本文首发于《中国会计报》9月26日6版。作者：韩晓、蒋光婴、刘钢、施梦珺、王珂琼、许伟、于洋、张冀申、曾惠娜，上海国家会计学院EMPAcc第25期学员。

全球酒店行业竞争激烈，酒店定价决策显著影响竞争对手的盈利与定价策略，定价模型是各参与者的一场复杂博弈。博弈论为理解和预测市场竞争行为提供框架，助力酒店模拟评估场景、推导策略风险收益，制定长期收益最大化的定价策略。

博弈论在酒店动态定价中的应用

现代酒店收益管理体系高度依赖动态定价，即根据波动的需求、供应及竞争对手的定价，实时调整房价。从被动、历史数据驱动的收益管理转向主动、博弈论驱动的动态定价，对于酒店维持竞争优势和避免在实时市场中发生破坏性价格战至关重要，能帮助酒店分析市场格局，预测竞争对手的举动，并制定反制策略。

产品差异化和非价格属性是博弈论酒店定价模型的关键战略杠杆。它们是抵御伯特兰悖论、促进更盈利竞争均衡的重要防御手段。酒店可创造独特的价值主张，避免价格战，形成价格高于边际成本的纳什均衡。联合分析是量化此类差异化价值的方法工具，为战略定价提供经验基础。

博弈论还可用于设计忠诚度（会员）计划。忠诚度（会员）计划是酒店业的常见战略工具。博弈论可用于设计这些计划，以激励重复入住，同时确保这些激励成本不超过其收益，创建培养长期关系、降低客人价格敏感度的计划，在竞争博弈中形成对自己有利的局面。

酒店通过重复博弈影响长期消费者行为、建立竞争护城河的战略举措，改变酒店和消费者“支付矩阵”的长期策略，将重点从短暂价格竞争转向持续消费者价值，从而摆脱纯粹价格战的零和性质。

国际酒店集团GPO系统案例分析

某国际酒店集团作为全球最大酒店公司之一，借助复杂收益管理系统和专业团队优化客房定价与库存，目标是提升综合竞争力、增加市场份额溢价、加强成本管理、简化流程，最大化36个以上品牌组合的整体收入。

该集团的团体定价优化工具（GPO）是决策支持系统的典型案例。它隐性引用博弈论原则应用于酒店定价策略，为团体订房活动模拟特定时间区间内的最优房价，供销售经理谈判参考。GPO自2006年末投入运营以来，显著提升该酒店的盈利能力和团体业务的销售流程。

GPO会根据场合、团体规模、季节等影响价格敏感度的因素细分团体消费者，运用回归模型、决策树等统计方法分析数据，其核心是用逻辑模型估算定价曲线，以预测特定价格下赢得团体业务的概率，汇总酒店定价数据建立稳定的“参考价格”，结合价格弹性模型和预期利润建立利润函数，用优化算法预测最大化利润并保障销售经理响应时间，还曾开发依赖模型解决最优价格过高问题。

计算“替代成本”是团体定价的另一个关键要素。GPO通过预测无约束的个人和团体需求、预订取消概率与数量及当前库存房间数量进行计算，帮助销售经理了解接受团体预订的真实机会成本，并推荐合适替代日期防止业务流失。

尽管GPO未明确说明使用博弈论，但底层机制植根于博弈论原则。

一是最优房价推荐。GPO的目标是通过最大化预期利润推荐“最优房价”，同时考虑消费者接受价格的概率。这直接与一个参与者（酒店）为了最大化其效用或收益而做出战略性举动，以与另一个参与者（消费者）的预期策略（支付意愿）相一致。

二是替代成本。替代成本的计算体现了战略权衡或机会成本的概念，这是博弈论中的一个基本要素，即接受一个结果意味着放弃另一个潜在更有价值的选择。这是内部资源分配的战略博弈。

三是消费者接受概率（定价曲线）。将赢得业务的概率建模为价格的函数，本质上是试图理解和预测消费者的“策略”或对不同价格优惠的反应函数，这是分析博弈中竞争互动的关键组成部分。

四是谈判范围和支持数据。为销售经理提供谈判范围和实时数据（可用性、潜在替代、接受概率）使他们能够参与动态谈判博弈。某酒店（通过酒店的销售经理）和消费者都根据可用信息和感知到的价值调整其策略，旨在实现一个相互接受但个体最优的结果。

五是实时定价和适应性。对实时库存整合和根据动态需求（如经济衰退期间）调整定价的强调，展示了一种持续的、动态的战略方法。这使得该酒店能够根据不断变化的市场条件和消费者行为动态调整定价策略。

该酒店对收益管理专业人员和复杂系统（如GPO）的巨额投资，标志着酒店行业认识到酒店定价模型是一个复杂的动态战略功能，需要持续优化和动态适应，而不仅仅是一个静态的运营任务，对市场份额、收入增长和盈利能力至关重要。

博弈论驱动酒店收益管理的未来方向

一是数据驱动决策和预测分析的关键作用。

有效的博弈论定价高度依赖于强大的数据驱动决策，需要利用实时销售和竞争对手定价数据，实施先进的预测分析来预测定价变化的影响，借助支付矩阵进行情景规划。

市场数据的准确性至关重要，错误输入会导致动态定价策略失效。动态定价能让企业实时获取价格模式以调整其定价计划。

此外，算法预测与人工判断的相互作用增加了复杂性，这表明纯粹自动化的博弈论系统需专业人员监督改进。这指向弥合理论模型与实际系统实施之间的差距，以及存在持续研发的需求，未来需要构建强大数据基础设施和先进分析能力，并长期更新换代。

二是博弈论与现有收益管理系统整合。

将复杂的博弈论模型与现有收益管理系统完全整合是重大挑战。传统的收益管理侧重于历史需求模式和价格弹性，与竞争对手无关，未来需融合不同的视角，以预测竞争对手策略，优化价格变化时机以实现长期价值，并分析战略性消费者行为。

如某酒店GPO在准确拟合定价曲线、确保统计显著模型与业务直觉相符存在困难。虽然人工智能和博弈论模型能提供强大的分析能力，但人工判断在推翻算法预测方面仍起关键作用，尤其在动态和不确定的市场条件下。

未来并非单纯追求自动化，而是通过先进博弈论工具增强人类的战略智能，形成协同方法以最大化长期价值。