SYSTEM AND METHOD FOR MANAGEMENT OF ROOM PRICING AND COMPUTER PROGRAM FOR THE SAME
A system for managing room pricing comprises: a data collecting unit receiving reservation information of an accommodation company, and receiving room market price information from at least one external server; and a price determination unit extracting room occupation rate, changing information from...
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Hauptverfasser: | , |
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Format: | Patent |
Sprache: | eng ; kor |
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Zusammenfassung: | A system for managing room pricing comprises: a data collecting unit receiving reservation information of an accommodation company, and receiving room market price information from at least one external server; and a price determination unit extracting room occupation rate, changing information from the reservation information, generating reservation speed information based on the room occupation rate changing information, and determining a room price by using the reservation speed information and room market price information. Therefore, according to the system for managing room pricing, the room price can be determined by using the occupation rate changing trend of the day, the number of pick-ups of the day, a lead time rate reflecting a long-term trend, and a booking pace that is uniquely defined to reflect a low-performance adjustment value and the like, for each room pricing. Resultantly, an adequate sales price can be calculated, which can produce the maximum profit for each forthcoming date and each type based on real-time data and previously accumulated big data. Furthermore, the price can be managed in real time accordingly, thereby maximizing the company′s profit rate.
객실 가격 관리 시스템은, 숙박 업체의 예약 정보를 수신하며, 하나 이상의 외부 서버로부터 객실 시장가 정보를 수신하도록 구성된 데이터 수집부; 및 상기 예약 정보로부터 객실 점유율 변화 정보를 추출하고, 상기 객실 점유율 변화 정보에 기초하여 예약속도 정보를 생성하며, 상기 예약속도 정보 및 상기 객실 시장가 정보를 이용하여 객실 가격을 결정하도록 구성된 가격 결정부를 포함한다. 상기 객실 가격 관리 시스템에 의하면, 객실의 가격 산정 시마다 당일의 점유율 변화 추세, 당일 픽업(pick up) 건 수, 장기 추세를 반영한 리드타임(lead time) 비율 및 저성과 조정값 등을 반영하도록 고유하게 정의된 예약속도(booking pace)를 이용하여 객실 가격을 결정할 수 있다. 그 결과, 실시간 데이터 및 과거 축적된 빅 데이터(big data)를 기반으로 미래의 일자 별, 타입별로 최대 수익을 낼 수 있는 적정 판매 가격을 산정할 수 있으며, 이에 따라 실시간으로 가격을 관리함으로써 업체의 수익률을 극대화할 수 있다. |
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