Hotel revenue management for the transient segment: taxonomy-based research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to (1) organize the open literature on hotel revenue management systems, (2) compare practitioner systems in terms of functionality and (3) integrate (1)-(2) into research stream recommendations for the open literature with an empirical focus. Design/methodology/approach The authors use Nickerson’s taxonomy development method from the field of information systems to build the taxonomy. Findings New forecasting areas include developing a metric for the degree of strategic fit of a hotel’s pricing strategy and using it in conjunction with quantifications of online reviews for predictions. New price optimization avenues include determining whether a lack of congruence between customer perceptions of fairness and trust and pricing history has a detrimental effect on overall hotel performance and determining which combinations of flexible products, decision-maker risk aversion, nonparametric forecasting and reference effect optimization features work best in which situations. Originality/value This is the first study to combine vendor activities outside the technical realms of forecasting and price optimization with an emphasis on the choice modeling technical framework. This study points to several promising studies using qualitative methods, action research and design science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».