Какие существуют методы прогнозирования спроса на номера в гостиницах?

Некоторые методы прогнозирования спроса на номера в гостиницах:

• Искусственный интеллект и машинное обучение. bnovo.ru С их помощью можно анализировать большие объёмы данных, учитывать различные факторы, такие как сезонность, праздники, мероприятия и даже погодные условия, и предсказывать будущий спрос на номера. bnovo.ru
• Большие данные (Big Data). bnovo.ru Гостиницы собирают информацию о бронированиях, предпочтениях гостей, оценках и отзывах, что позволяет им более глубоко понимать потребности своих клиентов и предсказывать будущий спрос. bnovo.ru
• Интернет вещей (IoT). bnovo.ru С помощью IoT гостиницы могут собирать данные о том, как используются номера и услуги. bnovo.ru 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. bnovo.ru
• Онлайн-рейтинги и обзоры. bnovo.ru Реальные отзывы и рейтинги гостиниц оказывают как прямое, так и косвенное влияние на рыночный спрос. bnovo.ru Например, часто интересные исследования и статистику по трендам продаж публикуют такие онлайн-сервисы бронирования жилья как Ostrovok, Яндекс.Путешествия, МТС Travel, OneTwoTrip и другие. bnovo.ru
• Исторические модели. edrj.ru Предполагают, что будущий спрос аналогичен прошлому. edrj.ru Это один из самых простых способов прогнозирования, но высоко зависимый от событий в прошлом (праздничные дни, масштабные мероприятия и другие события, влияющие на спрос). edrj.ru