Для прогнозирования загрузки гостиницы можно использовать следующие методы и инструменты:

• Календарь спроса. 1 Он позволяет детально изучить изменение загрузки и других показателей отеля. 1 Для этого нужно проанализировать загрузку в количественном и процентном показателях, уровни спроса (высокий, средний, низкий и критичный) и финансовые показатели (доход отеля от продажи номерного фонда, ADR, RevPAR). 1
• Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения. 2 Они анализируют большие объёмы данных, учитывают различные факторы, такие как сезонность, праздники, мероприятия и даже погодные условия, и предсказывают будущий спрос на номера. 2 Например, в системе Bnovo алгоритмы машинного обучения фильтруют исторические данные продаж отеля от 12 месяцев, определяют тенденции недельной и годовой сезонности, учитывают спрос в праздничные дни. 2
• Большие данные (Big Data). 2 Гостиницы собирают информацию о бронированиях, предпочтениях гостей, оценках и отзывах. 2 Это позволяет им более глубоко понимать потребности своих клиентов и предсказывать будущий спрос. 2 Накапливать и хранить данные позволяют современные системы управления гостиничным бизнесом. 2
• Интернет вещей (IoT). 2 С его помощью гостиницы могут собирать данные о том, как используются номера и услуги. 2 Например, считывание данных с умных электронных замков и устройств в номерах позволяет определить, какие удобства наиболее востребованы, и адаптировать свои предложения под этот спрос. 2
• Онлайн-рейтинги и обзоры. 2 Реальные отзывы и рейтинги гостиниц оказывают как прямое, так и косвенное влияние на рыночный спрос. 2 Например, часто интересные исследования и статистику по трендам продаж публикуют такие онлайн-сервисы бронирования жилья как Ostrovok, Яндекс.Путешествия, МТС Travel, OneTwoTrip и другие. 2

Также для прогнозирования загрузки гостиницы можно использовать специальные сервисы, например, Bnovo, которые анализируют работу отеля и автоматически рассчитывают, какими будут загрузка и доходность объекта в будущем. 4