Price Policy Formation for Hotel and Restaurant Complexes Using Information Technology (original) (raw)

2020, Naukovij vìsnik Hersonsʹkogo deržavnogo unìversitetu

У статті досліджується інструментарій інформаційних систем розподілу подорожей для прийняття рішень щодо ціноутворення готельно-ресторанного комплексу (ГРК), метою якого є використання відкритих даних для формування оптимальної ціни готельних номерів. Під час розроблення програми туру враховується множина чинників (маршрут подорожі, перелік туристичних компаній-партнерів, перелік та склад послуг, що надаються під час туру, діапазон розважальних заходів тощо), розроблених для туристів за допомогою інформаційних систем Sabre, AMADEUS, Galileo, Worldspan. Змоделювавши ціноутворення за допомогою програмного інструменту RStudio для готельно-ресторанних комплексів із використанням відкритих даних системи Booking і g.port, було одержано, що якісніший прогноз щодо ціноутворення для ГРК Залізного Порта дає змогу виконати ресурс g.port, який користується більшою популярністю в даному сегменті ринку за рахунок привабливіших фінансових умов для власників ГРК. Велика диференціація цін на Booking погіршує якість прогнозу ціни. Коефіцієнт детермінації під час формування ціни на Booking дорівнює 33%, тоді як на g.port-71%. Серед основних чинників впливу, що є статистично значимими, виявлено відстань до моря, зручності в номері і наявність басейну. Спрогнозовано середню ціну номеру з кухнею і без кухні та довірчий інтервал для прогнозної ціни на основі відкритих даних для Booking і g.port. Підготовлено рекомендації щодо формування ціноутворення з урахуванням статистично значущих чинників впливу. Ключові слова: готельно-ресторанний комплекс, інформаційна система, множинна регресія, дескриптивна статистика. Кобец В.Н., Иванов В.В., Михайлова В.А. ФОРМИРОВАНИЕ ПОЛИТИКИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ГОСТИНИЧНО-РЕСТОРАННЫХ КОМПЛЕКСОВ СРЕДСТВАМИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В статье исследуется инструментарий информационных систем распределения путевок для принятия решений по ценообразованию отельно-ресторанного комплекса (ОРК), целью которого является использование открытых данных для формирования оптимальной цены гостиничных номеров. При разработке программы тура учитывается множество факторов (маршрут путешествия, перечень туристических компаний-партнеров, перечень и состав услуг во время тура, диапазон развлекательных мероприятий и т. п.), разработанных для туристов с помощью информационных систем Sabre, AMADEUS, Galileo, Worldspan. Смоделировав ценообразование с помощью программного инструмента RStudio для гостинично-ресторанных комплексов с использованием открытых данных системы Booking и g.port, получено, что качественный прогноз по ценообразованию для ОРК Железного Порта позволяет выполнить ресурс g.port, который пользуется большей популярностью в данном сегменте рынка за счет привлекательных финансовых условий для владельцев ОРК. Большая дифференциация цен на Booking ухудшает качество прогноза цены. Коэффициент детерминации при формировании цены на Booking равен 33%, тогда как на g.port-71%. Среди статистически значимых факторов влияния определены расстояние к морю, удобства в номере и наличие бассейна. Спрогнозирована средняя цена номера с кухней и без кухни и доверительный интервал для прогнозной цены на основе открытых данных для Booking и g.port. Подготовлены рекомендации по формированию ценообразования с учетом статистически значимых факторов влияния. Ключевые слова: гостинично-ресторанный комплекс, информационная система, множественная регрессия, дескриптивная статистика. Kobets Vitaliy, Ivanov Vsevolod, Myhaylova Valentyna. PRICE POLICY FORMATION FOR HOTEL AND RESTAURANT COMPLEXES USING INFORMATION TECHNOLOGY The paper explores the tools of travel distribution information systems for decision-making concerning pricing of hotel and restaurant complex (HRC), the purpose of which is to use open data to form the optimal price of hotel rooms. The development of the tour program takes into account many factors (travel route, list of partner travel companies, list and composition of services provided during the tour, ауковий вісник Херсонського державного університету Н range of entertainment activities, etc.) developed for tourists using such information as systems Saber, AMADEUS, Galileo, Worldspan. By modeling pricing through the means of RStudio software tool for hotel and restaurant complexes using the open data of the Booking and g.port system, it was obtained that a better pricing forecast for the Zaliznyy Port HRC allows the resource g.port, which is more popular in this market segment due to more attractive financial conditions for the owners of HRC. Substantial price differentiation on Booking worsens the quality of the price forecasting. The coefficient of determination for pricing model on Booking is 33%, while on g.port is 71%. Among the main influencing factors that are statistically significant are the distance to the sea, the comfort of the room and the availability of a swimming pool. Estimated average room price with and without kitchen and confidence interval for the forecast price based on open data for Booking and g.port. Prepared recommendations for the formation of pricing taking into account statistically significant factors. Price of vacation package will decrease on 1,34 UAH if at the distance to the sea increase on 1 meter. Price of vacation package will increase on 1641 UAH if there are conditions in the room. Dummy variable (the presence of a swimming pool) will increase on about 966 UAH if hotel includes swimming pool. Average room price will be 9,537 UAH for a room with a kitchen and 6,228 UAH for a room without a kitchen. With a probability of 95% price confidence interval will vary from 7750 UAH up to 11636 UAH for g.port for a room with a kitchen and from 4979 UAH up to 7792 UAH for a room without a kitchen. Using Booking.com Analytics or other open data, we can access big data that reflect sales level in the hotel. This data can help to form the optimal price per room.