호텔 가격: 웹 스크래핑을 활용하여 적절한 호텔 가격 책정

환대 산업은 수년에 걸쳐 꾸준히 성장하고 있으며 둔화될 조짐을 보이지 않습니다. 디지털 지식이 풍부한 여행자는 여행을 계획, 예약 및 경험하기 위해 온라인 플랫폼을 사용하고 있습니다. 뒤처지지 않도록 환대 산업은 빅 데이터의 개념 과 올바른 호텔 가격으로 웹 데이터를 사용하여 수익 창출에 도움이 되고 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있는 다양한 방법에 점점 더 익숙해지고 있습니다.

호텔 가격을 이해하기 위해 웹 데이터가 필요한 이유는 무엇입니까?

오늘날 똑똑한 고객은 많은 것을 조사합니다. 그들은 구매 결정을 내리기 전에 여러 웹사이트의 가격을 비교합니다. 특히 환대 산업의 가격 비교 웹사이트는 이러한 활동적인 소비자를 수용하기 위해 수년에 걸쳐 급증했습니다. 이 웹사이트를 통해 소비자는 클릭 몇 번으로 여러 회사의 가격을 비교할 수 있습니다. 이는 결과적으로 기업 간의 가격 경쟁 압력을 심화시킵니다. 여기에 동적 가격 책정이 적용됩니다.

전자 상거래 및 숙박업과 같은 산업 전반에 걸쳐 적용할 수 있는 동적 가격 책정 은 매우 강력하지만 활용도가 낮은 수익 관리 도구입니다. 수익과 마진을 최대화하여 비즈니스 재무를 개선하는 확실한 방법입니다. Dynamic Pricing은 특히 치열한 경쟁에 직면한 산업에서 이미 "게임 체인저"로 찬사를 받고 있습니다.

가격 책정이 어렵습니다. 낮은 가격과 높은 가격 사이에서 적절한 균형을 찾는 것은 많은 호텔리어들이 고심하는 것입니다. 호텔 가격 스크래핑을 통해 웹 데이터를 활용하면 매일, 시간 또는 분 단위로 객실 가격을 변경하여 이익을 극대화할 수 있습니다.

호텔 가격 역학에 영향을 미치는 요인은 무엇입니까?

호텔 가격 책정 전략의 목표는 매우 간단합니다. 바로 수익을 극대화하는 것입니다. 그러나 이 복잡한 가격 책정 모델을 관리하는 것은 매우 어렵습니다. 다음과 같은 많은 요인에 따라 다릅니다.

#1: 호텔 수용 인원

호텔 가격은 주로 객실 가용성과 고객 수요에 따라 달라집니다. 호텔이 특정 이벤트에 대해 만석 예약을 예상하는 경우 객실 가격을 인상하고 매진될 만큼 충분한 예약을 얻을 수 있습니다. 마찬가지로 호텔은 예상 수용 인원이 충족되지 않으면 도착 직전 요금을 낮춥니다.

#2: 객실 유형

일반적으로 호텔의 스위트 룸 비용은 동일할 것으로 예상합니다. 그러나 각 객실의 등급이 다르고 혜택이 다르기 때문에 그렇지 않습니다. 예를 들어 해변이 보이는 방은 주차장이 보이는 방보다 비용이 훨씬 더 많이 듭니다.

#3: 할인 제공

예산에 맞는 현명한 여행자는 항상 할인과 거래를 통해 비용을 절약할 수 있습니다. 프로모션은 경쟁을 따라잡고 앞서기 위한 훌륭한 이니셔티브입니다.

#4: 경쟁사 가격

호텔은 종종 가격면에서 경쟁업체와 경쟁하여 수익을 늘리려고 합니다. 현재 시장 상황을 고려하여 고객 앞에서 전략적으로 자신을 포지셔닝하는 데 도움이 됩니다.

#5: 예약 시간/날짜

전통적으로 호텔 가격은 고객이 얼마나 미리 예약했는지에 따라 조정됩니다. 때로는 마지막 순간을 기다리는 고객이 가장 저렴한 가격으로 최고의 거래를 성사시키는 경우가 있습니다.

#6: 중앙 위치

도시의 중심에 위치한 호텔이나 인기 있는 관광지와 편리하게 가까운 호텔에 대한 수요가 많습니다. 마찬가지로 호텔에서 중요한 세미나나 회의를 주최하면 객실 요금이 올라갑니다.

#7: 계절의 변화

비수기에는 관광지 호텔의 객실 요금이 인하됩니다. 이러한 호텔은 성수기에 가격을 인상하여 수요가 줄어들기 전에 수입을 극대화할 것입니다.

#8: 수요 예측

"적정 가격"을 수정하려면 많은 예측이 필요합니다. 첫째, 경영진은 호텔 객실의 가격을 효율적으로 책정하기 위해 매일의 수요 수준을 확실히 파악해야 합니다.

#9: 네트워크 효과

네트워크 효과는 더 많은 사람들이 사용함에 따라 서비스가 제공하는 수요와 가치를 증가시킵니다. 간단히 말해서 네트워크 효과는 호텔 인기의 부산물입니다. 사람들은 매우 인기 있는 목적지에 머물기 위해 기꺼이 더 많은 비용을 지불합니다.

#10: 비즈니스 규칙

정부와 같은 규제 기관은 환대 산업을 엄격하게 모니터링합니다. 호텔 비즈니스의 가격 책정 전략은 가격 책정 규칙과 규정을 따라야 합니다.

위의 매개변수는 호텔 데이터 스크래핑을 통해 추출되어 의미 있고 잘 구조화된 사용 가능한 데이터로 변환됩니다.

동적 가격 책정이 도움이 되는 방법

동적 가격 책정은 호텔 산업에 많은 이점을 제공합니다.

• 객실 수익, 평균 일일 요금(ADT) 및 사용 가능한 객실당 수익(RevPAR) 증가
• 경쟁사 가격을 관찰하여 끊임없이 변화하는 가격 추세를 몇 분 만에 일치시킵니다.
• 자동화를 통해 더 쉽고 빠르고 정확하므로 가격 책정 프로세스를 보다 효율적으로 만드십시오.
• 가격이 인상되는 "저가에서 고가" 접근 방식과 달리 호텔이 하루의 시작에 높은 가격을 인용하고 수요가 실현되지 않으면 나중에 가격을 낮추는 "고가에서 저가" 접근 방식을 자유롭게 실험할 수 있습니다. 예약된 객실 수를 기준으로 합니다.

그렇다면 동적 가격 책정 전략은 어떻게 공식화됩니까?

그것은 호텔 데이터 스크래핑을 통해 추출된 고품질 데이터의 시기 적절하고 신뢰할 수 있는 소스를 기반으로 합니다. 웹 크롤러는 수천 개의 웹사이트에서 실시간 가격 매개변수를 구문 분석합니다.

웹 스크래핑은 호텔이 수요가 언제 높거나 낮을지 예측하는 데 도움이 됩니다. 수요가 적은 기간에 빈 객실을 예약하도록 방문자를 유치하기 위해 가격이 인하됩니다. 반대로, 호텔 가격은 휴가 성수기 또는 주요 지역 행사 주변에서 가장 높습니다. 초기 예측이 정확하지 않은 것으로 판명되더라도 실시간 수요 변동에 따라 가격을 빠르게 조정할 수 있습니다.

요금 관리 외에도 웹 데이터 스크래핑을 사용하여 다음을 얻을 수 있습니다.

#1: 통찰력 있는 데이터 분석

#2: 의미 있는 보고서

#3: 데이터 기반 전략

웹 스크래핑은 경쟁업체 조사에 널리 사용됩니다. 경쟁에서 한 발 앞서 나가는 데 도움이 되는 실행 가능한 데이터를 제공합니다. 경쟁사 가격을 관찰하는 것은 시장 반응을 측정하는 훌륭한 도구입니다. 기업은 시장 동향에 따라 프리미엄 가격 모델 또는 침투 가격 모델을 선택할 수 있습니다.

진정으로 동적인 가격 책정 모델은 보다 유연하고 개인화될 것입니다. 즉, 고객의 구매 습관에 따라 가격이 달라집니다. 웹 데이터 스크래핑을 사용하여 더 나은 가격을 찾고자 하는 소비 습관과 의향을 포함하는 고객 행동 데이터를 추출할 수 있습니다.

점점 더 많은 호텔에서 가격 정보 솔루션 을 통합하여 비즈니스를 혁신하고 있습니다. 호텔 가격 스크래핑을 통해 관련 데이터를 확보하면 고객 선호도 및 수요 곡선에 대한 더 많은 통찰력과 이해를 얻을 수 있습니다. 이 지식을 사용하여 가격 매개변수를 지속적으로 조정하여 비즈니스에 더 많은 가치를 추출할 수 있습니다.

호텔에서 웹 데이터를 활용하여 동적 가격 책정을 구현하는 방법은 무엇입니까?

동적 가격 책정 모델을 설정하려면 매개변수를 조정하고 고객 커뮤니케이션을 준비하여 계획, 사전 모델링 분석 및 가격 책정 모델을 설계 및 구축해야 합니다. 또한 호텔은 강력한 데이터 분석에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다. 그것이 재정적 간접비로 판명되면 회사는 제3자 서비스 제공업체를 선택할 수 있습니다.

PromptCloud를 사용 하여 여행 및 호텔 웹사이트에서 웹 스크래핑을 통해 추출한 깨끗하고 안정적인 경쟁사 데이터를 기반으로 동적 가격 책정 전략을 설계하십시오.