考慮預(yù)訂取消率的酒店退訂政策選擇演化博弈研究

盧新元, 樊雅睿, 秦澤家, 方文琪

(1.華中師范大學(xué) 信息管理學(xué)院,湖北 武漢 430079; 2.華中師范大學(xué) 湖北省電子商務(wù)研究中心,湖北 武漢 430079)

0 引言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)預(yù)訂逐漸成為主流的酒店預(yù)訂方式。Toh等[1]研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索酒店客房信息的旅客大部分會(huì)直接在網(wǎng)上進(jìn)行預(yù)訂。雖然網(wǎng)絡(luò)預(yù)訂有快捷、高效等優(yōu)點(diǎn)，但在所有的酒店預(yù)訂方式中，取消率也是最高的[2]。雅高集團(tuán)旗下酒店數(shù)字化解決方案D-Edge Hospitality Solutions的報(bào)告表明，2014年歐洲酒店的平均取消率為32.9%，2018年增長(zhǎng)至39.6%[3]。目前，實(shí)業(yè)界常采用退訂政策來(lái)應(yīng)對(duì)顧客取消預(yù)訂的問(wèn)題，例如規(guī)定取消預(yù)訂的截止時(shí)間、收取違約金等。實(shí)際上，退訂政策已經(jīng)成為酒店的一種收益管理工具[4]。近年來(lái)，隨著取消率的增加，酒店允許顧客取消預(yù)訂的條件也變得更加嚴(yán)格。雖然嚴(yán)格的退訂政策能在一定程度上彌補(bǔ)酒店的損失，但也會(huì)降低顧客的預(yù)訂意愿。因此，酒店在選擇退訂政策時(shí)面臨一定的困境：如何選擇退訂政策才能實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化？預(yù)訂取消率對(duì)退訂政策選擇的作用機(jī)制是什么？對(duì)這些問(wèn)題的探究可以為酒店的決策制定和收益管理提供一定的借鑒。

顧客以較低的成本取消預(yù)訂，是導(dǎo)致酒店收入減少的重要因素[5]。尤其當(dāng)顧客在最后一刻取消預(yù)訂時(shí)，酒店的損失尤為嚴(yán)重。酒店業(yè)具有市場(chǎng)需求波動(dòng)性大、客房服務(wù)產(chǎn)品不可儲(chǔ)存等特性，因此入住率對(duì)酒店收益和投資回報(bào)十分重要[6]。目前，學(xué)術(shù)界多聚焦于超額預(yù)訂和定價(jià)策略等，如葉飛等[7]研究雙渠道策略下的客房預(yù)留量與超訂量的決策問(wèn)題；劉淑芹等[8]構(gòu)建了基于顧客取消行為的酒店客房定價(jià)決策模型。退訂政策可以看作是防止和彌補(bǔ)因隨機(jī)取消而造成損失的合法合同[9]，為數(shù)不多的關(guān)于酒店退訂政策的研究主要集中在退訂政策的分類[5]、退訂政策對(duì)顧客滿意度的影響[10]以及對(duì)顧客行為的影響[11,12]等，其中，Chen等[9]指出取消截止期限的寬松程度顯著影響顧客的搜索和預(yù)訂行為，而取消費(fèi)用的影響并不顯著。但現(xiàn)有文獻(xiàn)還存在不足:(1)多數(shù)研究主要分析酒店退訂策略對(duì)顧客行為的影響，鮮有研究考慮顧客行為對(duì)酒店退訂策略選擇的影響;(2)對(duì)酒店收益管理的探討較少?gòu)耐擞啿呗缘慕嵌冗M(jìn)行分析。鑒于此，本文將Hotelling模型應(yīng)用于酒店的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，分析考慮顧客偏好差異和預(yù)訂取消率差異的酒店退訂政策選擇問(wèn)題。

1 基本假設(shè)與模型構(gòu)建

1.1 模型基本假設(shè)

根據(jù)Chen等[5]的研究，酒店的退訂政策可以分為：寬松政策和嚴(yán)格政策。本文中退訂政策的寬松程度主要指允許顧客取消預(yù)訂的截止期限?？紤]到分析的簡(jiǎn)便性，將市場(chǎng)環(huán)境視為僅由A和B兩家酒店組成的雙寡頭壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)。基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1本模型中一共有兩個(gè)參與主體，分別是酒店A和酒店B。酒店i(i=A,B)的策略集合為(寬松政策L，嚴(yán)格政策S)。

假設(shè)2酒店A和酒店B銷售同類產(chǎn)品，假設(shè)酒店A位于Hotelling線性城市的左端(d1=0)，酒店B位于右端(d2=1)，顧客以密度1均勻地分布在[0,1]的線性城市上。位于d處的顧客到酒店A和酒店B消費(fèi)的旅行成本分別為td和t(1-d)，t為單位距離的旅行成本，t≥1。值得注意的是，t并非真正意義上的旅行成本，而是酒店提供的產(chǎn)品與顧客偏好之間存在差異而形成的單位負(fù)效用。

假設(shè)3顧客在預(yù)訂酒店i后，取消預(yù)訂的概率為βi，取消預(yù)訂給酒店造成的單位損失記為fi，βifi則表示單位期望損失，其中fi>0。

假設(shè)4酒店退訂政策的寬松程度是影響顧客預(yù)訂決策的關(guān)鍵要素。假設(shè)酒店選擇寬松政策時(shí)，顧客的感知取消成本為0。如果酒店i選擇嚴(yán)格政策，則顧客的感知取消成本記為ci。

假設(shè)5退訂政策對(duì)酒店的聲譽(yù)具有顯著作用，顧客會(huì)給予采用嚴(yán)格政策的酒店更消極的評(píng)價(jià)[10]。聲譽(yù)會(huì)影響潛在消費(fèi)者的購(gòu)買決策從而具有一定的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[13]。因此，假設(shè)酒店i選擇嚴(yán)格政策時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一定的聲譽(yù)損失hi，hi>0。

假設(shè)6兩個(gè)酒店的市場(chǎng)需求均不為零，顧客購(gòu)買產(chǎn)品所獲得的效用為V，且V足夠大使得市場(chǎng)被完全覆蓋。

1.2 博弈模型構(gòu)建

根據(jù)以上假設(shè)，本模型存在以下四種策略組合：LL，SL，LS，SS。接下來(lái)，分別討論四種情形下酒店A和酒店B的利潤(rùn)函數(shù)。

假定單位產(chǎn)品的成本為零，則酒店i選擇寬松政策L時(shí)的利潤(rùn)函數(shù)為:

(1)

(2)

求解可得兩家酒店在SL策略組合下的最大利潤(rùn)分別為:

情形3酒店A選擇寬松政策L，酒店B選擇嚴(yán)格政策S。同理，可得兩酒店在LS策略組合下的最大利潤(rùn):

2 均衡點(diǎn)與穩(wěn)定性分析

本文主要研究預(yù)訂取消率的差異性對(duì)酒店退訂政策選擇的影響機(jī)制，因此為重點(diǎn)反映預(yù)訂取消率的效應(yīng)，假設(shè)f=fA=fB，C=cA=cB，H=hA=hB。將k作為兩酒店預(yù)訂取消率差異的代理變量，假設(shè)βA=β>0，βB=kβ，其中0

2.1 模型求解

符號(hào)標(biāo)示簡(jiǎn)化后的酒店收益矩陣如表1所示。

表1 酒店博弈收益矩陣

(3)

(4)

由此可得酒店A和酒店B選擇寬松政策的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程分別為:

(5)

(6)

2.2 酒店演化策略的穩(wěn)定性分析

由于上述平衡點(diǎn)不一定是系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略ESS，根據(jù)Friedman的理論，ESS可以從系統(tǒng)的雅克比矩陣的局部穩(wěn)定性分析得出，該系統(tǒng)的雅克比矩陣為:

(7)

接下來(lái)，根據(jù)雅克比矩陣的行列式和跡的值對(duì)系統(tǒng)的均衡點(diǎn)進(jìn)行討論。

證明根據(jù)演化博弈理論，只有同時(shí)滿足Det(J)>0和Tr(J)<0的均衡點(diǎn)才是ESS。在上述條件下，均衡點(diǎn)的行列式和跡的值如表2所示。

表2 演化系統(tǒng)的局部穩(wěn)定性分析

2.3 演化結(jié)果分析

在Hotelling模型中，t值常用于反映市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度[16]，t越大，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度越弱。在本文中，t表示顧客對(duì)酒店之間水平差異的敏感程度。

圖1 兩酒店策略選擇演化相位圖

3 演化仿真分析

本節(jié)使用Matlab模擬系統(tǒng)演化的趨勢(shì)，通過(guò)數(shù)值仿真驗(yàn)證上文博弈結(jié)論的正確性，進(jìn)一步探討主要參數(shù)變化對(duì)酒店策略選擇的影響。

3.1 變量賦值

下文以湖南省五星級(jí)酒店為例進(jìn)行數(shù)值仿真模擬分析。參照湖南省旅游飯店協(xié)會(huì)發(fā)布的2019年度湖南省酒店經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告[17]，客房租出率為57.24%，每間可供出租客房收入為270元，記為R。通過(guò)查閱相關(guān)資料，本文將退訂政策總結(jié)為三類：一是允許顧客在入住當(dāng)天免費(fèi)取消預(yù)訂；二是允許顧客提前24小時(shí)取消預(yù)訂，否則支付首晚房費(fèi)作為違約金；三是不能取消。本文在僅考慮允許顧客取消的情況下，將第一類視為寬松政策，第二類視為嚴(yán)格政策。熊偉等[11]研究發(fā)現(xiàn)，約有29.5%的顧客在抵店當(dāng)天取消預(yù)訂，因此本文假設(shè)在嚴(yán)格政策下，顧客感知取消成本=違約金×29.5%，每間可供出租客房的取消損失f=R-違約金×29.5%。另外，參考徐峰[18]關(guān)于酒店預(yù)訂量的研究，設(shè)聲譽(yù)損失H=R×13%。結(jié)合酒店行業(yè)的現(xiàn)狀，本文設(shè)變量參數(shù)初始值為：f=134，C=136，H=35，β=0.3，系統(tǒng)的初始狀態(tài)為(x0=0.5,y0=0.5)。

3.2 兩酒店策略選擇博弈演化仿真圖

(1)圖2描述了各參數(shù)滿足條件1時(shí)系統(tǒng)的演化趨勢(shì)，在保持其他參數(shù)不變的情況下，分別令k等于0.8和0.9，所得結(jié)果如圖2(a)所示，以及在保持其他參數(shù)不變的情況下，分別令t等于32和35，所得結(jié)果如圖2(b)所示。

圖2 演化過(guò)程仿真圖

圖3 演化過(guò)程仿真圖

由圖2可知，兩酒店最終都傾向于選擇寬松政策。隨著k值的增加，酒店A的收斂速度加快而酒店B的收斂速度減慢，即預(yù)訂取消率差異越小，兩酒店的收斂路徑越靠近；隨著t值的增加，酒店A的收斂速度增加而酒店B的變化并不顯著。通過(guò)計(jì)算可知，當(dāng)取消率差異減小時(shí)，酒店之間的利潤(rùn)差距也將縮小，因此選擇退訂政策的積極程度也更相近。另外，寬松政策有助于提高顧客的公平感知水平，增強(qiáng)顧客的預(yù)訂意愿，因此兩酒店均有較強(qiáng)的動(dòng)力選擇寬松政策。

(2)圖3描述了各參數(shù)滿足條件2時(shí)系統(tǒng)的演化趨勢(shì)，在保持其他參數(shù)不變的情況下，分別令k等于0.6和0.7，所得結(jié)果如圖3(a)，以及在保持其他參數(shù)不變的情況下，分別令t等于30和32，得出的系統(tǒng)演化圖見(jiàn)圖3(b)。

從圖3可知，在此條件下，酒店A傾向于選擇嚴(yán)格政策而酒店B傾向于選擇寬松政策。隨著k值或t值的增加，酒店A的收斂速度減慢，且酒店A選擇寬松政策的概率先增后減，這可能是因?yàn)閯傞_(kāi)始酒店希望通過(guò)寬松政策提高客房預(yù)訂量，但同時(shí)也增加了顧客取消預(yù)訂的可能性。并且，顧客對(duì)酒店之間的水平差異比較敏感，采用寬松政策也難以獲得更多的市場(chǎng)份額。因此，隨著時(shí)間的推移，客房的入住率逐漸下降，使得酒店A最終選擇嚴(yán)格政策。現(xiàn)實(shí)中，具有較高取消率的酒店也不斷在退訂政策上尋求改變，如希爾頓酒店和萬(wàn)豪酒店在2015年開(kāi)始采取更嚴(yán)格的退訂政策，并在2017年再一次提高了免費(fèi)取消的門檻[19]。

(3)當(dāng)各參數(shù)滿足條件3時(shí)，系統(tǒng)會(huì)以較大概率收斂于穩(wěn)定均衡點(diǎn)B(0,1)，接下來(lái)討論在此情況下，參數(shù)和對(duì)演化路徑的影響。在保持其他參數(shù)不變的情況下，分別令k等于0.8和0.9，所得結(jié)果如圖4(a)，以及在保持其他參數(shù)不變的情況下，分別令t等于20和25，得出結(jié)果如圖4(b)所示。

圖4 演化過(guò)程仿真圖

由圖4可知，在上述參數(shù)設(shè)置下，酒店A更傾向于選擇嚴(yán)格政策而酒店B更傾向于選擇寬松政策，即系統(tǒng)以較大概率收斂于ESS(嚴(yán)格政策S，寬松政策L)。顧客取消預(yù)訂的行為增加了酒店收益管理的難度[19]，相對(duì)而言，預(yù)訂取消率較低的酒店具有更大的優(yōu)勢(shì)。但隨著k值增加，取消率較低的酒店所擁有的優(yōu)勢(shì)被削弱，取消率較高的酒店選擇嚴(yán)格政策的意愿降低。在激烈的市場(chǎng)環(huán)境下，酒店很容易通過(guò)有吸引力的政策來(lái)獲取更大的需求分配。但這對(duì)具有較高取消率的酒店A來(lái)說(shuō)是相對(duì)困難的，如果競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手堅(jiān)持采取寬松政策，那么酒店A只有選擇嚴(yán)格政策才能獲得較大的利潤(rùn)。

4 結(jié)論

本文構(gòu)建了兩競(jìng)爭(zhēng)性酒店的博弈模型，分析了預(yù)訂取消率和顧客對(duì)酒店之間水平差異的敏感程度對(duì)退訂政策選擇的影響。研究發(fā)現(xiàn)：(1)當(dāng)顧客對(duì)酒店之間水平差異的敏感程度較高且兩酒店的取消率差異較小時(shí)，二者都將選擇寬松政策。(2)當(dāng)顧客對(duì)酒店之間水平差異的敏感程度較高且兩酒店的取消率差異較大時(shí)，取消率較高的酒店將選擇嚴(yán)格政策，取消率較低的酒店將選擇寬松政策。(3)當(dāng)顧客對(duì)酒店之間水平差異的敏感程度較低且兩酒店的取消率差異較小時(shí)，系統(tǒng)存在兩個(gè)演化穩(wěn)定策略，酒店選擇與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相反的策略才能獲得最大收益。

酒店在制定退訂政策時(shí)，不僅需要考慮自身預(yù)訂取消率的水平，還要結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度進(jìn)行全面分析。未來(lái)可以從以下兩個(gè)方面展開(kāi)研究：(1)研究多酒店競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，預(yù)訂取消率對(duì)退訂政策選擇的影響。(2)結(jié)合實(shí)際情況，考慮顧客取消預(yù)訂后再次預(yù)訂的情形，進(jìn)一步完善模型。