本章小结

1.市场细分，是指酒店依据某种相对固定的特征，将整个市场划分为不同的、具有相对统一特征的小市场。为使酒店市场细分的结果能够切实地为酒店营销及收益管理活动起到帮助作用，在进行市场细分的过程中，应遵循下述原则：可衡量性原则、可进入性原则、稳定性原则和获利性原则。

2.酒店市场细分的意义：有效的市场细分是差别定价的基础；有效的市场细分为酒店优化客源结构提升收益提供了条件；有效的市场细分能够帮助酒店提升运营效率。

3.酒店通常以规模差异为依据将顾客划分为散客和团体客人两个主要的细分市场，进而以出行动机、有无协议及渠道来源等差异，将散客和团体客人进一步划分为若干个子市场。通常，酒店的散客市场可以被进一步细分为上门散客、会员散客、电子直销渠道散客、协议散客、OTA散客、旅行社散客等；酒店的团体市场划分为旅游团体、商务团体、会议团体、民航团体等次级细分市场。

4.准确的市场需求预测，不仅是酒店高效运营的基础，而且也为酒店经营者制定和实施有效的客房定价、库存分配及渠道优化策略提供了必不可少的依据。为做出准确有用的市场需求预测，酒店经营者需要收集内外部数据。其中，内部数据包括历史数据、当前数据和未来数据三个类别；外部数据，主要包括影响未来市场需求的重大事件的数据和竞争对手的相关数据。

5.酒店客房需求预测的方法多种多样。定性预测法是指通过社会调查，采用已有的历史资料和现实资料，结合人们的经验加以综合分析，进而对预测的对象、内容做出判断，其本质是以市场调研为基础的判断分析法。定量预测法是以历史数据、当前数据为基础，借助数理统计原理，通过运用数学公式、建立数学模型，对预测指标进行量化推断的方法。在酒店客房需求预测中，常见的定量预测方法可以分为因果预测、时间序列预测、基于预订进度的预测方法等。

6.酒店客房需求预测方法的选择可从以下三个方面来综合考虑：一是要考虑预测方法与预测指标适应性；二是要考虑预测方法与预测周期的匹配度；三是要考虑预测方法的可行性。

7.与传统预测相比，大数据预测具有明显的思维差异：大数据预测利用的是所有数据，而不再是一小部分数据；大数据预测不再追求精确性，而是承认混杂性；大数据预测不再追求因果关系，而是探索相关关系，尤其是数据中隐藏的相关关系。

8.尽管大数据预测在酒店及相关行业中已经崭露头角并显示出巨大的发展空间，然而其所面临的一些伦理困境也不容忽视：一是结果预判挑战自由；二是隐私披露挑战尊严；三是信息垄断挑战公平；四是固化标签挑战正义。因此，酒店企业在采用大数据技术进行预测时，应在预测效率与社会伦理之间取得平衡，尽量降低对人的自由、尊严和社会公平正义的伤害。

9.预测准确性，又可称之为“预测精确度”，通常用预测误差的大小来衡量。而预测误差的衡量有多种方式，酒店市场预测中常用的三种误差衡量指标包括：平均绝对偏差；平均绝对百分比误差；跟踪信号。

10.影响预测准确性的因素很多，主要包括：数据资料的质量；预测方法的适用性；假定的合理程度；酒店收益管理者的分析判断能力。