в номерах позволяет отельерам определить, какие удобства наиболее востребованы, и адаптировать свои предложения под этот спрос. 1
• Онлайн-рейтинги и обзоры. 1 Реальные отзывы и рейтинги гостиниц оказывают как прямое, так и косвенное влияние на рыночный спрос. 1 Например, часто интересные исследования и статистику по трендам продаж публикуют такие онлайн-сервисы бронирования жилья, как Ostrovok, Яндекс.Путешествия, МТС Travel, OneTwoTrip и другие. 1

Также для прогнозирования загрузки гостиницы можно использовать календарь спроса. 2 Это инструмент, который даёт возможность детально изучить изменение загрузки и других показателей отеля. 2