JP5580879B2 - 旅行価格最適化（ｔｐｏ） - Google Patents

Description

本願は、米国特許法第１１９条（ｅ）のもとに、米国特許出願第６１／１６８，９９４号（２００９年４月１４日出願、名称「Ｔｒａｖｅｌ Ｐｒｉｃｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ」）の利益および優先権を主張し、ＰＣＴ出願番号：ＰＣＴ／ＵＳ０９／６６５７６（名称「Ｍａｒｋｅｔ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｐｒｉｃｅ Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ」に関連している。これらの両方が、本明細書において、全体が参照により援用される。

本発明の一例示的側面は、概して、収益管理および価格設定の分野に関し、より具体的には、少なくとも接客、カーレンタル、乗客輸送、航空貨物、および他の関連する劣化しやすい資源業界の分野における動的価格設定の目的のための価格志向型予測および最適化に関する。

ＴＰＯ（旅行価格最適化）は、全てのネットワーク規模の需要および供給検討事項の同時評価を実施することによって、品物および／またはサービスの最適価格を推奨する、業界中立または業界にとらわれない価格最適化ソリューションである。ＴＰＯは、在庫に対する最大収益を達成するように設計される最適時間段階的価格プロファイルを生成する。

最適化技法は、ベースライン需要予測、競合他社の情報、在庫データ、ならびに現実世界の物体を表す他の関連パラメータおよびデータを利用し、ユーザが在庫に対する最大収益を達成する最適価格を決定する。最適化機能は、収益の最大化または増加、利益の最大化または増加、および市場占有率の最大化または増加のうちの１つ以上に関することができる。

ＴＰＯは、相互作用型のグラフィカルユーザインターフェースにおいて操作することができる、推奨価格プロファイル（最適化できる）を生成し、予約サイクルにおいて、現在どの価格が変更されるべきか、および後でどの価格が変更されるべきかを示す。価格がどのように需要に影響を与えるかを概算するために価格志向型予測を使用して、ＴＰＯは、ユーザが収益、利益、または市場占有率を最大にするように援助する。

ＴＰＯは、過去のリソースまたは過去のＤＦＵ（需要予測単位）によって価格を推奨する。最適化の一般的な動作は、現在残っている日から開始し、消費開始日付までに及ぶ、推奨価格のプロファイルを推奨することである。消費開始日が近づくにつれて、最適化は、その後、予約レベルおよび競合他社の価格における変化に応答して、価格変更を推奨する。

前述は、そのいくつかの側面の理解を提供するように、本発明の簡単な要約である。この要約は、本発明およびその多様な実施形態を網羅する概要でも、広範にわたる概要でもない。本発明の主要または重要な要素を識別することでも、本発明の範囲を記述することでもなく、以下に提示されるより詳細な説明に対する導入として、本発明の選択された概念を簡素化された形式において示すことを意図する。理解されるように、上述または以下に詳細を説明する特徴のうちの１つ以上を単独または組み合わせて利用する、本発明の他の実施形態が可能である。

本発明の例示的実施形態は、以下の図面を参照して詳細を説明する。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
価格決定見直し工程を提供する方法であって、該価格決定は、現実世界の劣化しやすい資源を表し、
予約データ、在庫データ、容量データ、予測データ、および市場基準価格のうちの１つ以上を受信することと、
モデルパラメータおよびカレンダー情報のうちの１つ以上を受信することであって、該モデルパラメータは、ベースライン需要予測、競合他社の情報、相対加重、在庫データパラメータ、現実世界の物体を表すデータ、ペナルティ、およびモデル構成パラメータを含む、ことと、
最適価格プロファイルを生成および表示することであって、該最適価格プロファイルは、特定時期に対する価格推奨を含む、ことと
を含む、方法。
（項目２）
推奨レートを１つ以上の予約システムに自動的にアップロードすることをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
制約予測評価機能を起動することであって、上記制約予測評価機能は、収益および合計予約のためのより現実的な見積もりに到達するように、上記価格推奨の実装を詳細にシミュレーションする、ことをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
将来の予約および在庫情勢をシミュレーションすることをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
上記価格推奨の無効化を可能にするための手段を提供することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
上書きされた価格推奨を予約システムにアップロードすることをさらに含む、項目５に記載の方法。
（項目７）
上記価格推奨は、接客、カーレンタル、乗客輸送、航空貨物、貨物、および劣化しやすい資源業界のうちの１つ以上のためである、項目１に記載の方法。
（項目８）
上記価格推奨は、相互作用型グラフィカルユーザインターフェースにおいて操作できる価格プロファイルの中に表示され、上記相互作用型グラフィカルユーザインターフェースは、現時点で課金すべき価格および後の時点で課金すべき価格を示す、項目１に記載の方法。
（項目９）
上記価格決定見直し工程は、価格がどのように需要に影響を与えるか、収益、利益、または市場占有率を最大にするかを概算するために、価格志向型予測を使用する、項目１に記載の方法。
（項目１０）
インターフェースは、上記価格推奨を受容、拒否、または変更するためのユーザ入力を受信する、項目１に記載の方法。
（項目１１）
ペナルティは、上記価格推奨の近似性を制御する、項目１に記載の方法。
（項目１２）
潜在的に予約可能である全レートのリストとともに、上記レート間の関係の明細を提供する、レートメニューが提供される、項目１に記載の方法。
（項目１３）
価格決定見直し工程を提供することが可能なシステムであって、該価格決定は、現実世界の劣化しやすい資源を表し、
予約データ、在庫データ、容量データ、予測データ、および市場基準価格のうちの１つ以上を受信する価格決定システムと、
モデルパラメータおよびカレンダー情報のうちの１つ以上を受信する最適価格推奨モジュールであって、該モデルパラメータは、ベースライン需要予測、競合他社の情報、相対加重、在庫データパラメータ、現実世界の物体を表すデータ、ペナルティ、およびモデル構成パラメータを含み、最適価格プロファイルを生成かつ表示し、該最適価格プロファイルは、特定時期に対する価格推奨を含む、モジュールと
を備える、システム。
（項目１４）
推奨レートを１つ以上の予約システムに自動的にアップロードする自動パイロットモジュールをさらに含む、項目１３に記載のシステム。
（項目１５）
制約予測評価機能を起動する制約予測モジュールであって、上記制約予測評価機能は、収益および合計予約のためのより現実的な見積もりに到達するように、上記価格推奨の実装を詳細にシミュレーションする、モジュールをさらに備える、項目１３に記載のシステム。
（項目１６）
将来の予約および在庫情勢がシミュレーションされる、項目１３に記載のシステム。
（項目１７）
上記価格推奨の無効化を可能にするための手段を提供することをさらに含む、項目１３に記載のシステム。
（項目１８）
上書きされた価格推奨は、予約システムにアップロードされる、項目１７に記載のシステム。
（項目１９）
上記価格推奨は、接客、カーレンタル、乗客輸送、航空貨物、貨物、および劣化しやすい資源業界のうちの１つ以上のためである、項目１３に記載のシステム。
（項目２０）
上記価格推奨は、相互作用型グラフィカルユーザインターフェースにおいて操作できる価格プロファイルの中に表示され、上記相互作用型グラフィカルユーザインターフェースは、現時点で課金すべき価格および後の時点で課金すべき価格を示す、項目１３に記載のシステム。
（項目２１）
上記価格決定見直し工程は、価格がどのように需要に影響を与えるか、収益、利益、または市場占有率を最大にするかを概算するために、価格志向型予測を使用する、項目１３に記載のシステム。
（項目２２）
インターフェースは、上記価格推奨を受容、拒否、または変更するためのユーザ入力を受信する、項目１３に記載のシステム。
（項目２３）
ペナルティは、上記価格推奨の近似性を制御する、項目１３に記載のシステム。
（項目２４）
潜在的に予約可能である全レートのリストとともに、上記レート間の関係の明細を提供する、レートメニューが提供される、項目１３に記載のシステム。
（項目２５）
本明細書に説明される実質的な側面のうちのいずれか１つ以上。
（項目２６）
項目１から１２のいずれか１項に記載の機能を実施するための１つ以上の手段。
（項目２７）
実行時に、項目１から１２のいずれか１項に記載の機能を実施する命令を有する非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。

図１は、本発明に従う例示的価格決定システムを示す。 図２は、本発明の動作の例示的方法を示す流れ図である。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。 図３〜１２は、本発明に従う価格決定システムに関連する例示的ユーザインターフェースを示す。

本発明の例示的実施形態は、価格最適化システム、ならびに業界中立の価格最適化ソリューションを決定するための技法および方法に関して、詳細に説明する。しかしながら、概して、本発明のシステムおよび方法は、複数の環境および／または業界において、他の種類のデータのために、ならびに他の種類の予測または最適化のために同等に適することを理解されたい。

本発明の例示的システムおよび方法はまた、価格最適化決定アーキテクチャ、さらに関連の通信、ハードウェア、データ構造およびフィード、ならびにソフトウェア構成要素に関しても詳細に説明する。しかしながら、本発明を不必要に曖昧にすることを回避するために、以下の説明は、ブロック図形式において示される場合がある、またはそうでなければ要約または既知の、周知の構造およびデバイスを省略する。

説明の目的のために、本発明の完全な理解を提供するように、多数の詳細が明記される。しかしながら、本発明は、本明細書に明記される具体的な詳細にとらわれず、多様な方式において実践される場合があることを理解されたい。

さらに、本明細書に図説される例示的実施形態は、配列されるシステムの多様な構成要素を示すが、システムの多様な構成要素は、通信ネットワークおよび／またはインターネット等の分散ネットワークの遠位部分に、あるいは専用のセキュア、非セキュア、および／または暗号化システム内に位置付けできることが理解される。

このように、システムの構成要素は、１つ以上のデバイスに組み合わせる、または分散ネットワーク等の分散ネットワークの特定のノード上に配列できることを理解されたい。以下の説明から理解されるように、演算の効率性という理由のために、システムの構成要素は、その動作に影響を及ぼすことなく、分散ネットワーク内の任意の場所に配置することができる。例えば、多様な構成要素は、予測、最適化、または販売の製品スイート、あるいはその何らかの組み合わせを用いて位置付けることができる。同様に、本システムの１つ以上の機能部分は、演算デバイスとサーバとの間に分散することが可能である。

さらに、要素を接続する通信チャンネルを含む、多様なリンクは、有線または無線リンク、あるいはその任意の組み合わせ、あるいは接続された要素へおよびそこからデータを供給および／または通信することが可能な、任意の他の既知または今後開発される要素にできることを理解されたい。本明細書に使用されるモジュールという用語は、その要素に関連する機能性を実施することが可能である、任意の既知または今後開発されるハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはその組み合わせを言うことができる。本明細書に使用される決定、計算、および演算という用語、ならびにそれらの変形は、同義に使用され、任意の種類の方法論、工程、技法、算術演算またはプロトコルを含む。

本明細書に使用される「自動化」という用語およびその変形は、工程または動作が実施される時に、有形の人間の入力なく実行される任意の工程または動作を言う。しかしながら、工程または動作の実施が、工程または動作の実施前に受信される、有形または無形を問わず、人間の入力を使用する場合であっても、工程または動作は自動化することができる。人間の入力は、そのような入力が、工程または動作がどのように実施されるかに影響を及ぼす場合、有形であると見なされる。工程または動作の実施に同意する人間の入力は、「有形」であると見なされない。

本明細書に使用される「コンピュータ読み取り可能媒体」およびコンピュータ読み取り可能記憶媒体という用語は、実行のためにプロセッサに命令を提供する際に関与する、任意の非一時的有体記憶および／または伝送媒体を言う。そのような媒体は、非揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含むがこれらに限定されない、多数の形式をとる場合がある。非揮発性媒体は、例えば、ＮＶＲＡＭ、あるいは磁気および／または光学ディスクを含む。揮発性媒体は、主記憶装置のような動的記憶装置を含む。コンピュータ読み取り可能媒体の一般的形式は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、あるいは任意の他の磁気媒体、光磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光学式媒体、パンチカード、紙テープ、穴または変形のパターンを備える任意の他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、およびＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、メモリカード等のソリッドステート媒体、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、以下に説明するようなキャリア波、あるいはコンピュータが読み出すことができる任意の他の媒体を含む。電子メールへのデジタルファイル添付物あるいは他の自己完結型情報アーカイブまたは一連のアーカイブは、有体記憶媒体に同等の分散型媒体と考えられる。コンピュータ読み取り可能媒体がデータベースとして構成される時、データベースは、リレーショナル、階層、オブジェクト指向型等の任意の種類のデータベースの場合があることが理解される。したがって、本発明は、その中に本発明のソフトウェア実装が記憶される、有体記憶媒体または分散型媒体、ならびに先行技術で認識される同等物および次世代の媒体を含むと考えられる。

また、本発明は例示的実施形態の点から説明されるが、本発明の個別の側面は各々個別に請求できることを理解されたい。

本発明の一例示的実施形態が接客業界で動作する状況は次の通りである。しかしながら、本明細書の技法および概念は、鉄道、貨物、航空貨物、レンタカー等を含む任意の業界、および概して、任意の劣化しやすい資源物品／サービス業界に拡張できることが理解される。

ＴＰＯの処理を支えるデータベースおよびメモリデータのモデルは、リソース、パッケージ、需要予測単位（ＤＦＵ）、ならびに縦方向の任意の特定の業界（例えば、接客、カーレンタル、または旅客鉄道等）に特定されない他のエンティティの点から表される。

主要なビジネスエンティティは次の通りであるが、上記のように、概して、他の属性も使用できることが理解される。

ＴＰＯ内の例示的価格志向型需要モデルは、需要を価格増分率の１次関数として表現する。価格増分率は、独自の価格と基準価格との間のパーセント差である。ＴＰＯのほとんどの意図する用途において、基準価格は、競合他社のレートの加重平均から構成される、市場価格として更新される。ＴＰＯは、標準加重平均以外に、他の競合他社のレートの要約メトリクスの使用を可能にし、例えば、要約メトリクスとして競合他社のレートの分布の特定のパーセンタイルの使用がサポートされる。したがって、ＴＰＯの価格志向型需要モデルは、需要が独自の価格および競合他社の価格の両方の関数として変化することを可能にする。
・独自の弾力性：そのＤＦＵの価格の１パーセントの変化に対して、ＤＦＵに要求される数量の増減率。ＤＦＵの価格の変化がどのようにその需要に影響を及ぼす可能性があるかを示す、弾力性の値。
・相互弾力性：別のＤＦＵの価格の１パーセントの増減に対して、ＤＦＵに要求される数量の増減率。影響を与えているＤＦＵに対する価格の変化がどのように影響を与えられたＤＦＵの販売数量に影響を及ぼすかを示す弾力性の値。
・市場基準価格：競合他社のレートの購買データから演算される値で、価格志向型予測および最適化において使用される。

接客業の宿泊価格決定の場合、ＴＰＯは、浮動小数点価格を推奨する連続最適化を実行し、つまり、ＴＰＯは、例えば、＄５３．１５４２または＄８２．１９６または任意の他の価格を推奨する場合があることを意味する。旅客鉄道の場合、ＴＰＯは、予め指定されたプライスポイントの集合の中から価格を推奨できる。例えば、最適化技法は、代替の｛＄６９、＄７９、＄８９｝の離散集合の中から価格を選択できる。

ＴＰＯの離散プライスポイント最適化能力は、接客業の宿泊価格のために開発されたその連続最適化特徴の拡張であり、それらの特徴に対する置換ではない。例えば、ＴＰＯ内の１次需要価格モデルは、ＴＰＯの離散プライスポイント拡張に保存できる。

ＴＰＯはまた、リソースおよびリソースのパッケージの両方を最適化できる。例えば、ＴＰＯは、リソースレベル（例えば、ＮＰＯ＿ＲＥＳＲＣ＿ＤＴレベルで接客業の宿泊レベル）で、またはパッケージレベル（例えば、ＮＰＯ＿ＰＫＧ＿ＤＴレベルで、接客業の（到着日、ＬＯＳ）レベル）でのいずれかで価格を推奨するように構成することができる。
・ＮＰＯ＿ＲＥＳＲＣ＿ＤＴ：この表は、過去のリソースに対して、最適化のための主要な入力および出力を保管する。
・ＮＰＯ＿ＰＫＧ＿ＤＴ：この表は、過去のパッケージに適した情報を保管する。

加えて、推奨価格および現行価格の近似性を制御するペナルティを調整できる。例えば、ＴＰＯは、推奨価格を現行価格から離すことに対する最適化の抵抗を大きく、または小さくのいずれかに調整することができる、ペナルティ値を含む。これらのペナルティ、ＰＲＩＣＥ＿ＩＮＣＲＥＡＳＥ＿ＰＥＮＡＬＴＹおよびＰＲＩＣＥ＿ＤＥＣＲＥＡＳＥ＿ＰＥＮＡＬＴＹ（ＮＰＯ＿ＲＥＳＲＣ＿ＣＡＬ＿ＰＡＲＡＭのデータベース表の中）は、現行価格よりも高いまたは低い推奨の不均衡処罰を可能にする。

例えば、ソリューションは、顕著な数の予約が手元に既に存在する時に、価格減少を行うことを非常に躊躇するように構成できる。この手法は、ビジネスユーザが、キャンセル／再予約の行動を制限することを援助できる。同様に、手元の予約が低い時、ソリューションは、上または下いずれかの方向の価格変更を行うことを非常に希望するように構成できる。
・ＴＰＯ＿ＮＰＯ＿ＲＥＳＲＣ＿ＣＡＬ＿ＰＡＲＡＭ：この表は、季節特定のリソースパラメータに関する情報を保管する。
・ＰＲＩＣＥ＿ＤＥＣＲＥＡＳＥ＿ＰＥＮＡＬＴＹ：現行販売価格よりも低い価格を推奨することに伴うペナルティ。
・ＰＲＩＣＥ＿ＩＮＣＲＥＡＳＥ＿ＰＥＮＡＬＴＹ：現行販売価格よりも高い価格を推奨することに伴うペナルティ。

レートメニューの概念もまた内面化できる。例えば、レートメニューは、潜在的に予約される可能性があるレートの全てのリストに加えて、レート間の関係の明細を伴う。ＴＰＯは、ある商品の価格が別の商品の価格の関数である状況となる、相対的価格決定を理解する。接客業界においては、顧客は、所定の企業の従業員または所定の組織のメンバーであるおかげで、通常の販売レートの１０％割引の対象となる場合がある。

ＴＰＯは販売レートを推奨し、ＴＰＯは、他の価格がその販売価格の１０％割引に等しくなるように設定される場合があること、およびそのセグメントにおける需要は、販売価格の１０％割引である価格に応答することを理解する。これらの価格メニューの関係は、ＮＰＯ＿ＲＥＳＲＣ＿ＢＫＴ＿ＰＡＲＡＭデータベース表のＭＥＮＵ＿ＯＦＦＳＥＴ＿ＴＹＰＥおよびＯＦＦＳＥＴ＿ＶＡＬ列に指定される。
・ＮＰＯ＿ＲＥＳＲＣ＿ＢＫＴ＿ＰＡＲＡＭ：この表は、過去のリソースおよびバケットに適した情報を保管する。
・ＭＥＮＵ＿ＯＦＦＳＥＴ＿ＴＹＰＥ：倍数、付加的、またはメニュー以外のタイプのうちの１つ。
・ＯＦＦＳＥＴ＿ＶＡＬ：ＴＰＯ ＤＦＵ価格に到達するように、リソース価格の組み合わせに適用される調整値。

旅行価格最適化（ＴＰＯ）ユーザインターフェース（ＵＩ）の例示的特徴のうちのいくつかは次の通りである。
・現在残っている日と消費開始日との間に実装されることになる異なる価格から成る、最適推奨価格プロファイルを生成する。
・異なる集合レベルで、浮動小数点価格推奨を提供する。
・繁忙期だけでなく、予測範囲の全ての日に対して価格決定を促進する。
・最適化の中心において競争性のあるレートデータをモデル化する。
・需要がどのように価格の変化に応答するか、すなわち、独自および相互の商品弾力性を理解する。
・ユーザが、需要、残りの稼動率、および競合他社に対する情勢に関する決定に基づくことを可能にする。
・未制約の需要を予測することによって、ユーザが最小利益の将来の予約を排除することを可能にする。
・ユーザが、価格推奨がどのように高、中、および低の優先度に決定されるかを指定することを可能にする。
・ユーザが、中央予約システム（ＣＲＳ）への自動的アップロードのための推奨（優先度に基づく）を選択することを可能にする、自動パイロット機能を提供する。
・ユーザが、市場基準価格を演算するために使用される、各競合他社のリソースに対する加重パーセントを割り当てることを可能にする。
・ユーザが、推奨レートに対して、レートの閾値ならびに最高および最低の絶対価格限度を設定することを可能にする。
・最適化の後に、制約予測評価（ＣＦＥ）シミュレーション工程を提供する。ＣＦＥは、収益および合計予約に対するより現実的な見積もりに到達するように、価格推奨の実装を詳細にシミュレーションする。

例示的実施形態に従い、図１は、例示的価格決定システム１００を図示する。価格決定システム１００は、最適価格推奨モジュール１１０と、価格推奨ユーザインターフェース（ＵＩ）モジュール１２０と、離散最適化モジュール１３０と、連続最適化モジュール１４０と、自動パイロットモジュール１５０と、プロセッサ１５５と、メモリ１６５と、レートメニューモジュール１７０と、加重パーセントモジュール１８０と、ＣＦＥモジュール１８２と、データベース１９０と、ＵＩ管理モジュール１９５と、を備える。

動作中、価格決定システム１００は、１つ以上の情報源、需要および供給情報を、任意選択的に１つ以上のネットワーク１０およびリンク５を経由して、受信する。次いで、ベースライン需要予測、競合他社の情報、在庫データ、現実世界の物体を表すパラメータおよびデータのうちの１つ以上に基づいて、時間段階的価格プロファイルが決定され、出力される。

例えば、第１の例示的実施形態に従い、最適価格推奨モジュール１１０は、収益、利益、または市場占有率のうちの１つ以上を最大にするように、最適価格を決定する。例えば、ディスプレイデバイス上の入力デバイス（図示せず）および関連のユーザインターフェースを経由して、ユーザは、希望する最適価格のタイプを選択する。最適価格推奨モジュール１１０は、算術プログラミングを利用する最適化技法に基づいて動作する。算術プログラミングは、１次プログラミング、整数プログラミング、２次プログラミング等のうちの１つ以上を含む多種多様な方法に及び、これらの全ては、本明細書に開示される技法と併用することができる。算術プログラミングを使用して解決される問題は、所定の算術およびビジネス制約を対象として最大または最小のいずれかになる目的関数（収益、コスト、市場占有率）を含む。モデル内の変数は、算術プログラミングモデルが行うことが必要な決定である。最適価格推奨モジュール１１０は、その中の目的が価格の２次関数としてモデル化される収益の最大化を含む、２次プログラムを利用する。その解決は、任意選択的に、ＩＢＭ（登録商標）のＣＰＬＥＸ、Ｌｉｎｄｏ（登録商標）の最適化製品等の第三者の解決機能、または概して任意の第三者の解決機能によって実行することができる。

最適価格推奨モジュール１１０は、次いで、データベース１９０内に保管される最適推奨価格プロファイルを決定し、ＵＩ管理モジュール１９５の協力を得て、今日および将来の全ての日にサービスに対して課金する価格である最適価格プロファイルを生成する。

例えば、（構成可能な）範囲に基づいて、最適価格推奨モジュール１１０は、今日から開始して、その将来の日付に至るまでの全ての日の、ホテルでの将来の宿泊に対する最適価格プロファイルを推奨する。予約システム（図示せず）において通常実行される内容は、その将来のサービス日付に対する現在の推奨であるが、最適価格推奨モジュール１１０は、次に、適切なＵＩ上に表示できる完全に最適化された価格軌道を生成する。最適価格推奨モジュール１１０は、指定される目的関数条件（収益または市場占有率を最大化する等）に基づいて、そのように実行する。

ペナルティおよびモデル構成パラメータは、次いで、推奨される価格決定にペナルティを加重するように、システムによって利用されることができる。例えば、算術プログラミングモデルは、主要メトリック（収益、利益等）と一定のビジネス制約に対する違反との間のトレードオフを可能にするように、目的関数に組み込まれたペナルティを有することができる。最適価格推奨モジュール１１０には、レートメニューモジュール１７０によって管理されるレートメニューと呼ばれる所定のルールが存在し、その他の価格がどのように最適価格推奨モジュール１１０が生成する標準正規価格に相対して確立されるべきかを規制する。しかしながら、これらのルールは必ずしも満たすことができない可能性があるので、これらのルールからの偏差を最小にする最適価格を生成することが重要である。これらのレートメニュー違反の容認範囲は、高額のペナルティが、プライマリメトリックを犠牲にしてルールに従うことをシステムに強制する場合、小額のパネルティは、最適価格推奨モジュール１１０が、プライマリメトリックに基づいて価格決定することを可能にするという、ペナルティスキームによって管理される。

最適価格推奨モジュール１１０はまた、競合他社のレートデータをモデル化することも可能である。より具体的には、競合他社のレートは、関連の市場基準価格適用において説明される技術を介して、最適価格推奨モジュール１１０内にモデル化される。市場基準価格モジュールは、個別の競合他社価格を取得し、それらを競合他社の相対的加重に基づいて、加重パーセントモジュールおよび選択するアルゴリズム（例えば、加重平均、ｋ番目のパーセンタイル等）の協力を得て、単一の市場基準価格に組み合わせる。最適価格推奨モジュール１１０は、次いで、市場基準価格に対する最適価格推奨を生成する。

上述のように、システムはまた、制約予測評価シミュレーション工程を提供することも可能である。制約予測評価機能（ＣＦＥ）は、現行価格プロファイルで予測される予約および収益と、ＴＰＯの最適価格プロファイルを比較する能力を提供する、最適化後の離散イベントシミュレータである。ＣＦＥは、ＣＦＥモジュール１８５を介して、手元の予約、予測、および価格志向型測定値を取得し、利用可能容量が与えられた場合、各価格プロファイルで入る予約を受容するように、離散イベントシミュレーションを実行する。ＣＦＥを通して、最適化において部分的にのみ満たされていたかもしれないどの制約も、制約された容量に対して予約が到達するので、より厳密に強制実施することができる。同様に、ＣＦＥは、限定された販売可能な在庫を用いて現行価格で販売することを継続する結果をシミュレーションする機会を与える。

自動パイロットモジュール１５０は、ユーザが、例えば、中央予約システム（ＣＲＳ）等への自動アップロードのための推奨（優先度に基づく）を選択することを可能にする、自動パイロット能力を提供する。自動パイロットモジュールからのデータは、ＣＲＳ上への統合を促進するように、例えば、標準のファイル形式で保存することができる。

何らかの種類の価格決定の場合、最適価格推奨モジュール１１０は、ＴＰＯが、例えば、＄５３．１５４２または＄８２．１９６または任意の他の価格を推奨する場合があることを意味する、浮動小数点価格を推奨する、連続最適化（連続最適化モジュール１４０の協力を得て）を実行する。旅客鉄道の一特定例示的実施形態を見ると、ＴＰＯは、予め指定されたプライスポイントの集合の中から価格を推奨できる。例えば、最適化技法は、代替の｛＄６９、＄７９、＄８９｝の離散集合の中から価格を選択できる。

ＴＰＯの離散プライスポイント最適化能力は、離散最適化モジュール１３０の協力を得て実装され、検討されるように、接客の宿泊価格に対して開発された連続的最適化特徴の拡張であって、それらの特徴の置換ではない。例えば、ＴＰＯ内の１次需要価格モデルは、ＴＰＯの離散プライスポイント拡張の中に保存できる。

ＴＰＯはまた、リソースおよびリソースのパッケージの両方を最適化できる。例えば、ＴＰＯは、リソースレベル（例えば、ＮＰＯ＿ＲＥＳＲＣ＿ＤＴレベルで接客業の宿泊レベル）で、またはパッケージレベル（例えば、ＮＰＯ＿ＰＫＧ＿ＤＴレベルで、接客業の（到着日、ＬＯＳ）レベル）でのいずれかで価格を推奨するように構成することができる。

図２は、価格決定システムの動作の例示的方法の概要を示す。特に、制御は、ステップＳ１００で開始し、ステップＳ１０５に続く。ステップＳ１０５で、予約データは、例えば、１つ以上の予約システム／ブッキングシステムからロードされる。次に、ステップＳ１１０で、在庫データも、例えば、１つ以上の予約／ブッキングシステムからロードされる。次いで、ステップＳ１１５で、有効な容量が決定される。制御は次いで、ステップＳ１２０に続く。

ステップＳ１２０で、ベースライン需要予測等の１つ以上の予測が呼び出される。次に、ステップＳ１２５で、市場基準価格は、例えば、同時継続出願の市場基準価格システムの出力から、呼び出される。次に、ステップＳ１３０で、モデルパラメータおよびカレンダー情報が呼び出される。制御は次いで、ステップＳ１３５に続く。

ステップＳ１３５で、ユーザによって受信される入力を経由して、収益、利益、市場占有率等の目的関数が指定される。次に、ステップＳ１４０で、最適化算術問題が作成され、ステップＳ１４５で、解決機能が起動される。検討されるように、解決機能は、ＩＢＭ（登録商標）のＣＰＬＥＸまたはＬｉｎｄｏ（登録商標）の最適化製品等の第三者の解決機能にすることができる。制御は次いで、ステップＳ１５０に続く。

ステップＳ１５０で、最適価格プロファイルが生成され、任意選択的に、ディスプレイ上のユーザインターフェースに表示される。次に、ステップＳ１５５で、自動パイロットモジュールは、中央予約システム等にレートを自動的にアップロードするために呼び出され、レートの見直しは必ずしも必要とされない。次いで、ステップＳ１６０で、収益および合計予約に対してより現実的な見積もりに到達するように、価格推奨の実装を詳細にシミュレーションする、制約予測評価シミュレーション工程が起動される。制御は次いで、ステップＳ１６５に続く。

ステップＳ１６５で、将来の予約および在庫情勢が理解され、Ｓ１７０で、価格推奨の無効化が可能になる。例えば、ユーザは、適切なインターフェースおよび入力デバイスを経由して、例えば、ユーザ特定の知識、ビジネス要件、企業の目標、予測アクティビティ、または概して任意の条件に基づいて、価格推奨の１つ以上を無効にすることができる。次いで、ステップＳ１７５で、１人以上のユーザのユーザ修正価格無効化は、例えば、中央予約システムにアップロードすることができる。制御は次いで、ステップＳ１８０に続き、制御シーケンスが終了する。

図３〜１２は、収益管理タスクを用いてユーザを支援するように設計される例示的なユーザインターフェースを図示する。一例示的目標に従い、収益管理は、１日あたり３０分未満で達成することができる。より具体的には、例示的ユーザインターフェースは、例えば、フランチャイズの接客環境において実装されるように設計される。これは、無数のレベルの経験、専門知識を代表する個人を含む、非常に広範囲のユーザコミュニティを伴い、中央予約管理グループに属さない、収益管理において最小の訓練しか受けていない、１日のうちに実施する収益管理に加えて多数の他の職務を有する、および収益管理に関して他の運用者とかなりの頻度では必ずしも話すことがない場合がある、多数を含む。

これを念頭に、本発明の一例示的側面は、全く新しいユーザ体験として設計され、既存の収益管理ワークフローよりもはるかに簡単な価格収益工程を実現することを意図する。本明細書に示される多様な例示的ユーザインターフェースは、レート推奨を見直す際にユーザに有用である情報だけを提供することを意図して、新規に設計された。ユーザインターフェースの一例示的主題は、１日あたり３０分の収益管理である。これを念頭に、ユーザは、１２０日のカレンダーを見直し、例外的推奨が行われた時には何週間も推奨を見直し、必要な場合には推奨レートを受容、拒否、または変更することを毎日求められる。ユーザはまた、アップロードするための全てのレートを見直すように求められる。上記のアクティビティの各々に対するユーザインターフェース画面を以下に説明する。

より具体的には、図３は、日曜日から開始して、１度に７日の選択した期間に対して、１泊あたりの単一販売レートがユーザに示される場合の例示的推奨ペインユーザインターフェースである。同じ画面上で、サポートするデータの複数の構成可能なビューが使用可能であり、これらを以下に説明する。図３の推奨ペインは、日付情報３１０、以前のレート情報３２０、ライブレート情報３３０、推奨レート情報３４０、ステータス情報３５０、および送信するレート情報３６０を含み、全て日付３７０別に表に整理される。

図４に示される推奨見直しインターフェースは、予約範囲に対する宿泊価格の完全なリストをユーザに提供する。これはまた、ユーザが、例えば、ＣＲＳに最適レートをアップロードする前の最終の見直し画面にすることもできる。推奨見直しインターフェースは、優先度情報４１０、日付情報４２０、以前のレート情報４３０、推奨レート情報４４０、ライブレート情報４５０、曜日情報４６０、アップロードするレート情報４７０、およびステータス情報４８０を含む。確認できるように、ステータス情報は、ほとんどのレート実装が実装されているが、１つのレートが失敗したことを示す。また、ユーザが、例えば、ＣＲＳに推奨レートをアップロードすることを可能にする、アップロードボタン４９０等の選択可能ボタンも提供される。

検討されるように、一例示的目標は、収益管理を可能にする簡素化されたワークフローを提供することである。第１のステップに従い、図５に示されるユーザインターフェースに関連して、ユーザは、１２０日のカレンダーを見直し、例外的推奨が行われる時に何週間も推奨を見直し、必要に応じて、推奨レートを受容、拒否、または変更するように求められる。より具体的には、このアクティビティは、１）レート推奨が高、中、または低の優先度を誘引する日を強調するカレンダー５１０、２）ユーザが価格推奨を見直し、無効にすることを可能にする推奨ペイン５２０、および３）推奨を見直す際に最も有用であることがわかるサポートデータのビューをユーザに提供するサポートデータペイン５３０という３つの区画に分割される、図５に示される週間ビュー画面を使用して、実行することができる。

図６は、価格志向型予測の簡単な指標、すなわち、推奨レート６２０での需要に比較される以前のレート６１０での、または、例えば、カレンダー上で選択される７日間の合計需要をユーザに提供する、例示的需要ビューユーザインターフェースを示す。このインターフェースにおいて、毎日、左側の列は、以前のレートで販売されるであろう客室を示し、右側の列は、推奨レートで販売されるであろう客室を示す。また、販売可能な客室６４０、および現在のＯＴＢ６３０（購入可能）の数に関する情報も使用可能である。

図７に示されるレートビューユーザインターフェースは、例えば、最適化が、カレンダー上で選択される７日の期間の新しい推奨を生成する前にホテルに対して、レート推奨を競合他社７１０、または以前のレート７５０と比較する簡単な方式をユーザに提供する。レート見直しインターフェースの中に含まれる例示的情報は、例えば、カレンダー上で選択される１週間の競合他社のデータ７１０、市場レート情報７２０、競合他社の最低７３０および最高７４０レート情報、以前のレート情報７５０、ならびに推奨レート情報７６０を含む。

図８は、カレンダー上で選択された７日の期間の「客室」の在庫ステータスの簡単なビューをユーザに提供する、例示的在庫ビューインターフェースを示す。例えば、インターフェースは、現在予約済み情報８１０、振替可能情報８２０、ブロック内グループ情報８３０、選択グループ情報８４０、在庫の現在予約済み情報８５０、販売不可能情報８６０、およびオーバーブッキング情報８７０等の情報を含むことができる。

図９は、価格を推奨レートに変更することから生じる可能性がある、売上構成における予測変化の簡単なビューをユーザに提供する、例示的レート構成ビューのユーザインターフェースを示す。この場合、売上構成は、事前に定義される顧客またはレートセグメントの集合の各々から生じる可能性がある、各宿泊の販売の部分として定義される。示されるように、例示的ユーザインターフェースは、販売レート情報９１０、割引情報９２０、企業全国情報９３０、企業地方情報９４０、およびグループ情報９５０を含む。

図１０は、推奨価格プロファイルおよび関連の予約の予測軌道が今日の日付と到着日との間で従うことが予測される方向を示す、例示的レート曲線インターフェースを示す。これは、将来の日付に対するレート推奨を受容するかどうかを決定しようとしているホテルに対するデータをサポートするツールとして非常に有用にできる、最新技術の特異な機能である。この例示的インターフェースにおいて、以前のレート情報１０００、推奨レート情報１０１０、以前のレート情報で販売されるであろう客室１０２０、推奨レート情報で販売されるであろう客室１０３０、および現在残っている日１０４０がチャート上に表示される。

ユーザの次のステップは、アップロードのためのレートを全て見直すことである。より具体的には、アップロードのために選択されるレートは、図１１に示される推奨見直し画面に要約される。これは、簡単で構成可能なスプレッドシート様の推奨ビューを提供し、ユーザが必要な場合はさらに変更を行うことを可能にし、または、より経験の豊富なユーザに対しては、１日の推奨を見直すためのより迅速な代替手段を提供する。前述の推奨ユーザインターフェースに類似して、見直しレートインターフェースは、優先度情報１１００、日付情報１１１０、以前のレート情報１１２０、推奨レート情報１１３０、ライブレート情報１１４０、曜日情報１１５０、アップロードするレート情報１１６０、ステータス情報１１７０、およびレートがアップロード予定であることを確認するウィンドウ１１８０を含む。

図１２は、図１１に示される推奨見直しインターフェースの構成を可能にする、例示的ユーザインターフェースを示す。例えば、部分１２１０は、現行販売レート、販売不可能、グループおよびブロック、振替可能、競合他社の最高、現在のＯＴＢ、競合他社の最低、最終推奨価格、選択グループ、現在予約済み、オーバーブッキング、販売可能客室、および市場レート等の表示可能な使用可能な列を示す。選択された列部分１２２０は、ユーザに、選択されている１つ以上の列を示す。理解されるように、同等の構成インターフェースは、例えば、再編成、色の変更、および概してユーザがユーザインターフェースを操作することを可能にする標準のカスタマイズオプションのうちのいずれかを可能にする、本明細書に表示されるユーザインターフェースのうちのいずれかのために提供することができる。

本発明の例示的システムおよび方法は、データベース、データ分析、データ処理、価格決定、およびデータ構造に関して説明してきた。しかしながら、本発明を不要に曖昧にすることを回避するために、説明は、いくつかの周知の構造およびデバイスを省略する。この省略は、請求される発明の範囲の限定として解釈されないものとする。具体的な詳細は、本発明の理解を提供するために記述される。しかしながら、本発明は、本明細書に記載される特定の詳細にとらわれず、多様な方式において実践される場合があることを理解されたい。

さらに、本明細書に図説される例示的実施形態は、配列されるシステムの多様な構成要素を示す一方で、システムの所定の構成要素は、ＬＡＮ、ケーブルネットワーク、および／またはインターネット等の分散ネットワーク１０の遠位部分に、あるいは専用システム内部に遠隔に位置付けることができる。このため、システムの構成要素は、１つ以上のデバイスに組み入れる、あるいは、アナログおよび／またはデジタル通信ネットワーク、パケットスイッチネットワーク、回路スイッチネットワークまたはケーブルネットワーク等の分散ネットワークの特定のノード上に配置することができることを理解されたい。

前述の説明から、演算の効率性という理由のために、システムの構成要素は、システムの動作に影響を及ぼすことなく、構成要素の分散ネットワーク内の任意の場所に配置することができることを理解するであろう。例えば、多様な構成要素は、分析データツールおよび／または専門データ分析システム内に位置付けることができる。

さらに、要素を接続する、多様なリンク（図示される場合もされない場合もある）は、有線または無線リンク、あるいはその任意の組み合わせ、あるいは接続される要素へ、およびそこからデータを供給および／または通信することが可能な、任意の他の周知または今後開発される要素にすることができることを理解されたい。これらの有線または無線リンクはまた、セキュアリンクにすることができ、暗号化情報を通信することが可能の場合がある。例えば、リンクとして使用される伝送媒体は、共軸ケーブル、銅線ワイヤ、および光ファイバを含む、電気信号のための任意の好適なキャリアにすることができ、無線波および赤外線データ通信の間に生成されるような、音波または光波の形式を取る場合がある。

また、流れ図はイベントの特定のシークエンスに関連して検討および図示されているが、このシークエンスに対する変更、追加および省略は、本発明の動作に有形に影響を与えることなく発生できることを理解されたい。

さらに別の実施形態において、本発明のシステムおよび方法は、特殊目的のコンピュータ、プログラム済みマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラおよび周辺集積回路要素、ＡＳＩＣまたは他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、離散素子回路等のハードワイヤ電子または論理回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ、特殊目的コンピュータ、任意の比較可能手段等のプログラム可能論理デバイスまたはゲートアレイと併用して実装することができる。概して、本明細書に示される方法論を実装することが可能な任意のデバイスまたは手段は、本発明の多様な側面を実装するために使用することができる。本発明のために使用することができる例示的なハードウェアは、コンピュータ、エンタープライズシステム、需要チェーン管理システム、ハンドヘルドシステム、および当技術分野で既知の他のハードウェアを含む。これらのデバイスのうちのいくつかは、プロセッサ（例えば、シングルまたはマルチプルマイクロプロセッサ）、メモリ、非揮発性記憶装置、入力デバイス、および出力デバイスを含む。さらに、分散処理またはコンポーネント／オブジェクト分散処理、並列処理、または仮想マシン処理を含むがこれらに限定されない、代替のソフトウェア実装はまた、本明細書に説明される方法を実装するために構築することができる。

また別の実装形態において、開示される方法は、多様なコンピュータまたはワークステーションプラットフォーム上で使用することができるポータブルソースコードを提供する、オブジェクトまたはオブジェクト指向のソフトウェア開発環境を使用するソフトウェアと併用して容易に実装される場合がある。代替として、開示されるシステムは、標準論理回路またはＶＬＳＩ設計を使用するハードウェアにおいて部分的または全面的に実装される場合がある。本発明に従ってシステムを実装するためにソフトウェアまたはハードウェアが使用されるかどうかは、システムのスピードおよび／または効率性要件、特定の機能、ならびに利用されている特定のソフトウェアまたはハードウェアシステムあるいはマイクロプロセッサあるいはマイクロコンピュータシステムに依存する。

さらに別の実施形態において、開示される方法は、コントローラおよびメモリ、特殊目的のコンピュータ、マイクロプロセッサ等の協力を得て、プログラム済み汎用目的コンピュータ上で実行される、記憶媒体上に記憶することができるソフトウェア内に部分的に実装される場合がある。これらの事例において、本発明のシステムおよび方法は、サーバまたはコンピュータワークステーション上に常駐するリソーツとして、専用測定システムに内蔵されるルーチンとして、システムコンポーネント等として、アプレット、ＪＡＶＡ（登録商標）またはＣＧＩスクリプト等のパーソナルコンピュータ上に内蔵されるプログラムとして実装することができる。システムはまた、システムおよび／または方法をソフトウェアおよび／またはハードウェアシステムの中に物理的に組み入れることによって実装することもできる。

本発明は、多様な実施形態、構成、および側面において、多様な実施形態、副次的組み合わせ、およびそのサブセットを含む、実質的に本明細書に表現および説明されるような構成、方法、工程、システムおよび／または装置を含む。当業者は、本開示を理解後に、本発明をどのように利用および使用するかを理解するであろう。本発明は、多様な実施形態、構成、および側面において、例えば、性能を向上し、実装の容易性を達成し、および／または実装のコストを削減するために、以前のデバイスまたは工程において使用されていた場合があるような項目の不在を含めて、本明細書あるいは、その多様な実施形態、構成、または側面において表現および／または説明されていない項目の不在において、デバイスおよび工程を提供することを含む。

本発明の前述の検討は、図示および説明の目的のために示してきた。前述は、本発明を本明細書に開示される形式に限定することを意図しない。例えば、前述の詳細説明において、本発明の多様な特徴は、本開示を整理する目的のために、１つ以上の実施形態、構成、または側面において、グループにまとめられる。本発明の実施形態、構成、または側面の特徴は、上記以外の代替の実施形態、構成、または側面に組み合わされる場合がある。

本開示の方法は、請求される発明が各請求項に明記されるよりも多くの特徴を要求するという意図を反映すると解釈されるものではない。そうではなく、以下の請求項が反映するように、発明の側面は、単一の前述の開示される実施形態、構成、または側面の全ての特徴よりも少ない特徴にある。このため、以下の請求項はここに詳細説明に組み入れ、各請求項は本発明の個別の例示的実施形態としてそれぞれ独立する。

さらに、本発明の説明は、１つ以上の実施形態、構成、または側面、ならびに所定の変形および修正を含んできたが、他の変形、組み合わせ、および修正は、本開示の理解後、例えば、当業者の技能および知識内である場合があるように、本発明の範囲内である。代替の実施形態、構成、または側面を代替、置換可能および／または同等の構造、機能、範囲、またはステップを請求内容に含めて、そのような代替、置換可能および／または同等の構造、機能、範囲、またはステップが本明細書に開示されるかどうかに関わらず、さらに任意の特許可能な対象事項を公開することを意図することなく、代替の実施形態、構成、または側面を許される範囲内に含める権利を取得することを意図する。

Claims (24)

1. 価格決定見直し工程を提供する方法であって、該価格決定は、現実世界の劣化しやすい資源を表し、該方法は、
   プロセッサが、予約データ、在庫データ、該資源の容量を表すデータ、需要予測データ、複数の競合他社に対する該資源の価格のうちの１つ以上を受信することと、
   該プロセッサが、モデルパラメータと時期を表すカレンダー情報とを受信することであって、該モデルパラメータは、該複数の競合他社のそれぞれに対する加重と、収益、利益、市場占有率のうちの１つ以上とビジネス制約に対する違反との間のトレードオフを表すペナルティ値と、該資源に対する需要が該資源の独自の価格および市場基準価格の両方の関数としてどのように変化するかを表すモデル構成パラメータとを含む、ことと、
   該プロセッサが、該複数の競合他社のそれぞれに対する該加重を用いて、該資源の該市場基準価格を該複数の競合他社に対する該価格の加重平均として生成することと、
   該プロセッサが、該市場基準価格と該モデル構成パラメータと該ペナルティ値とに少なくとも基づいて、最大収益、最大利益、最大市場占有率のうちの１つ以上を達成するために、該時期の少なくとも一部分に対する最適価格プロファイルを生成することであって、該最適価格プロファイルを生成することは、１次プログラミング、整数プログラミング、２次プログラミングのうちの１つ以上を含む数学的プログラミングを利用し、該最適価格プロファイルは、該時期の少なくとも一部分に対する価格推奨を含む、ことと
   を含む、方法。
2. 前記プロセッサが、推奨レートを１つ以上の予約システムに自動的にアップロードすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記プロセッサが、制約予測評価機能を起動することをさらに含み、該制約予測評価機能は、収益および合計予約のためのより現実的な見積もりに到達するように、前記価格推奨の実装を詳細にシミュレーションする、請求項１に記載の方法。
4. 前記プロセッサが、将来の予約および在庫情勢をシミュレーションすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記価格推奨は、ユーザによって無効化されることが可能である、請求項１に記載の方法。
6. 前記プロセッサが、上書きされた価格推奨を予約システムにアップロードすることをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記価格推奨は、接客、カーレンタル、乗客輸送、航空貨物、貨物、劣化しやすい資源業界のうちの１つ以上のためである、請求項１に記載の方法。
8. 前記価格推奨は、相互作用型グラフィカルユーザインターフェースにおいて操作できる価格プロファイルの中に表示され、該相互作用型グラフィカルユーザインターフェースは、現時点で課金すべき価格および後の時点で課金すべき価格を示す、請求項１に記載の方法。
9. 前記価格決定見直し工程は、価格がどのように需要に影響を与えるか、収益、利益、または市場占有率を最大にするかを概算するために、価格志向型予測を使用する、請求項１に記載の方法。
10. 前記価格推奨を受容、拒否、または変更するためのユーザ入力をインターフェースによって受信することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記ペナルティ値は、前記価格推奨および現在の価格の近似性を制御する、請求項１に記載の方法。
12. 潜在的に予約可能である全レートのリストとともに、前記レート間の関係の明細を提供する、レートメニューが提供される、請求項１に記載の方法。
13. 価格決定見直し工程を提供することが可能なシステムであって、該価格決定は、現実世界の劣化しやすい資源を表し、該システムは、
    予約データ、在庫データ、該資源の容量を表すデータ、需要予測データ、複数の競合他社に対する該資源の価格のうちの１つ以上を受信する価格決定システムと、
    モデルパラメータと時期を表すカレンダー情報とを受信する最適価格推奨モジュールであって、該モデルパラメータは、該複数の競合他社のそれぞれに対する加重と、収益、利益、市場占有率のうちの１つ以上とビジネス制約に対する違反との間のトレードオフを表すペナルティ値と、該資源に対する需要が該資源の独自の価格および市場基準価格の両方の関数としてどのように変化するかを表すモデル構成パラメータとを含む、最適価格推奨モジュールと
    を備え、
    該最適価格推奨モジュールは、該複数の競合他社のそれぞれに対する該加重を用いて、該資源の該市場基準価格を該複数の競合他社に対する該価格の加重平均として生成し、
    該最適価格推奨モジュールは、該市場基準価格と該モデル構成パラメータと該ペナルティ値とに少なくとも基づいて、最大収益、最大利益、最大市場占有率のうちの１つ以上を達成するために、該時期の少なくとも一部分に対する最適価格プロファイルを生成し、該最適価格プロファイルを生成することは、１次プログラミング、整数プログラミング、２次プログラミングのうちの１つ以上を含む数学的プログラミングを利用し、該最適価格プロファイルは、該時期の少なくとも一部分に対する価格推奨を含む、システム。
14. 推奨レートを１つ以上の予約システムに自動的にアップロードする自動パイロットモジュールをさらに含む、請求項１３に記載のシステム。
15. 制約予測評価機能を起動する制約予測モジュールをさらに備え、該制約予測評価機能は、収益および合計予約のためのより現実的な見積もりに到達するように、前記価格推奨の実装を詳細にシミュレーションする、請求項１３に記載のシステム。
16. 将来の予約および在庫情勢をシミュレーションするための手段をさらに含む、請求項１３に記載のシステム。
17. 前記価格推奨は、ユーザによって無効化されることが可能である、請求項１３に記載のシステム。
18. 上書きされた価格推奨は、予約システムにアップロードされる、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記価格推奨は、接客、カーレンタル、乗客輸送、航空貨物、貨物、劣化しやすい資源業界のうちの１つ以上のためである、請求項１３に記載のシステム。
20. 前記価格推奨は、相互作用型グラフィカルユーザインターフェースにおいて操作できる価格プロファイルの中に表示され、該相互作用型グラフィカルユーザインターフェースは、現時点で課金すべき価格および後の時点で課金すべき価格を示す、請求項１３に記載のシステム。
21. 前記価格決定見直し工程は、価格がどのように需要に影響を与えるか、収益、利益、または市場占有率を最大にするかを概算するために、価格志向型予測を使用する、請求項１３に記載のシステム。
22. 前記価格推奨を受容、拒否、または変更するためのユーザ入力を受信するインターフェースをさらに含む、請求項１３に記載のシステム。
23. 前記ペナルティ値は、前記価格推奨および現在の価格の間の近似性を制御する、請求項１３に記載のシステム。
24. 潜在的に予約可能である全レートのリストとともに、前記レート間の関係の明細を提供する、レートメニューが提供される、請求項１３に記載のシステム。