千讯咨询发布的中国酒店市场发展研究及投资前景报告显示，酒店移动预订已经是大势所趋。截至2018年底，在4.10亿人规模的在线旅游预订用户中，有网上预订酒店行为的达到了30.3%，呈现出三大特点：OTA住宿业务持续增长、酒店“一站式”在线服务平台快速发展、客栈民宿发展势头良好。但另一方面，OTA端的大数据“杀熟”现象依然是一个绕不开的话题。一边是消费者的频频爆料，另一边是平台的无奈辩解，问题到底出在哪一环？
当前国内主流OTA正加速布局海外住宿市场，越来越多的酒店集团开始自建直销平台，使得预订系统内日益增长的流通数据在对接过程中，面临着来自价格实时算力和信息传送效率的巨大压力。
“杀熟”源于失败的销售逻辑
近两年利用大数据“杀熟”的事件多有发生，从行业角度来看，您觉得到底是哪里出了问题？从酒店正确的销售逻辑上说，对所有的分销对象价格都要一致，而分销商思考的是如何把最便宜的价格给到用户，这是理想的状态。但是，实际情况会有一些差异。为什么会拿到不同的价格？这取决于排列组合是否得出了最优解。
收益管理的目的并不是酒店卖得越贵越好，那就太愚蠢了。技术放在旅游业的最终目标是让游客开心，要是违反了这个目标，那就是一个错误的商业模式，所以出现这样的现象，归根到底还是销售逻辑的不科学性造成的。有时候并不一定是越便宜大家就开心了，有的人是只买贵的不买对的，这种情况也有，所以要视情况而定。过去酒店高度依赖OTA，高昂的扣点是多数酒店面临的最大难题。现在许多酒店开始试水小程序，建立直销渠道，这样的行业变化对于类似德比软件的企业而言，是否会造成影响？
比如希尔顿小程序上的实时价格就是德比软件提供的。尤其是国际酒店集团的数据要搬到中国来，在小程序上查询价格，过去可能需要三分钟，但现在可以做到实时的查询和确认。快速计算他们做不到，这就是我们的工作。无论销售渠道如何变化，其背后的价格计算都是由数据对接网络提供。
酒店分销也讲分布式计算
类似德比软件的公司好像在编制一张巨大的网，公司在整个产业链中扮演着什么身份？在这个网络上，每天会运行多少酒店的数据量？当人们在手机上选择房间数、住宿日期和其他增值服务时，平台自动给出的价格计算正是德比软件每天的工作。我们现在拥有全球18万家酒店的数据，每月处理的订单量约在800万间。在对接业务中，最重要的是实现双方交易的自动化，降低运营成本，并最大程度地解决数据对接面临的网络速度、系统运算能力、数据准确性、安全性等问题。
为解决公司建立全球数据交换体系时面临的地域问题，云服务成为了最佳的选择。2011年，我们开始与亚马逊云服务（AWS）展开合作，构造了一个全球分布式计算系统，每天仅在AWS上跑的数据量就大约有300TB，可以想象，每月AWS需要承载9PB的数据运算与处理工作。公司目前部署的EC2服务达到2500台至3000台，这个数字一直在变化中。
旅游行业的技术发展虽然具有标准化的特点，但实际上也是多样的，其复杂程度就在于技术的成熟度。所以，要让分布式计算系统有足够的适应性，就需要它足够灵活，可以适应不同的业务规模和技术成熟度，让任何一个企业都可以连接到系统的网络中与其他系统展开合作，我们把这种模式称为GDN（全球分销网络）。
数据安全是行业的最大挑战
与我们形成对标的企业，从对接服务上来说，比如美国的HBSi，主要布局是在拉斯维加斯，从渠道管理系统上说，比如澳大利亚的SiteMinder，主要做中小酒店。总体来说，这个市场比较小，而德比软件主要占据的是大型酒店集团，并在逐步拓展中小酒店的份额。
对于酒店分销市场而言，进一步提高数据对接效率的难度有多大？什么是行业最大的隐患？旅游行业是一个非常传统的行业，酒店系统的更新迭代没有那么快。另外，酒店房间的价格、房态都是变化的，各项参数的组合都会生成不同的价格，现在需要每15分钟计算一次，把参数不停地送回数据中心，再转手传输给OTA等预订网站。可见其中的计算量之大，对德比软件来说，与云服务商的深入合作是有效的解决方案，因此要求云计算的服务配置也越来越大。
一方面，可以通过云服务商的全球性资源缩短应用部署和客户之间的距离，降低服务延时，加速实现全球酒店数据的实时、智能同步。更重要的是，减少了运维成本和服务器设备的固定投入，降低了公司在新兴市场业务拓展的风险。面对常见的新区域服务用户爆发性增长的问题，已经可以通过提升服务器容量或直接横向扩展的方式加以应对，便捷性和灵活性有目共睹。
未来可做最优化的收益管理
而现在，大数据AI就是战略上的一个重要方向，有两件事情要做：一是针对运营数据，当我们找出每天100亿次操作发生的规律，分析发生的原因，有助于对我们的系统是否健康作出判断，并在问题发生前快速反应；二是让数据驱动框架，所有的消费行为包含了巨大的信息，一旦掌握了一定的商业逻辑，可以帮助酒店做规划，参与定价与决策，利用人工智能建模，对这些数据进行分析，帮助酒店计算出最优的价格，制定出效益最大化的价格策略。
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