Динамическое ценообразование в отеле 456 Embarcadero Inn & Suites сократило работу с тарифами с пяти часов в неделю до одного часа в месяц. Грузинский Eco House Merisi решил похожую задачу иначе: по данным, предоставленным владельцами редакции HotelCafe.ge, когда стандартный расчёт Exely не подошёл объекту, они разработали собственную модель с помощью ChatGPT.
На практике динамическое ценообразование в отеле может работать по готовому алгоритму или по индивидуальным правилам. Оба примера показывают главное: небольшому отелю не обязательно держать отдельного revenue-менеджера, чтобы быстрее реагировать на спрос. Но готовый алгоритм подходит не каждому объекту, а автоматизация не отменяет контроля со стороны владельца.
Кейс 456 Embarcadero: около 20 часов работы в месяц
456 Embarcadero Inn & Suites — небольшой бутик-отель у океана в США. На момент описанных событий в нём было 32 номера. Управляющий Патрик Малхолланд принял объект в 2021 году и обнаружил, что цены корректируют вручную.
Ручная корректировка цен занимала около пяти часов в неделю. При этом команда не всегда успевала реагировать на рост спроса и часто продавала номера дешевле, чем могла бы.
Отель подключил RoomPriceGenie — систему управления доходом, интегрированную с его PMS Cloudbeds. Алгоритм начал рассчитывать и обновлять тарифы с учётом спроса, но менеджер сохранил возможность:
- корректировать предложенные цены;
- задавать минимальный срок проживания;
- менять тарифы сразу для нескольких категорий.
После внедрения работа с ценами стала занимать около одного часа в месяц вместо пяти часов в неделю. По нашим подсчётам, если принять четыре недели за месяц, временные затраты сократились примерно в 20 раз.
Управляющий также сообщил о росте ADR — средней цены проданного номера — и общей выручки. Однако точные финансовые показатели до и после внедрения не опубликованы. Поэтому доказанный количественный результат этого кейса — экономия времени, а не конкретный процент роста дохода.
Почему динамическое ценообразование в отеле — не просто повышение тарифа
Задача динамического ценообразования — приблизить цену к текущему спросу. Если номера на определённую дату продаются быстрее обычного, тариф можно повысить. Если до заезда осталось мало времени, а свободных номеров много, системе может потребоваться снижение цены.
На расчёт могут влиять загрузка, день недели, глубина бронирования, сезон, события, праздники и цены конкурентов. Алгоритм способен проверять эти условия чаще, чем управляющий небольшого отеля, который одновременно занимается гостями, персоналом и операционными вопросами.
Но программа не знает объект так, как его владелец. Она может не учитывать особенности отдельных номеров, нестандартную аудиторию или локальный фактор спроса. Поэтому минимальные тарифы, исключения и регулярная проверка результата должны оставаться под контролем человека.
Три готовых решения, которые можно сравнить
Для автоматизации отелю не всегда нужна отдельная RMS. Динамические цены могут рассчитываться внутри PMS, в связанном модуле или во внешней системе. Перед выбором грузинскому отелю стоит сравнить как минимум три варианта:
- Exely Price Assist анализирует загрузку, спрос, сезонность, праздники и местные события. Рекомендации можно подтверждать вручную или разрешить системе менять тарифы автоматически;
- RoomPriceGenie использует данные PMS, темп бронирований, цены конкурентов, сезонность и события. Система позволяет задавать минимальные и максимальные цены и настраивать сезонность и колебания по дням недели;
- Cloudbeds подключает внешние RMS, включая RoomPriceGenie, Rate Quantum и другие решения, которые получают данные PMS и передают обратно рекомендации или обновлённые тарифы.
Это не рейтинг и не полный список. Для типичного городского отеля одной из готовых функций может быть достаточно, если она учитывает важные условия и улучшает результат. Сравнивать нужно интеграцию с действующей PMS, возможность менять правила, степень автоматизации и стоимость.
Но наличие динамического ценообразования ещё не гарантирует, что стандартная модель подойдёт конкретному отелю.
Eco House Merisi: расчёт цены с помощью ChatGPT
По словам владельцев грузинского горного отеля Eco House Merisi в разговоре с HotelCafe.ge, стандартный расчёт Exely не подошёл объекту. У объекта своя сезонность, аудитория и набор факторов, влияющих на продажи. Поэтому владельцы описали собственные условия расчёта и с помощью ChatGPT создали модель, которая рекомендует тарифы на основе данных отеля.
Как рассказали в Eco House Merisi, после внедрения модели заметно улучшились ADR, оборот и другие показатели. Конкретные суммы и проценты отель не раскрывает: это внутренние коммерческие данные. Однако сам подход полезен другим владельцам — если универсальный алгоритм не отражает реальный спрос, его можно заменить или дополнить логикой, разработанной под конкретный объект.
По словам владельцев, рассчитанные цены пока приходится вручную переносить в Exely. Это занимает около 10 минут один-два раза в неделю. Решение не полностью автоматическое, но такая операция требует значительно меньше времени, чем постоянный мониторинг рынка и ручной расчёт каждого тарифа.
Почему это особенно важно для грузинских отелей
Спрос в Грузии заметно меняется в течение года. По данным Galt & Taggart, в выборке отелей Батуми загрузка в 2025 году составляла от 39% в феврале до 91% в августе, а ADR без НДС — от $70 в ноябре до $144 в августе. В выборке тбилисских отелей загрузка менялась от 37% в январе до 74% в июле.
Это агрегированные данные, а не показатели каждого объекта. Но они показывают, почему фиксированная цена на продолжительный период может не соответствовать реальному спросу — особенно в сезонных направлениях.
При этом городской отель, морской курорт и небольшой горный объект нельзя оценивать по одной модели. Готовая функция Exely, другой PMS или RMS может полностью решить задачу одного отеля, тогда как другому потребуется индивидуальная логика.
Даже удачную модель необходимо периодически проверять. Как рассказали владельцы Eco House Merisi, условия анализируют примерно дважды в год и при необходимости корректируют или тестируют новые правила. Менять их каждый раз необязательно: задача проверки — убедиться, что расчёт по-прежнему соответствует рынку.
По наблюдениям владельцев Eco House Merisi, в один период в Грузию приезжает больше гостей из Израиля, в другой — из стран Персидского залива или России. Вместе с составом аудитории могут меняться сроки бронирования, продолжительность проживания и чувствительность к цене. На спрос также влияют авиасообщение, погода, праздники и активность конкурентов.
Что проверить до и после внедрения динамического ценообразования в отеле
Перед настройкой полезно свериться с нашим словарём гостиничных терминов: там разобраны ADR, RevPAR и другие показатели.
До запуска отелю стоит зафиксировать базовые показатели, а затем сравнивать их с сопоставимыми периодами:
- ADR;
- загрузку;
- RevPAR;
- выручку номерного фонда;
- глубину бронирования;
- долю прямых продаж и OTA;
- время, затрачиваемое на работу с тарифами;
- стоимость системы и внедрения.
Важно сравнивать одинаковые месяцы или периоды с похожим спросом. Иначе сезонный рост легко принять за результат работы алгоритма.
Главный вывод
Кейс 456 Embarcadero показывает, насколько сильно готовая система может сократить рутинную работу: примерно с 20 часов до одного часа в месяц. Опыт Eco House Merisi показывает другое: если стандартный расчёт не подходит объекту, владельцы могут описать собственные факторы и построить индивидуальную модель.
Динамическое ценообразование в отеле требует проверки на собственных данных. Единого решения для всех отелей нет. Нужно проверить, какие данные учитывает система, можно ли менять правила и улучшаются ли после запуска ADR, RevPAR и выручка. Если готовая функция справляется с задачей, стоит использовать её. Если она не отражает поведение гостей, расчёт нужно настраивать под объект.
В результате динамическое ценообразование в отеле помогает точнее реагировать на спрос. Правильно настроенные динамические цены помогают дороже продавать номера в периоды сильного спроса и поддерживать продажи в слабые даты. Это не волшебная кнопка, а практический инструмент повышения доходности, который экономит время и работает лучше при регулярном контроле.
Источники
- RoomPriceGenie — кейс 456 Embarcadero Inn & Suites: время работы с тарифами и заявление управляющего о росте ADR и выручки.
- Exely Price Assist: критерии расчёта и варианты применения рекомендаций.
- Galt & Taggart — Tourism Market Watch, 4Q25: загрузка и ADR выбранных отелей Тбилиси и Батуми за 2025 год.