Интеграция прогнозирования спроса и предотвращения диссипации затрат в системе revenue-менеджмента: новый подход к сглаживанию сезонности в гостиничном бизнесе

Article History

Submitted: 2025/10/08.

Accepted: 2025/12/01.

Disclosure statement

No potential conflict of interest was reported by the author(s).

This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY-SA 4.0).

To view a copy of this license, visit

Для гостиничного бизнеса revenue-менеджмент уже не является самостоятельным как тактический подход к управлению загрузкой и ценообразованием. С помощью информационной и управленческой поддержки revenue-менеджмент должен быть интегрирован во все аспекты маркетинговой и операционной стратегии гостиничного менеджмента. В данном контексте рассмотрим revenue-менеджмент как модель возможностей максимизации доходов, ориентированную на потребителя, которая отслеживает качество продукта или услуги и анализирует последствия решений по управлению доходами.

Что подтверждается аргументацией ученого Р. Кросса, который трактует revenue-менеджмент как подход, основанный на балансировке краткосрочной максимизации прибыли и долгосрочного предоставления уникальных предложений производителями потребителям и способности предприятия определять стратегическую роль в процессе удовлетворения спроса, благодаря чему оно начинает формировать свой потребительский сегмент, выстраивать коммерческую деятельность и получать финансовые ресурсы, что обеспечивает завоевание и сохранение сбалансированной рыночной позиции [7].

Исследование потребностей потребителей как маркетинговая составляющая revenue-менеджмента основывается на сегментации рынка, ценовой дискриминации и изучении потребительского поведения. По мнению К. Андерсона, постоянный и тщательный мониторинг рыночных условий и изменений в потребительских предпочтениях является составной эффективного определения методов получения максимально возможной прибыли [6]. Ученые Р. Кросс и Дж. Хигби подчеркивают тот факт, что использование в revenue-менеджменте интеграции дифференцированного подхода и сложных методов ценообразования в совокупности увеличило прибыль многих гостиниц, анализируя при этом удовлетворенность потребителей продуктов или услуг.

Продолжая теоретическую дискуссию по анализу показателей revenue-менеджмента J 180И---------------------------- предприятий гостиничного хозяйства, Р. Клейн аргументирует, что важным является не только оценивание решений, которые позволяют оптимизировать доход, но и их функциональная направленность и своевременность. «Дифференциация ценовой политики предприятия гостиничного хозяйства может способствовать как росту доходов (имеется позитивная динамика эластичности спроса), так и вызвать снижение доходов (имеется негативная эластичность спроса)» [17].

Ссылаясь на необходимость согласования экономических показателей хозяйственной деятельности с категориальным аппаратом аксиологии revenue-менеджмента и с целью обоснования целей развития предприятий гостиничного хозяйства, способных генерировать процесс максимизации доходов, ученые З. Не-ввит, Й. Хаузер, Р. Детлев и Ц. Хео предлагают к показателям revenue-менеджмента отнести: ADR, RevPar, TRevPar, RevPAC, NRevPAR; ProPASH, ProPASM [9, 10, 14, 16].

Поскольку функционирование предприятия гостиничного хозяйства как экономического субъекта предполагает прежде всего экономические цели, которые должны соответствовать природе и сущности процесса хозяйствования, стоит отметить, что определенные показатели revenue-менеджмента одновременно являются корректными и дискуссионными.

Не вдаваясь в полемику с авторами по поводу методов оптимизации затрат, было установлено, что в научных исследованиях достаточно широко представлены теоретические выводы о том, что расходы предприятий гостиничного хозяйства являются ключевой метрикой, которая, воздействуя на финансовую стабильность и возможность прогнозирования объемов доходов, требует научно обоснованного подхода к их оптимизации в целях повышения эффективности revenue-менеджмента.

Чтобы подтвердить основную тезисную установку концепции revenue-менеджмента, согласно которой оптимизация затрат – ключевой фактор достижения эффективности, были определены последствия диссипации на основе выявления асимметрий на этапах производственной цепочки гостиничного продукта, то есть по структуре расходов.

В рамках исследования причин неэффективного использования ресурсов была проведена соответствующая работа, по результатам которой смоделирован профиль диссипации затрат предприятия Holiday Inn Калининград (рис. 1).

использованию ресурсов, вызывая рост затрат и формируя последствия диссипации. Такой подход открывает возможности для перераспределения ресурсов с целью удовлетворения потребительского спроса в условиях циклических, сезонных, трендовых, иррациональных (спекулятивных) и случайных колебаний.

Неравномерное соотношение темпа роста затрат по отношению к доходам, 32% 90 80

Неравномерное распределение постоянных и переменных затрат, 54%

Непропорциональные затраты на цифровизацию, 72%

Непропорциональные затраты на экологию и энергосберегающие технологии, 64%

Инвестиции в нерентабельные направления развития, 43%

Рис. 1. Моделирование диссипации затрат предприятий гостиничного Holiday Inn Калининград. Источник: составлено автором на основе данных внутренней системы управления отелем OPERA PMS

Fig. 1. Modeling of cost dissipation of the Holiday Inn Kaliningrad hotel enterprises

Source: Compiled by the author based on data from the OPERA PMS internal hotel management system

В приведенной модели оценивались причины диссипации затрат на различных стадиях производства гостиничного продукта. Выявив причины диссипации затрат предприятий гостиничного хозяйства на основе антидиссипа-тивного подхода к структурированию расходов в системе revenue-менеджмента, можно прийти к выводу, что минимизация диссипации затрат обеспечивается не столько регулирующим воздействием самого revenue-менеджмента, сколько его резонансным взаимодействием с внутренними возможностями системы.

На этой основе можно утверждать, что именно асимметрии как дисбаланс в распределении информации, ресурсов, знаний и возможностей приводят к неэффективному

Количественная оценка использования системы revenue-менеджмента осуществляется с применением больших массивов данных. В подобном подходе математическое моделирование является эффективным инструментом для максимизации дохода в гостиницах.

«С учетом более 120 000 различных комбинаций переменных и факторов, которые следует учитывать при максимизации дохода, поиск наиболее прибыльной комбинации требует значительных ресурсов и времени. Эффективная математическая модель позволяет сократить долю предположений, связанных с этим процессом» [13].

Проанализировав литературные источники по моделированию результатов применения системы revenue-менеджмента в работах Б. Лима, Х. Торреса, А. Вивеса [12, 18, 19], можно выделить два подхода к моделированию:

• 1.    Причинно-следственный путь: направлен на выявление ключевых факторов, определяющих поведение прогнозного показателя.

• 2.    Анализ временных рядов: позволяет предсказать будущее состояние экономического объекта, анализируя временной ряд показателей в изоляции.

Основой методологии анализа временных рядов является возможность разложения ряда на конечное число независимых компонентов, которые определяют регулярность и могут служить индикатором будущих значений.

В рамках моделирования результатов использования системы revenue-менеджмента предлагается выделять следующие четыре составляющие временного ряда:

• 1.    Долгосрочная тенденция (тренд ряда).

• 2.    Циклическая составляющая с периодом более одного года (бизнес-цикл).

• 3.    Сезонная компонента, содержащая всплески и спады внутри года (сезонный цикл).

• 4.    Случайная составляющая (остатки), включающая флуктуации, не относящиеся ни к одному из вышеуказанных компонентов.

Сегодня существует множество эффективных и разнообразных методов прогнозирования, основанных на мощном математическом аппарате [8, 12, 13, 15]. Наиболее распространенные из них включают: билинейные модели, авторегрессионный анализ различных типов, спектральный анализ, прогнозирование с использованием методов Монте-Карло, методы машинного обучения и экспертные оценки и др.

Эти методы являются наиболее известными и широко используемыми в прогнозировании. Однако в условиях кризиса колебания спроса нивелируют такой важный фактор, как сезонность, что требует дополнительного анализа.

По результатам аналитического осмысления различных методик на первом этапе анализа производится декомпозиция временного ряда Yₜ на следующие компоненты: тренд Tₜ; сезонная компонента Sₜ; остаток εₜ.

Различают два типа моделей разложения: аддитивная модель по формуле (1), мультипликативная модель по формуле (2).

• Yₜ = Tₜ + Sₜ + εₜ                 (1)

где:

• Yₜ – фактическое значение временного ряда в момент времени t;

Tₜ – трендовая компонента, отражающая общее направление изменения ряда;

Sₜ – сезонная компонента, отражающая регулярные колебания в пределах года, месяца, недели и т.п. (например, рост загрузки отеля в летние месяцы);

εₜ – случайная (остаточная) компонента, или шум, отражающая нерегулярные колебания, не объясняемые трендом или сезонностью.

• Yₜ = Tₜ _* Sₜ _* εₜ                 (2)

где:

• Yₜ – значение временного ряда;

Tₜ – тренд;

Sₜ – сезонная компонента;

εₜ – остаточная компонента.

На втором этапе рассчитывается аддитивная модель временного ряда как сумма его компонентов. Здесь происходит оценка тренда – трендовой компоненты – T. Чтобы выбрать наиболее точное уравнение тренда, целесообразно построить несколько вариантов и определить лучшее из них по точности прогнозирования.

На третьем этапе выполняется сглаживание временного ряда. Для этого, согласно [12], используется метод скользящего среднего, который, по мнению отечественных и зарубежных ученых [18], является одним из самых распространенных. В классическом варианте метод основывается на нахождении среднего значения в пределах заданного окна. Надежные результаты этот метод дает при замене среднего значения на медиану, а также при выборе адекватной ширины окна: чем шире окно, тем более сглаженным и приближенным к прямой становится тренд.

При выборе метода прогнозирования важно учитывать не только сложность математического аппарата. Он не обязательно должен быть новым или технически трудоемким – главное, чтобы прогноз был точным, своевременным, понятным для собственников и инвесторов, полезным для принятия оптимального управленческого решения, экономически оправданным (доход от прогноза должен превышать затраты на его получение).

Для решения задачи декомпозиции временного ряда была выбрана нечеткая нейронная сеть eTS (evolving Takagi-Sugeno). Так как данный метод автоматически адаптируется к изменениям входных данных во времени и подходит для онлайн-прогнозирования и работы в условиях нестабильного спроса.

В исследовании рассматривались временные ряды показателя RevPAR отеля «Holiday Inn Калининград» за 2022–2023 годы. Анализ проводился с применением собственного программного обеспечения, специально разработанного для обучения прогнозных моделей.

Полученные результаты были сравнены с результатами, полученными при помощи адаптивной нейро-нечеткой системы ANFIS ¹ , что позволило оценить точность и эффективность различных подходов к прогнозированию метрик revenue-менеджмента.

На графике (рис. 2) наблюдается резкий спад дохода, за которым следует медленная тенденция к росту с флуктуациями. В конце 2022 года отмечается еще один резкий спад, за которым следует столь же резкое восстановление.

Поскольку на графике анализируется годовая сезонность, а одного года недостаточно для ее точного выявления, полученный результат объясняется ограниченностью временного окна.

Так как частота временного ряда годовая, построение сезонного графика не дало ожидаемой полноты, поэтому для дальнейшего анализа применена модель с распределенными лагами. В таких моделях влияние предыдущих значений

(лагов) на результирующую переменную снижается по мере увеличения лага. Это означает, что наибольшее влияние оказывают ближайшие лаги, а влияние отдаленных ослабевает.

Рис. 2. Результаты оценки колебаний RevPAR отеля «Holiday Inn Калининград» на основе декомпозиции временного ряда. Источник: Составлено автором на основе моделирования нечеткой нейронной сети eTS (evolving Takagi-Sugeno)

Fig. 2. Results of assessing RevPAR fluctuations for the Holiday Inn Kaliningrad hotel based on time series decomposition. Source: Compiled by the author based on modelling of the eTS (evolving Takagi-Sugeno) fuzzy neural network.

Для учета этого поведения используется полиномиальный фильтр, особенно для тех показателей, где наблюдается плавное ослабление связи при увеличении лага. В таких случаях коэффициенты регрессии по лагам могут быть представлены полиномами разной степени, что позволяет моделировать разнообразные формы взаимосвязи между переменными.

Также целесообразно рассмотреть возможность использования геометрического или линейного фильтра. В геометрическом фильтре коэффициенты уменьшаются экспоненциально. В линейном фильтре – пропорционально величине лага (рис. 3). График лагов показывает, что существует сильная взаимосвязь между 1–4 лагами, а начиная с пятого лага, связь заметно ослабевает.

Рис. 3. График лагов с применением полиномиального фильтра колебаний RevPAR на основе декомпозиции временного ряда. Источник: Составлено автором на основе данных внутренней системы управления отелем OPERA PMS

Fig. 3. Lag plot using a polynomial filter for RevPAR fluctuations based on time series decomposition.

Source: Compiled by the author based on data from the OPERA PMS internal hotel management system

Рис. 4. Сезонные и межсезонные графики автокорреляции на основе декомпозиции временного ряда. Источник: Составлено автором на основе моделирования нечеткой нейронной сети eTS

Fig. 4. Seasonal and interseasonal autocorrelation graphs based on time series decomposition. Source: Compiled by the author based on modelling of the eTS fuzzy neural network

Рис. 5. Межсезонный график автокорреляции на основе декомпозиции временного ряда. Источник: Составлено автором на основе моделирования нечеткой нейронной сети eTS

Fig. 5. Interseasonal autocorrelation graph based on time series decomposition. Source: Compiled by the author based on modelling of the eTS fuzzy neural network

Возвращаясь к анализу сезонности во временном ряде. Для того чтобы корректно отразить сезонные и межсезонные графики, была изменена частота временного ряда с годовой на недельную. Это позволило увеличить разрешающую способность анализа и приступить к построению графиков автокорреляции (рис. 4 и рис. 5).

На графике сезонной автокорреляции вновь наблюдается тот же эффект: первые лаги демонстрируют сильную взаимосвязь, по мере увеличения лага автокорреляция ослабевает и становится статистически незначимой.

Описанные динамические изменения на графике RevPAR свидетельствуют о ряде важных экономических событий и тенденций, оказавших влияние на гостиничный рынок, в частности: колебания загрузки, изменения потребительского спроса, внешние шоки

(например, приостановка деятельности гостиничной сети IHG на российском рынке).

После изменения частоты временного ряда на недельную удалось выявить выраженную сезонность. На графике наблюдается рост доходов от пятницы до понедельника, что типично для городских отелей, бизнес-гостиниц, ориентированных на выходные заезды. Что характеризует отель Holiday Inn Калининград. Затем следует резкое снижение начиная с понедельника, что отражает снижение туристской активности в будние дни, особенно во второй половине недели.

Эти данные подтверждают важность декомпозиции временных рядов и корректного выбора частоты анализа для получения точной картины спроса и поведения доходов, а также для разработки гибких стратегий ценообразования и загрузки.

В связи с необходимостью проведения краткосрочного прогноза временного ряда показателя RevPAR было проведено сравнение простых методов прогнозирования. Простой наивный метод не применялся, поскольку характер данных не позволяет опираться на последнее наблюдение как основу для прогнозирования. Также метод среднего значения был признан нецелесообразным, так как он игнорирует как сезонную, так и трендовую составляющие, которые явно присутствуют в данных.

Сначала был апробирован метод дрейфа. Метод дрейфа – это простой линейный способ прогнозирования, который предполагает наличие тренда в данных и хорошо работает при наличии устойчивого линейного тренда. Прогноз строится на основе разности между последним и первым наблюдением. В данном случае метод дрейфа не дал удовлетворительных результатов, так как в данных RevPAR не наблюдалось устойчивой линейной тенденции.

Более подходящим оказался сезонный наивный метод. Сезонный наивный метод предполагает, что будущие значения повторяют сезонные паттерны прошлого. Что хорошо работает при выраженной сезонности (например, по месяцам или неделям). И обладает преимуществами в простоте и высокой точности при наличии сезонного поведения. В исследуемом случае метод оказался наиболее подходящим, так как в RevPAR четко прослеживаются колебания по месяцам. График полученных результатов прогнозирования представлен на рис. 6.

При анализе графика прогноз по сезонному наивному методу повторяет сезонные колебания предыдущих периодов. Синяя линия – прогноз по методу дрейфа, который показывает снижение, поскольку не учитывает повторяющуюся сезонность, а только тренд. Таким образом, сезонный наивный метод лучше подходит для данных с периодичностью, в отличие от метода дрейфа, который может вводить в заблуждение при наличии колебаний (флуктуаций).

Выявленные колебания RevPAR и загруженности номерного фонда обусловлены как внутренними стратегиями отеля, так и экзогенными темпоральными факторами (сезонность, события, поведение туристов). Такая нестабильность диктует потребность в опережающем управлении спросом, основанном не только на ретроспективном анализе, но и на моделировании будущих сценариев.

Для анализа фактора сезонности и его учета был промоделирован уровень спроса на услуги отеля Holiday Inn Калининград. Для построения модели были использованы следующие показатели за 2022–2023 год по месяцам: -----------------------------1 185 n----

Рис. 6. Сравнение результатов сезонного наивного метода и метода дрейфа.

Источник: составлено автором

Fig. 6. Comparison of the results of the seasonal naive method and the drift method.

Source: Compiled by the author загрузка отеля (Occupancy), ADR, RevPAR, общее количество реализованных номеров-ночей (Total sales), количество отмененных бронирований (Cansel’s). Для построения модели спроса (в данном случае – загрузки номерного фонда, Occupancy) был использован метод SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average) по следующим обоснованным причинам. Во-первых, как выяснилось из предыдущего анализа, данные показатели явно подвержены сезонным колебаниям, поэтому данный метод позволяет точно моделировать повторяющиеся закономерности с заданной периодичностью (в нашем случае – 12 месяцев). Во-вторых, SARIMA разработана специально для анализов и прогнозов временных рядов, таких как RevPAR, ADR или Occupancy. И позволяет обрабатывать тренды, сезонные эффекты, автокорреляцию и уровни. В-третьих, в отличие от нейросетей или гибридных моделей, SARIMA остается прозрачной и статистически интерпретируемой моделью, что удобно для отчетности в гостиничном бизнесе. А переход от простого сезонного наивного метода к SARIMA обусловлен необходимостью не только фиксировать сезонные колебания, но и комплексно анализировать динамику гостиничных показателей. Для подтверждения эффективности метода было проведено сравнение с фактическими показателями отеля за 2024 год. Результаты исследо-

Рис. 7. Моделирование спроса на услуги Holiday Inn Калининград. Ист очник: составлено автором

Fig. 7. Modeling the demand for Holiday Inn Kaliningrad services. Source: Compiled by the author

Здесь анализ RevPAR используется как основа временного ряда,  позволяющего

декомпозировать доход на тренд, сезонную и случайную составляющие. Применение моделей SARIMA, ANFIS и нейронных сетей в дальнейшем логически продолжает аналитическую линию, заложенную при изучении RevPAR, и позволяет перейти от фиксации последствий (сезонных спадов дохода) к их упреждающему управлению.

Тем самым в результате сравнения с реальными показателями Occupancy прогноз в среднем отклоняется от фактических значений загрузки на 6,1 процентных пункта, а типичная ошибка в данном методе составляет около 6,8 процентных пункта. Что показывает эффективность и приближенность к реальным данным с учетом фактора сезонности.

Формирование информационноаналитического обеспечения моделирования спроса на гостиничный продукт должно происходить с учетом специфики гостиничного предприятия, где важную роль играет анализ сезонности для целевого сегмента. Такая необходимость обусловлена идеей разнообразия (сегментации) и основана на новых возможностях сетевого развития, включая интеграцию участников рынка. Именно поэтому мониторинг факторов формирования спроса, сезонности и тренда является основой информационноаналитического обеспечения моделирования и ключевых метрик revenue-менеджмента. Это позволяет прогнозировать, как изменения в ценовой политике гостиниц будут влиять на спрос.

Все это подтверждает гипотезу о наличии связи между временными и результативными факторами, а также необходимость трансформации устоявшихся практик моделирования спроса.

Вероятность достижения целей revenue-менеджмента в условиях неблагоприятной экономической ситуации повышается при нейтрализации негативного влияния кризисных явлений и достижении паритетной динамики развития гостиничного предприятия Holiday Inn Калининград по отношению к внешней среде.

Одной из ключевых задач revenue-менеджмента в условиях выраженной сезонности и нестабильности потребительского спроса является минимизация потерь от недозагрузки номерного фонда, возникающей вследствие отмен бронирований и явления no-show. Анализ данных внутренней системы OPERA PMS, представленных в рамках эмпирического блока исследования, позволил выявить устойчивую динамику отклонений между количеством реализованных и отмененных бронирований в ряде месяцев (рис. 8)

Overbooking изначально сопряжен с рисками негативной обратной связи со стороны клиентов и дополнительных затрат на перемещение гостей. Однако при корректном прогнозировании поведенческих шаблонов, например доли no-show и cancelation, грамотном подходе к прогнозированию спроса на примере использования модели SARIMA из предыдущего раздела и управлении бронированиями, он становится инструментом повышения загрузки

янв мар май июл ceʜ ноя янв мар май июл ceʜ ноя янв мар май июл ceʜ ноя

22 22 22 22 22 22 23 23 23 23 23 23

24 24 24 24 24 24

Canseles+No show

Peализовано номepoʙ

Линия тpeʜда на отмeʜы бронирований

Рис. 8. Сравнительный анализ реализованных и отмененных бронирований.

Источник: Составлено автором на основе данных внутренней системы управления отелем OPERA PMS

Fig. 8. Comparative analysis of completed and cancelled reservations.

Source: Compiled by the author based on data from the OPERA PMS internal hotel management system

Указанные данные легли в основу апробации модели управляемого overbooking как инструмента антидиссипативного воздействия на структуру доходов и одновременно – как формы реализации механизма сглаживания сезонных колебаний.

Академическая проработка данного вопроса ограничена: существует недостаток профильных исследований, учебных материалов и адаптированных методик, учитывающих специфику отечественного спроса и сезонности. В результате практика опережает теоретическую базу: отдельные гостиницы внедряют элементы revenue-менеджмента (динамическое ценообразование, прогнозирование загрузки), но системная научная концептуализация в российских условиях пока остается недостаточно развитой.

и доходности без пропорционального увеличения расходов. В связи с чем были определены этапы внедрения модели.

На первом этапе было проведено прогнозирование вероятности отказов и незаездов на основе анализа исторических данных, полученных из системы PMS OPERA. В результате выявлено, что средний уровень отмен в отеле составляет 8–10 % в периоды низкой деловой активности и достигает 20 % в пиковые сезоны. Эти показатели легли в основу модели расчета допустимого уровня overbooking.

Следующим шагом стала идентификация целевых сегментов, подверженных наибольшей доле отмен. В их числе были выделены бронирования, оформленные через онлайн-агентства (OTA), позволяющие бронирования без предоплаты, а также индивидуальные ----------------------------1 1871

Табл. 1. Этапы внедрения модели overbooking. Источник: составлено автором

Table 1. Stages of implementation of the overbooking model. Source: Compiled by the author

Этап	Описание	Ключевые параметры и метрики
1. Идентификация источников диссипации	Оценка потерь от незаполненных номеров из-за no-show	Утраченная выручка = RevPAR × количество неиспользованных номеров-ночей
2. Формализация допустимого уровня overbooking	Анализ структуры отмен бронирований для определения безопасного уровня превышения номерного фонда	Уровень overbooking: 0,8 % (межсезонье) – 4,0 % (пиковые даты)
3. Экспериментальное внедрение	Тестирование модели overbooking в марте и апреле 2025 года на ограниченном пуле номеров	Пул: ≈4 % номерного фонда, преимущественно категории Standard, срок проживания – 1 сутки
4. Оценка экономического эффекта	Измерение эффективности через целевое использование номеров в день заезда.	Метрика: показатель day use (использованные день в день номера)
5. Мониторинг удовлетворенности клиентов	Анализ отзывов через сервис TrustYou для оценки влияния overbooking	Доля негативных отзывов по причине овер-букинга: ≤1 % от общего количества в месяц. Интегральный индекс удовлетворенности не должен существенно снизиться
6. Мониторинг и корректировка модели	Постоянный контроль и доработка модели овербукинга	Регулярный анализ данных и внесение корректировок для оптимизации

заезды без предоплаты. Именно эти категории бронирований показали наибольшую нестабильность и стали фокусной зоной для применения механизма overbooking.

Далее была проведена оценка альтернативных затрат и рисков, связанных с возможным переразмещением гостей. Расчеты показали, что средняя стоимость компенсационных мероприятий (включая оплату альтернативного размещения – upgrade, трансфер и предоставление комплиментов) составляет до 3500 рублей на номер. При этом упущенная выгода от одного неиспользованного номера достигала 10 500 рублей по показателю RevPAR, что обеспечивало положительную разницу и подтверждало экономическую целесообразность практики.

На основе проведенного анализа в марте и апреле 2025 года была реализована пилотная программа внедрения управляемого overbooking с лимитом до 1,6 % от номерного фонда в условиях загрузки номерного фонда до 92,8 %. Основным механизмом регулирования при превышении допустимого количества доступных номеров целевой категории overbooking выступало повышение категории номера. По результатам пилотного этапа модель показала устойчивые положительные результаты и была масштабирована на период высокого сезона с корректировкой лимитов до 4 % в зависимости от типа загрузки и рисков конкретных дат.

Завершающим этапом стал комплексный анализ эффективности и мониторинг рисков. Согласно полученным данным, уровень day use номеров за целевой период составил 22 номера в эквиваленте к 0,4 % от загрузки за исследуемый период. При этом количество переразмещений с применением механизма компенсации составила 14 от общего числа day use номеров. Дополнительно, согласно мониторингу отзывов на платформе TrustYou, не было зафиксировано отрицательных отзывов, что подтвердило сохранение высокого уровня удовлетворенности гостей и эффективность компенсационных мероприятий.

Результаты внедрения механизма управляемого overbooking в отеле Holiday Inn Калининград подтвердили его эффективность как инструмента не только повышения загрузки, но и устранения диссипативных процессов в системе управления затратами. Применение модели, основанной на прогнозировании потребительского поведения и сегментации рисков, позволило минимизировать потери от неэффективного использования номерного фонда и перераспределить ресурсы с учетом фактической динамики спроса. Высокая точность расчетов, гибкая корректировка стратегии в зависимости от сезонности и контроль удовлетворения гостей обеспечили положительный экономический эффект и подтвердили возможность масштабируемости подхода.

Таким образом, данная работа вносит вклад в развитие научной и методической базы управления доходами и расходами в гостиничном бизнесе, обосновывая необходимость перехода от фрагментарных практик revenue-менеджмента к системной модели, ориентированной на устойчивость, цифровизацию и ресурсную эффективность в условиях динамического спроса в течение года.

Результаты настоящей работы могут быть положены в основу стратегического планирования и трансформации операционных моделей гостиничных предприятий, ориентированных на устойчивый рост в условиях неопределенности и сезонных колебаний спроса.