Прогнозування в ревеню-менеджменті

Анатолій МАЗАРАКІ; Марія КУЛИК; Маргарита БОЙКО

doi:10.31617/1.2022(144)01

Автор(и)

Анатолій МАЗАРАКІ Державний торговельно-економічний університет https://orcid.org/0000-0001-5283-8444
Марія КУЛИК Державний торговельно-економічний університет https://orcid.org/0000-0001-8732-7441
Маргарита БОЙКО Державний торговельно-економічний університет https://orcid.org/0000-0003-0249-1432

DOI:

https://doi.org/10.31617/1.2022(144)01

Ключові слова:

ревеню-менеджмент, прогнозування, моделювання попиту, сегментація споживачів

Анотація

Вступ. В умовах нестабільного економічного середовища для побудови ефективної стратегії розвитку вагомого значення набуває прогнозування доходів. Цифровізація бізнес-процесів, якість та оперативність прогностичного аналізу даних попиту, обсягів реалізації, стану конкуренції стають ключовими факторами успішного прогнозування.

Проблема. Ефективною цифровою технологією, що синхронізує як прогнозування, так і оперативне спостереження за станом доходів, є ревеню-менеджмент, оскільки методи ретроспективного аналізу у прогнозуванні використовують показники доходів, отриманих за попередні періоди, враховуючи чинники, що впливають на їх зміну.

Метою статті є здійснення теоретичної й аналітичної оцінки та класифікації методів прогнозування в системі ревеню-менеджменту підприємства готельного господарства.

Методи. Використано загальнонаукові методи пізнання: історичний, абстрактно-логічний та порівняння. Для визначення класифікаційних ознак прогнозування у системі ревеню-менеджменту застосовано методи аналізу та синтезу, аналогії, системного підходу; для формулювання висновків – метод теоретичного узагальнення.

Результати. Виявлено, що використання методичних підходів до прогнозування доходів дає змогу на основі превентивного аналізу коливання попиту та пропозиції на ринку обирати методи прогнозування для практичного застосування, які враховують фактори зовнішнього середовища, багатоваріантність сегментів споживачів готельних послуг і їх вплив на формування доходів.

Висновки. Нестабільність економічного середовища і змінні ринкові чинники вимагають розроблення і впровадження інноваційної моделі прогнозування, що передбачає врахування можливих трендів і тенденцій, логічного взаємозв’язку та розвитку. Це стає можливим із застосуванням комбінації підходів і методів прогнозування. Узагальнено класифікацію методів прогнозування в системі ревеню-менеджменту, що надає можливість систематизувати основні підходи.

Біографії авторів

Анатолій МАЗАРАКІ , Державний торговельно-економічний університет

д. е. н., професор, ректор

Марія КУЛИК , Державний торговельно-економічний університет

к. е. н., доцент, доцент кафедри готельно-ресторанного бізнесу

Маргарита БОЙКО , Державний торговельно-економічний університет

д. е. н., професор, завідувач кафедри готельно-ресторанного бізнесу

Посилання

Webb, T., Schwartz, Z., Xiang, Z., & Singal, M. (2020). Revenue management forecasting: the resiliency of advanced booking methods given dynamic booking windows. International Journal of Hospitality Management, 89, 102590 [in English].

Schwartz, Z., Webb, T., van der Rest, J. P. I., & Koupriouchina, L. (2021). Enhancing the accuracy of revenue management system forecasts: The impact of machine and human learning on the effectiveness of hotel occupancy forecast combinations across multiple forecasting horizons. Tourism Economics, 27(2), 273-291 [in English].

Fiori, A. M., & Foroni, I. (2020). Prediction accuracy for reservation-based forecasting methods applied in revenue management. International Journal of Hospitality Management, 84, 102332 [in English].

Antonio, N., de Almeida, A., & Nunes, L. (2019). Big data in hotel revenue management: Exploring cancellation drivers to gain insights into booking cancellation behavior. Cornell Hospitality Quarterly, 60(4), 298-319 [in English].

Bandalouski, A. M., Kovalyov, M. Y., Pesch, E., & Tarim, S. A. (2018). An overview of revenue management and dynamic pricing models in hotel business. RAIRO-Operations Research, 52(1), 119-141[in English].

Baker, T., Eziz, A., & Harrington, R. J. (2019). Hotel revenue management for the transient segment: taxonomy-based research. International Journal of Contemporary Hospitality Management [in English].

Pimentel, V., Eziz, A., & Baker, T. (2021). Patterns in Hotel Revenue Management Forecasting Systems: Improved Sample Sizes, Frozen Intervals, Horizon Lengths, and Accuracy Measures. Mathematics and Computer Science, 6(1), 8 [in English].

Doherty, T., & Fredey, C. (2020). Hotel Revenue Management: Forecasting and Budgeting. Hospitality Revenue Management: Concepts and Practices, 139 [in English].

Oficijnyj sajt Mizhnarodnoi’ merezhi goteliv "Hilton" [Official website of the International Hotel Network "Hilton"]. https://www.hilton.com/en [in English].

Oficijnyj sajt Mizhnarodnoi’ merezhi goteliv "InterContinental Hotel Group" [Official website of the International Hotel Network "InterContinental Hotel Group"]. https://www.ihg.com [in English].

Oficijnyj sajt Mizhnarodnoi’ merezhi goteliv "Raddison" [Official website of the International Hotel Network "Raddison"]. https://www.radissonhotels.com [in English].

Oficijnyj sajt Mizhnarodnoi’ merezhi goteliv "Wyndham Hotel Group" [Official website of the International Hotel Network "Wyndham Hotel Group"]. https://www.wyndhamhotels.com/en-uk [in English].

Oficijnyj sajt Mizhnarodnoi’ merezhi goteliv "Accor Group" [Official website of the International Hotel Network "Accor Group"]. https://group.accor.com/en [in English].

Weatherford, L. R., & Belobaba, P. P. (2002). Revenue impacts of fare input and demand forecast accuracy in airline yield management. Journal of the Operational Research Society, 53(8), 811-821 [in English].

Yesawich, P. C. (1984). A Market-Based Approach to Forecasting. Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, 25(3), 47-53. https://doi.org/10.1177/001088048402500314 [in English].

Weatherford, L. R., & Kimes, S. E. (2003). A comparison of forecasting methods for hotel revenue management. International journal of forecasting, 19(3), 401-415 [in English].

Kimes, S. E. (2003). Revenue management: A retrospective. Cornell hotel and restaurant administration quarterly, 44(5-6), 131-138 [in English].

Kimes, S. E., & Wirtz, J. (2015). Revenue management: Advanced strategies and tools to enhance firm profitability. Foundations and Trends® in Marketing, 8(1), 1-68 [in English].

Zeni, R. H. (2001). Improved forecast accuracy in airline revenue management by unconstraining demand estimates from censored data. Universal-Publishers [in English].

Weatherford, L. R., & Pölt, S. (2002). Better unconstraining of airline demand data in revenue management systems for improved forecast accuracy and greater revenues. Journal of Revenue and Pricing Management, 1(3), 234-254 [in English].

Van Ryzin, G. J. (2005). Models of demand. The Oxford Handbook of Pricing Mana¬gement [in English].

Van Ryzin, G. J., & Talluri, K. T. (2005). An introduction to revenue management. Emerging Theory, Methods and Applications, 142-194 [in English].

Ratliff, R. M., Venkateshwara Rao, B., Narayan, C. P., & Yellepeddi, K. (2008). A multi-flight recapture heuristic for estimating unconstrained demand from airline bookings. Journal of Revenue and Pricing Management, 7(2), 153-171 [in English].

Ivanov, S. (2014). Hotel revenue management: From theory to practice. Zangador [in English].

Yoo, M. M., & Yang, S. (2021). Forecasting Demand. Operations Management in the Hospitality Industry. Emerald Publishing Limited [in English].