收益管理方法、终端设备及可读存储介质技术

本申请提供一种收益管理方法、终端设备及计算机可读存储介质，涉及终端设备技术领域，方法包括：获取历史及当前行情数据，所历史及当前行情数据包括：价格数据和因子数据，因子数据包括：时间数据、空间数据和、能量数据、政策数据、民意数据、经济数据和同行数据中的至少一种，结合多种对应关系和每种对应关系对应的权重系数，确定当前价格和收益管理策略。本申请所提供的技术方案可以提高当前价格的合理性、促销的有效性和收益管理的科学性，进而可以保证稳定高效的成交率，在稳定高效的成交率基础上，成交单价进一步水涨船高，从而最终显著提高酒店所获取的收益。显著提高酒店所获取的收益。显著提高酒店所获取的收益。

【技术实现步骤摘要】
收益管理方法、终端设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及终端设备
，尤其涉及一种收益管理方法、终端设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着旅游业和商务活动的不断发展，人们在旅游和商务活动时通常会入住酒店、旅馆或家庭式公寓，而酒店、旅馆或家庭式公寓的价格也各不相同。
[0003]相关技术中，以酒店为例，针对酒店提供的多种户型，通常是从业者根据经验，期望的投资回报率，周边同行价格，以及结合节假日等信息，采用人工定价的方式，对酒店提供的多种户型间制定相对应的价格。
[0004]但是，基于人工定价的方式制定酒店户型的价格，具有一定的局限性，导致酒店的收益不稳定。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例提出了一种收益管理方法、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中基于人工定价的方式制定酒店房间的价格，具有一定的局限性，导致酒店的收益不稳定的问题。
[0006]为了实现上述目的，第一方面，本申请实施例提供一种收益管理方法，所述方法包括：
[0007]获取历史及当前行情数据，所述历史及当前行情数据包括：价格数据和因子数据，所述因子数据包括：时间数据、空间数据、能量数据、政策数据、民意数据、经济数据和同行数据中的至少一种；
[0008]建立所述价格数据与每种所述因子数据之间的对应关系以及计算出每个所述对应关系的权重系数；
[0009]根据当前行情及房态数据，结合多种所述对应关系和每种所述对应关系对应的权重系数，确定当前价格和至少一种相应促销。
[0010]可选的，所述根据当前行情及房态数据，结合多种所述对应关系和每种所述对应关系对应的权重系数，确定当前价格，包括：
[0011]根据所述历史及当前行情数据，通过多种所述对应关系进行计算，确定每种所述对应关系对应的基准价格；
[0012]根据所述历史及当前行情数据、当前行情及房态数据、所述基准价格和每种所述对应关系对应的权重系数，计算得到所述当前价格。
[0013]可选的，在所述建立所述价格数据与每种所述因子数据之间的对应关系之后，所述方法还包括：
[0014]根据所述历史及当前行情数据、当前行情及房态数据，结合多种所述对应关系和每种所述对应关系对应的权重系数，确定折扣量；
[0015]确定与所述折扣量匹配的至少一个折扣项目。
[0016]可选的，在所述根据当前行情及房态数据，结合多种所述对应关系和每种所述对应关系对应的权重系数，确定当前价格和至少一种相应促销之后，所述方法还包括：
[0017]获取按照所述当前价格和所述至少一种相应促销之后的实际销售数据和预期销售数据，以及同一时期其他酒店的其他销售数据；
[0018]通过支持向量机算法将所述实际销售数据和预期销售数据以及其他销售数据进行处理，判断所述实际销售数据是否满足预期要求，并根据判断的结果对至少一种所述对应关系以及至少一个所述对应关系的权重系数进行修正。
[0019]可选的，所述方法还包括：
[0020]通过多种所述对应关系，对未来预设时长的订单量进行预测，得到订单预测量；
[0021]根据所述预测订单量和当前实际订单量以及近期经营的状况进行综合计算，得到价格变化系数；
[0022]根据所述价格变化系数和预先根据历史及当前行情数据综合计算得到的基准价格，计算得到未来价格，所述未来价格为未来预设时长对应日期的具体价格。
[0023]可选的，所述未来预设时长包括：常规日期和特殊日期中的至少一个；
[0024]所述通过多种所述对应关系，对未来预设时长的订单量进行预测，得到订单预测量，包括：
[0025]根据所述因子数据中的所述时间数据，在多种所述对应关系中，获取与所述常规日期和/或所述特殊日期相对应的目标历史及当前行情数据；
[0026]根据所述目标历史及当前行情数据，对所述常规日期和/或所述特殊日期的订单量进行预测，得到所述订单预测量。
[0027]可选的，所述根据所述目标历史及当前行情数据，对所述常规日期和/或所述特殊日期的订单量进行预测，得到所述订单预测量，包括：
[0028]根据所述目标历史及当前行情数据，结合所述常规日期和/或所述特殊日期分别对应的多个时间段，对所述常规日期和/或所述特殊日期对应的每个时间段的订单量进行预测，得到所述订单预测量。
[0029]可选的，所述计算得到未来价格的步骤，包括：
[0030]根据以下公式计算出所述未来价格：
[0031][0032]表示未来某日房间预定量误差，即期望房间预定量与实际房间预订量之间的差距；
[0033]表示未来某日房间预定量误差与当天房间成交量之间的权重；
[0034]Y
k
：表示未来房间实际预定量；
[0035]表示期望未来房间预定量；
[0036]f
′
(U
k
)：表示激活函数在U
k
处的导数，其中U
k
为未来某日房间预定量的输入；
[0037]X
k
：表示当天房间成交量的输出，即未来某日房间预定量的输入。
[0038]第二方面，本申请实施例提供一种终端设备，其特征在于，包括：处理器，所述处理
器用于运行存储器中存储的计算机程序，以使得所述终端设备实现如第一方面中任一项所述的收益管理方法。
[0039]第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第二方面中任一项所述的收益管理方法。
[0040]本申请实施例提供的一种收益管理方法，通过获取历史及当前行情数据，该历史及当前行情数据包括：价格数据和因子数据，因子数据包括：时间数据、空间数据和能量数据中的至少一种；相应的，终端设备可以建立价格数据与每种因子数据之间的对应关系，再根据当前行情及房态数据，结合多种对应关系和每种对应关系对应的权重系数，确定当前价格。终端设备根据大量历史及当前行情数据分析得到的多种对应关系，查找确定对当前行情及房态数据相对应的当前价格，从而可以提高确定的当前价格的合理性，进而可以稳定收益。而且，可以在稳定收益的基础上，进一步提高所获取的收益。
附图说明
[0041]图1为本申请实施例提供的一种收益管理方法所涉及的收益管理系统的系统示意图；
[0042]图2为本申请实施例提供的一种收益管理方法的示意性流程图；
[0043]图3为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0044]下面以具体地实施例对本申请的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
[0045]随着社会不断发展，人们的生活品质也在不断提高，人们在工作之余可能会出行旅游或进行商务活动。而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种收益管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史及当前行情数据，所述历史及当前行情数据包括：价格数据和因子数据，所述因子数据包括：时间数据、空间数据、能量数据、政策数据、民意数据、经济数据和同行数据中的至少一种；采用决策树算法依次建立所述价格数据与每种所述因子数据之间的对应关系以及计算出每个所述对应关系的权重系数；根据当前行情及房态数据，结合多种所述对应关系和每种所述对应关系对应的权重系数，确定当前价格以及至少一种相应促销活动和促销措施。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前行情及房态数据，结合多种所述对应关系和每种所述对应关系对应的权重系数，确定当前价格，包括：根据所述历史及当前行情数据，通过多种所述对应关系进行计算，确定每种所述对应关系对应的基准价格；根据所述历史及当前行情数据、当前行情及房态数据、所述基准价格和每种所述对应关系对应的权重系数，计算得到所述当前价格。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述建立所述价格数据与每种所述因子数据之间的对应关系之后，所述方法还包括：根据所述历史及当前行情数据、当前行情及房态数据，结合多种所述对应关系和每种所述对应关系对应的权重系数，确定折扣量；确定与所述折扣量匹配的至少一个折扣项目和促销措施。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据当前行情及房态数据，结合多种所述对应关系和每种所述对应关系对应的权重系数，确定当前价格和至少一种相应促销之后，所述方法还包括：获取按照所述当前价格和所述至少一种活动和促销措施之后的实际销售数据和预期销售数据，以及同一时期其他酒店的其他销售数据；通过支持向量机算法将所述实际销售数据和预期销售数据以及其他销售数据进行处理，判断所述实际销售数据是否满足预期要求，并根据判断的结果对至少一种所述对应关系以及至少一个所述对应关系的权重系数进行修正。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过多种所述对应关系，对未来预设时长的订单量进行预测，得到订单预测量；根据所述预测订单量和当前实际订单量以及近期经营的状况进行综合计算，得到价格变化系数；根据所述价格变化系数和预先根据历史及当前行情数据综合计算得到的基准价格，计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈信全，
申请(专利权)人：深圳信望科技实业有限公司，
类型：发明
国别省市：