Модуля 1 Вероятность и прогнозирование доходов гостиницы
Тема: Расширенный калькулятор для прогнозирования доходов гостиницы
Цель:
Научиться использовать расширенный калькулятор для прогнозирования доходов гостиницы.
Понять, как тариф, населенность, вероятность и другие факторы влияют на expected revenue.
Проанализировать expected revenue по месяцам, дням недели, тарифам и уровням загрузки.
Сделать выводы о том, при каких значениях параметров expected revenue достигает своего максимума.
Научиться использовать обратное нормальное распределение для расчета expected revenue.
Материалы:
Презентация
Расширенный калькулятор expected revenue
Графики зависимости expected revenue от различных параметров
Ход выступления:
1. Введение:
Приветствие.
Краткое напоминание о предыдущих уроках.
Цель данного урока: изучение расширенного калькулятора expected revenue.
2. Теоретическая часть:
2.1. Расширенный калькулятор expected revenue:
Расширенный калькулятор позволяет прогнозировать expected revenue с учетом:
Дифференцированных тарифов по дням недели и месяцам.
Вероятности достижения различных уровней загрузки.
Обратного нормального распределения для расчета вероятности.
Демонстрация работы расширенного калькулятора.
2.2. Анализ expected revenue:
Анализ expected revenue по месяцам:
Выявление сезонных колебаний expected revenue.
Определение наиболее и наименее доходных месяцев.
Анализ expected revenue по дням недели:
Выявление дней недели с пиковой и низкой загрузкой.
Определение оптимальных тарифов для разных дней недели.
Анализ expected revenue по тарифам:
Определение зависимости expected revenue от тарифа.
Выбор оптимального тарифа с учетом спроса и вероятности загрузки.
Анализ expected revenue по уровням загрузки:
Определение зависимости expected revenue от уровня загрузки.
Выбор оптимального уровня загрузки с учетом затрат и доходов.
3. Обратное нормальное распределение:
Формула обратного нормального распределения.
Пример расчета вероятности достижения заданного уровня загрузки.
Использование обратного нормального распределения в калькуляторе expected revenue.
4. Выводы:
Расширенный калькулятор expected revenue - мощный инструмент для прогнозирования доходов гостиницы.
Тариф, населенность, вероятность, сезонность, день недели и другие факторы влияют на expected revenue.
Анализ expected revenue по различным параметрам позволяет оптимизировать ценообразование и загрузку гостиницы.
Обратное нормальное распределение - полезный инструмент для расчета вероятности достижения заданного уровня загрузки.