JP5989179B2 - レベニューマネジメントシステムおよびレベニューマネジメント方法 - Google Patents

Description

本発明は、レベニューマネジメントシステムおよびレベニューマネジメント方法に関するものであり、具体的には、複数ルートでの客室販売に伴う有意性のある的確な価格設定を、効率的に実行可能とする技術に関する。

ホテル、旅館等の宿泊業者において、商品である客室の最大供給量は固定的で、客室という商品性格上、在庫繰り越しも出来ないといった、設備産業特有の事業前提が存在する。こうした事業前提を抱える宿泊業者にとって、商品、サービスを効率良く販売し、当日向け在庫を極小化することは重要である。そのため宿泊業者は、自社ＷＥＢサイトや電話受付といった自社ルートのみならず、インターネット上での代理販売を行う複数のネットエージェントと契約し、販売ルートを拡大させる努力を続けてきた。

一方、宿泊業者にとって、上述したネットエージェントのそれぞれに自施設の在庫全てを同時に預けてしまうと、いわゆるダブルブッキングが頻発する懸念が残される。他方、このダブルブッキングを恐れて、ネットエージェント別に在庫振分を行うとすれば、ネットエージェント間での販売力差異によって販売機会の損失が生じ、最終的に在庫を売り切ることが出来ない事態を招く恐れもある。

そこで、契約中の各ネットエージェントでの販売状況を一定時間毎にチェックし、これにより判明したネットエージェント毎の販売状況を受けて、該当宿泊業者の在庫調整を自動実行する、いわゆるサイトコントローラが提案されている。こうした販売チャンネル間での在庫管理に関連する技術として、以下のような従来技術が提案されている。すなわち、宿泊施設側、代行者側いずれに宿泊予約が要求されても効率的にその宿泊予約を受け付けることを目的として、ユーザ端末のリクエストに応じて宿泊予約の予約登録処理を行い、宿泊施設情報データベースに登録された空室状況を示す情報である空室情報等を更新する技術（特許文献１参照）などが提案されている。

特開２００８−２６９８７号公報

上述したように、販売ルートの多チャンネル化により販売効率向上を目指す技術は従来から存在する。しかし実際には、宿泊業者間の販売価格差など各種条件によって、販売結果は大きく変動するため、販売ルートを拡大するのみでは販売効率向上は見込みにくい。そこで宿泊業者らは、競合他社での販売価格を確認し、同日の販売客室中での最安値を設定するなどの作業を日々繰り返すこととなっていた。この作業は、担当者における経験、勘など不確かな根拠に基づくものであり、そうした作業がどのように販売結果と結びついたのか検証されることもない。

その結果、過度な低価格設定を行うことで、宿泊業者ないし宿泊施設に元々備わっていたブランドイメージが希釈化され、その後の販売戦略に悪影響を与える場合や、逆に、繁忙期であることのみを根拠に、設備性能や顧客評価からすると高すぎる価格設定を行って、顧客の心証を大きく損なう、といった状況を招き、最終的に、該当宿泊業者における収益は低下してしまう恐れも強い。一方で、いわゆるレベニューマネジメントの思想も存在するが、上述のごとき宿泊業者特有の各種事情を網羅的に踏まえた適用はなされておらず、あくまで担当者が自身の経験則等に基づき思考する程度に留まっていた。

そこで本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、複数ルートでの客室販売に伴う有意性のある的確な価格設定を、効率的に実行可能とする技術の提供を主たる目的とする。

上記課題を解決する本発明のレベニューマネジメントシステムは、他装置とネットワークを介して通信する通信装置と、所定宿泊施設および前記所定宿泊施設以外の他宿泊施設に関する、客室販売価格と顧客評価値とを少なくとも含む所定情報を、複数のネットエージェントそれぞれのＷＥＢサイト、前記所定宿泊施設と契約したサイトコントローラ、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから、所定時間毎に取得する処理と、前記取得した情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または前記所定宿泊施設の近隣宿泊施設であって所定端末から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェントのＷＥＢサイトごと又は前記公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値と前記所定宿泊施設の顧客評価値との乖離幅と乖離方向に応じ、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、前記所定宿泊施設の端末への前記提案価格の通知、または該当ネットエージェント或いは前記所定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、前記提案価格を該当ＷＥＢサイトでの客室販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う処理を実行する演算装置と、を備えることを特徴とする。

なお、上述のレベニューマネジメントシステムにおいて、前記演算装置は、前記情報を取得するに際し、前記所定宿泊施設および前記他宿泊施設に関する、客室販売価格、顧客評価値、および推薦順位を含む情報を、複数のネットエージェントそれぞれのＷＥＢサイト、前記所定宿泊施設と契約したサイトコントローラ、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから、所定時間毎に取得し、前記提案価格の算定に際し、前記取得した情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値または推薦順位が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または前記所定宿泊施設の近隣宿泊施設であって所定端末から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェントのＷＥＢサイトごと又は前記公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値および推薦順位と前記所定宿泊施設の顧客評価値および推薦順位との各乖離幅と各乖離方向に応じ、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させ、前記提案価格を算定するものである、としてもよい。

これによれば、顧客評価値および推薦順位のそれぞれについての競合施設との乖離具合に応じて、顧客においては納得感があり、それにより宿泊施設側にとっては顧客生涯価値（Customer Lifetime Value）を高めることが可能な、すなわち有意性ある適宜な客室販売価格を、宿泊施設に提案出来る。

また、上述のレベニューマネジメントシステムにおいて、前記演算装置は、前記所定宿泊施設における所定期間分の客室販売実績として、所定サービスを含む宿泊プランの販売実績を、前記ネットエージェント、前記サイトコントローラ、および前記所定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから取得し、当該取得した販売実績に基づき、所定サービスを含む宿泊プランを、所定属性の顧客に対し、所定期間内に所定価格で販売出来た確率を算定する処理と、販売予定の宿泊プランとターゲット顧客の各情報を前記端末から受け付け、当該受け付けた前記各情報が示す属性にマッチする宿泊プランに関して前記算定した前記確率に基づき、当該確率が所定基準以上の宿泊プランとその販売価格を特定する処理と、前記取得した販売実績が示す、前記特定した宿泊プランの販売元宿泊施設の所在地と、所定端末から指定を受け付けた指定宿泊施設の所在地とについて、予め記憶装置に保持する所在地別の価格優位性の情報に基づき、前記販売元宿泊施設と前記指定宿泊施設との価格優位性の乖離幅と乖離方向に応じ、前記宿泊プランの前記販売価格を所定割合で上下させた価格を、前記指定宿泊施設での前記宿泊プランの提案価格として算定する処理と、前記指定宿泊施設の端末への前記提案価格の通知、または該当ネットエージェント或いは前記指定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、前記提案価格を該当ＷＥＢサイトでの該当宿泊プランの販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う処理と、を実行するものであるとしてもよい。

これによれば、いわゆる売れ筋となる販売確率の高い宿泊プランを、所定のターゲットに関して特定し、その販売価格を宿泊施設の所在地に応じた適宜なものとして提案することが出来る。

また、上述のレベニューマネジメントシステムにおいて、前記演算装置は、前記提案価格の算定に際し、前記取得した情報及び当該情報が含む客室販売状況と施設所在地とに関する各情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しく前記所定宿泊施設から所定範囲内に所在する競合施設、または前記端末から指定を受けた競合施設のうち、客室売り止めとなっていない競合施設が全競合施設中で占める割合を算定する処理と、前記算定した割合の大きさと、所定ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設の販売中客室の宿泊日までの残日数の大きさとに応じて、前記割合が所定値より大きいほど及び前記残日数が所定値より少ないほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で低減させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、前記算定した割合の大きさと、所定ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設の販売中客室の宿泊日までの残日数の大きさとに応じて、前記割合が所定値より小さいほど及び前記残日数が所定値より多いほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で増加させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、を実行するものである、としてもよい。

これによれば、ある宿泊施設と顧客評価が同等程度で競合状態にあり、所在地も近隣の他宿泊施設（すなわち競合施設）における売り止め及び売り止めではない各状況に基づき、ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける該当エリア（所在地）での需要高低を判断し、これと宿泊日までの残日数の多寡に応じて、需要が高くかつ残日数が多い場合には提案価格をアップし、需要が低くかつ残日数が少ない場合には提案価格をダウンさせる、といった、実際の需要状況および販売状況に的確に対応した販売価格の提案が可能となる。

また、上述のレベニューマネジメントシステムにおいて、前記演算装置は、現時点から所定期間未来の将来時期に関して、前記所定宿泊施設の所在地における所定事象の発生予測情報を所定装置から取得し、当該発生予測情報が示す所定属性値を、客室需要の増減傾向を判定する所定アルゴリズムに適用して、前記将来時期の前記所定宿泊施設における客室需要の増減傾向を判定し、当該客室需要の増減傾向に応じて、前記提案価格を上下させて調整する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、例えば、一定期間先に関して予測されている、台風や大雪、豪雨、或いは地震や隕石落下などの天文地理・気象現象、渡航自粛命令につながるテロ、疫病等、或いは大規模な国際会議やスポーツイベントなどの開催といった、所定事象の発生に伴う、該当時期に関する多数の宿泊予約キャンセル、或いは、過度の宿泊予約の集中を踏まえて、上述の提案価格を調整してその有意性の精度を高め、より的確な価格設定が可能となる。

また、上述のレベニューマネジメントシステムにおいて、前記演算装置は、顧客評価値のレベルに応じて予め規定した客室販売価格の妥当値、または、前記競合施設たる他宿泊施設での過去の客室販売価格の平均値と、前記提案価格とを比較し、前記妥当値または前記平均値と前記提案価格との乖離幅が所定基準を越える場合、過度な高値販売による顧客評価低下の懸念に関する警告情報を、前記所定宿泊施設の端末へ通知する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、例えば所定の時期に少数の競合施設のみ客室販売を行っており、その客室販売価格が常識的な範囲を超えた価格であった場合、上述の提案価格も該当競合施設の客室販売価格につられて常識外の価格となってしまう事態を検知し、常識外価格での客室販売によって顧客から不興をかう恐れ、すなわち顧客評価値が著しく低くなる可能性について、上述の所定宿泊施設の担当者等に注意喚起出来る。ひいては、該当宿泊施設の客室販売価格について、顧客心情をも踏まえた更に有意性のある的確な価格設定が、効率的に実行可能となる。

また、上述のレベニューマネジメントシステムにおいて、前記演算装置は、顧客評価値のレベルに応じて予め規定した客室販売価格の妥当値、または、前記競合施設たる他宿泊施設での過去の客室販売価格の平均値と、前記提案価格とを比較し、前記妥当値または前記平均値と前記提案価格との乖離幅が所定基準を越える場合、当該乖離幅と乖離方向に応じ、前記提案価格を所定割合で上下させて調整する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、例えば所定の時期に少数の競合施設のみ客室販売を行っており、その客室販売価格が常識的な範囲を超えた価格であった場合、上述の提案価格も該当競合施設の客室販売価格につられて常識外の価格となってしまう事態を検知し、上述の所定宿泊施設に対する提案価格を、常識的価格の範疇に調整した値付けに調整することが出来る。ひいては、該当宿泊施設の客室販売価格について、顧客心情をも踏まえた更に有意性のある的確な価格設定が、効率的に実行可能となる。

また、上述のレベニューマネジメントシステムにおいて、前記演算装置は、前記各ネットエージェントのＷＥＢサイトに関して算定した前記提案価格と、予め記憶装置に情報を保持する該当ネットエージェントの販売手数料率とに基づき、各ネットエージェント経由での客室販売により得られる利益額を算定し、当該利益額の大きさに応じた、ネットエージェントに関する推奨情報を生成し、当該推奨情報を、前記所定宿泊施設の端末へ通知する処理を更に実行するものである、としてもよい。

これによれば、ネットエージェントごとに異なる販売手数料率を踏まえた客室販売の方針について、上述の所定宿泊施設の担当者等に提示することが可能となる。ひいては、複数ルート（ネットエージェント）での客室販売に伴う有意性のある更に的確な価格設定が、効率的に実行可能となる。

また、本発明のレベニューマネジメント方法は、他装置とネットワークを介して通信する通信装置を備えた情報処理装置が、所定宿泊施設および前記所定宿泊施設以外の他宿泊施設に関する、客室販売価格と顧客評価値とを少なくとも含む所定情報を、複数のネットエージェントそれぞれのＷＥＢサイト、前記所定宿泊施設と契約したサイトコントローラ、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから、所定時間毎に取得する処理と、前記取得した情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または前記所定宿泊施設の近隣宿泊施設であって所定端末から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェントのＷＥＢサイトごと又は前記公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値と前記所定宿泊施設の顧客評価値との乖離幅と乖離方向に応じ、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、前記所定宿泊施設の端末への前記提案価格の通知、または該当ネットエージェント或いは前記所定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、前記提案価格を該当ＷＥＢサイトでの客室販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う処理と、を実行することを特徴とする。

また、本発明のレベニューマネジメント方法において、前記情報処理装置が、前記情報を取得するに際し、前記所定宿泊施設および前記他宿泊施設に関する、客室販売価格、顧客評価値、および推薦順位を含む情報を、複数のネットエージェントそれぞれのＷＥＢサイト、前記所定宿泊施設と契約したサイトコントローラ、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから所定時間毎に取得し、前記提案価格の算定に際し、前記取得した情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値または推薦順位が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または前記所定宿泊施設の近隣宿泊施設であって所定端末から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェントのＷＥＢサイトごと又は前記公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値および推薦順位と前記所定宿泊施設の顧客評価値および推薦順位との各乖離幅と各乖離方向に応じ、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させ、前記提案価格を算定する、としてもよい。

また、上述のレベニューマネジメント方法において、前記情報処理装置が、前記所定宿泊施設における所定期間分の客室販売実績として、所定サービスを含む宿泊プランの販売実績を、前記ネットエージェント、前記サイトコントローラ、および前記所定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから取得し、当該取得した販売実績に基づき、所定サービスを含む宿泊プランを、所定属性の顧客に対し、所定期間内に所定価格で販売出来た確率を算定する処理と、販売予定の宿泊プランとターゲット顧客の各情報を前記端末から受け付け、当該受け付けた前記各情報が示す属性にマッチする宿泊プランに関して前記算定した前記確率に基づき、当該確率が所定基準以上の宿泊プランとその販売価格を特定する処理と、前記取得した販売実績が示す、前記特定した宿泊プランの販売元宿泊施設の所在地と、所定端末から指定を受け付けた指定宿泊施設の所在地とについて、予め記憶装置に保持する所在地別の価格優位性の情報に基づき、前記販売元宿泊施設と前記指定宿泊施設との価格優位性の乖離幅と乖離方向に応じ、前記宿泊プランの前記販売価格を所定割合で上下させた価格を、前記指定宿泊施設での前記宿泊プランの提案価格として算定する処理と、前記指定宿泊施設の端末への前記提案価格の通知、または該当ネットエージェント或いは前記指定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、前記提案価格を該当ＷＥＢサイトでの該当宿泊プランの販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う処理とを実行するとしてもよい。

また、上述のレベニューマネジメント方法において、前記情報処理装置が、前記提案価格の算定に際し、前記取得した情報及び当該情報が含む客室販売状況と施設所在地とに関する各情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しく前記所定宿泊施設から所定範囲内に所在する競合施設、または前記端末から指定を受けた競合施設のうち、客室売り止めとなっていない競合施設が全競合施設中で占める割合を算定する処理と、前記算定した割合の大きさと、所定ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設の販売中客室の宿泊日までの残日数の大きさとに応じて、前記割合が所定値より大きいほど及び前記残日数が所定値より少ないほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で低減させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、前記算定した割合の大きさと、所定ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設の販売中客室の宿泊日までの残日数の大きさとに応じて、前記割合が所定値より小さいほど及び前記残日数が所定値より多いほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で増加させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理を実行するとしてもよい。

また、上述のレベニューマネジメント方法において、前記情報処理装置が、現時点から所定期間未来の将来時期に関して、前記所定宿泊施設の所在地における所定事象の発生予測情報を所定装置から取得し、当該発生予測情報が示す所定属性値を、客室需要の増減傾向を判定する所定アルゴリズムに適用して、前記将来時期の前記所定宿泊施設における客室需要の増減傾向を判定し、当該客室需要の増減傾向に応じて、前記提案価格を上下させて調整する処理を更に実行する、としてもよい。

また、上述のレベニューマネジメント方法において、前記情報処理装置が、顧客評価値のレベルに応じて予め規定した客室販売価格の妥当値、または、前記競合施設たる他宿泊施設での過去の客室販売価格の平均値と、前記提案価格とを比較し、前記妥当値または前記平均値と前記提案価格との乖離幅が所定基準を越える場合、過度な高値販売による顧客評価低下の懸念に関する警告情報を、前記所定宿泊施設の端末へ通知する処理を更に実行する、としてもよい。

また、上述のレベニューマネジメント方法において、前記情報処理装置が、顧客評価値のレベルに応じて予め規定した客室販売価格の妥当値、または、前記競合施設たる他宿泊施設での過去の客室販売価格の平均値と、前記提案価格とを比較し、前記妥当値または前記平均値と前記提案価格との乖離幅が所定基準を越える場合、当該乖離幅と乖離方向に応じ、前記提案価格を所定割合で上下させて調整する処理を更に実行する、としてもよい。

また、上述のレベニューマネジメント方法において、前記情報処理装置が、前記各ネットエージェントのＷＥＢサイトに関して算定した前記提案価格と、予め記憶装置に情報を保持する該当ネットエージェントの販売手数料率とに基づき、各ネットエージェント経由での客室販売により得られる利益額を算定し、当該利益額の大きさに応じた、ネットエージェントに関する推奨情報を生成し、当該推奨情報を、前記所定宿泊施設の端末へ通知する処理を更に実行する、としてもよい。

本発明によれば、複数ルートでの客室販売に伴う有意性のある的確な価格設定が、効率的に実行可能となる。

本実施形態のレベニューマネジメントシステムを含むネットワーク構成例を示す図である。 本実施形態のレベニューマネジメントシステムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態における掲載情報テーブルのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における販売実績テーブルのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における宿泊プラン販売実績テーブルのデータ構造例を示す図である。 本実施形態における価格優位性テーブルのデータ構造例を示す図である。 本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理手順例１を示すフロー図である。 本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理手順例２を示すフロー図である。 本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理手順例３を示すフロー図である。 本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理手順例４を示すフロー図である。 本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理手順例５を示すフロー図である。 本実施形態のレベニューマネジメント方法における提案価格算定ルールの例を示す図である。 他の本実施形態１におけるイベントテーブルの例を示す図である。 他の本実施形態１における提案価格調整テーブルの例を示す図である。 他の本実施形態１におけるレベニューマネジメント方法の処理手順例を示すフロー図である。 他の本実施形態２における適正販売価格テーブルの例を示す図である。 他の本実施形態２におけるレベニューマネジメント方法の処理手順例を示すフロー図である。 他の本実施形態３における手数料率テーブルの例を示す図である。 他の本実施形態３におけるレベニューマネジメント方法の処理手順例を示すフロー図である。

−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態のレベニューマネジメントシステム１００を含むネットワーク構成図である。図１に示すレベニューマネジメントシステム１００は、複数ルートでの客室販売に伴う有意性のある的確な価格設定を、効率的に実行可能とするコンピュータシステムである。

ここで、本実施形態のレベニューマネジメントシステム１００が処理結果である提案価格を提示する対象は、当該レベニューマネジメントシステム１００によるサービス提供を享受すべく契約した或る宿泊業者（の宿泊施設端末４００）である。よって、レベニューマネジメントシステム１００はネットワーク２０を介し、この宿泊業者の備える宿泊施設端末４００と通信可能に接続されている。また、上述の宿泊業者は、自宿泊施設の客室在庫を売り切るため、自社ＷＥＢサーバ５００で運用される自社ＷＥＢサイトや電話受付といった自社ルートのみならず、インターネット上での代理販売を行う複数のネットエージェント２００と契約し、各ネットエージェント２００に対して自宿泊施設の客室在庫を委託しているものとする。よって、以降はレベニューマネジメントシステム１００が各種の処理に際して主たる対象として取り扱うのは、上述の宿泊業者の「自宿泊施設」であるとする。

また、上述の宿泊業者は、契約中の各ネットエージェント２００での販売状況を一定時間毎にチェックし、これにより判明したネットエージェント毎の販売状況を受けて、該当宿泊業者の客室在庫調整を自動実行する、いわゆるサイトコントローラ３００の利用も行っている。従って、本実施形態のレベニューマネジメントシステム１００は、ネットワーク２０を通じて、少なくとも、複数のネットエージェント２００、サイトコントローラ３００、および宿泊施設端末４００と結ばれている。また、各宿泊業者が自社の公式ＷＥＢサイトを運用するためのＷＥＢサーバが、ネットワーク２０には接続されており、レベニューマネジメントシステム１００はこれらＷＥＢサーバとも結ばれている。このうち、上述の自宿泊施設に関する公式ＷＥＢサイトを運用するサーバが自社ＷＥＢサーバ５００であり、他社の公式ＷＥＢサイトを運用するサーバが他社ＷＥＢサーバ６００である。なお、サイトコントローラは、チャネルマネージャーと同義である（以下同様）。

勿論、この他にも、ＰＭＳ（Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）と呼ばれる、宿泊施設における客室の予約、客室管理、料金請求といった一連の業務処理を担う、宿泊施設の基幹システムと接続されているとしてもよい。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、サイトコントローラ３００から本実施形態の処理に関して得る情報を、このＰＭＳから取得するとしてもよい。また、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の複数のネットエージェント２００、サイトコントローラ３００、宿泊施設端末４００、およびＰＭＳ（不図示）のうち、少なくとも複数のネットエージェント２００とサイトコントローラ３００を含んで構成するとしてもよい。

次に、上述のレベニューマネジメントシステム１００のハードウェア構成例について説明する。図２は本実施形態のレベニューマネジメントシステム１００のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態におけるレベニューマネジメントシステム１００は、例えばサーバ装置を想定することができる。なお、本実施形態では説明簡便化の為、単体の装置としてレベニューマネジメントシステム１００を示しているが、必要な機能毎にサーバを設けて互いに連携させるとしてもよい。

こうしたレベニューマネジメントシステム１００は、ハードディスクドライブやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性記憶素子で構成された記憶装置１０１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）など揮発性記憶素子で構成されたメモリ１０３、ＣＰＵなどの演算装置１０４、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）などの通信装置１０５が内部ＢＵＳにより互いに接続されて構成されている。

このうち記憶装置１０１には、掲載情報テーブル１２５、販売実績テーブル１２６、宿泊プラン販売実績テーブル１２７、および価格優位性テーブル１２８が少なくとも記憶されている。これらテーブル１２５〜１２８のデータ構成例の詳細については後述する。

こうしたレベニューマネジメントシステム１００は、上述の記憶装置１０１に格納されたプログラム１０２を、演算装置１０４がメモリ１０３に読み出して実行し、必要な機能を実装することになる。但し、こうした各機能は電子回路などのハードウェアとして実現してもよい。

−−−機能構成の例−−−
続いて、レベニューマネジメントシステム１００が、例えばプログラム１０２に基づき構成、保持する機能につき説明を行う。本実施形態のレベニューマネジメントシステム１００は、上述した自宿泊施設、および他宿泊業者の宿泊施設すなわち他宿泊施設に関する、複数のネットエージェント２００（上述の宿泊業者が契約したもの）それぞれのＷＥＢサイトでの、客室販売価格と顧客評価値とを少なくとも含む所定情報を、該当ＷＥＢサイト、自宿泊施設と契約したサイトコントローラ３００、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイト用のＷＥＢサーバ５００、６００の少なくともいずれかから、所定時間毎に取得し、これを記憶装置１０１の掲載情報テーブル１２５に格納する機能を備えている。レベニューマネジメントシステム１００は、こうしたネットエージェント２００のＷＥＢサイトや上述の公式ＷＥＢサイトからの情報取得に際しては、予めデータ収集用ロボット或いはエージェントプログラムを、該当ＷＥＢサイトに配置しておき、これらからアップロードされるデータを収集するとすればよい。或いはレベニューマネジメントシステム１００は、該当ＷＥＢサイトにアクセスしてソースを読み取り、そのソース中より、予め認識している所定タグ配下のデータを取得する、などとしてもよい。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、上述のように取得し掲載情報テーブル１２５に格納した情報に基づき、自宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊業者の宿泊施設（以下、他宿泊施設）、または、上述の自宿泊施設から所定距離内に存在する近隣施設であって、宿泊施設端末４００から競合施設として指定を受けた他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェント２００のＷＥＢサイトごと又は上述の公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値と自宿泊施設の顧客評価値との乖離幅と乖離方向（競合施設が自宿泊施設を上回る方向または下回る方向）に応じ、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイト又は上述の公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または上述の競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させた価格を、自宿泊施設への提案価格として算定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、通信装置１０５を介した宿泊施設端末４００への上述の提案価格の通知、または該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイト或いは上述の自宿泊施設の公式ＷＥＢサイトを運用する所定サーバに対する、上述の提案価格を該当ＷＥＢサイトでの客室販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う機能を備えている。従って、レベニューマネジメントシステム１００は、ネットエージェント２００或いは上述の自宿泊施設の提供するＷＥＢサイトの運用サーバに対し、該当客室の販売価格を設定するアルゴリズムを予め保持しているとしてもよい。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の客室販売価格と顧客評価値とを少なくとも含む所定情報を取得するに際し、自宿泊施設および上述の他宿泊施設に関する、客室販売価格、顧客評価値、および推薦順位を含む情報を、複数のネットエージェント２００それぞれのＷＥＢサイト、自宿泊施設と契約したサイトコントローラ３００、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから、所定時間毎に取得し、記憶装置１０１の掲載情報テーブル１２５に格納する機能を備えているとしてもよい。

この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の提案価格の算定に際し、上述で取得した客室販売価格、顧客評価値、および推薦順位を含む情報に基づき、自宿泊施設と顧客評価値または推薦順位が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または自宿泊施設の近隣宿泊施設であって宿泊施設端末４００から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェント２００のＷＥＢサイトごと又は上述の公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値および推薦順位と自宿泊施設の顧客評価値および推薦順位との各乖離幅と各乖離方向に応じ、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイト又は上述の公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させ、提案価格を算定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の提案価格の通知または設定指示の以降に取得した上述の客室販売価格と顧客評価値を含む情報に基づき、自宿泊施設の客室販売価格と提案価格とを照合し、客室販売価格が上述の提案価格に設定されたことを検知した場合、前記所定宿泊施設における所定期間分の客室販売実績をネットエージェント２００、サイトコントローラ３００、および自宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから取得し、当該取得した客室販売実績に基づき、所定期間内で該当宿泊施設の客室を提案価格で販売出来た確率を算定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の提案価格を算定するに際し、上述で算定した確率と所定基準との乖離幅の大きさに応じ、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイト又は上述の公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または競合施設の客室販売価格を低減する所定割合を増大した値とし、増大させた所定割合で、自宿泊施設または競合施設の客室販売価格を低減させた価格を、自宿泊施設への提案価格として算定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、宿泊施設端末４００より、客室販売価格の下限値の指定を受け付ける機能を備えている。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の提案価格を算定するに際し、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイト又は上述の公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または競合施設の客室販売価格を、上述の下限値を下回らない範囲の所定割合で低減させた価格を、自宿泊施設への提案価格として算定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の提案価格の算定に際し、上述で取得した客室販売価格と顧客評価値を含む情報及び当該情報が含む客室販売状況に関する情報に基づき、自宿泊施設と顧客評価値が最も近しい、または自宿泊施設の近隣施設であって宿泊施設端末４００から指定を受けた最競合施設を特定し、この最競合施設では客室売り止めとなっている日を、記憶装置１０１の掲載情報テーブル１２５、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイト、および各宿泊施設の公式ＷＥＢサイトのいずれかにて特定し、当該特定した該当日において客室販売がなされており、最競合施設より顧客評価値が低い準競合施設とその客室販売価格を各ネットエージェント２００のＷＥＢサイトごと又は上述の公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した準競合施設の顧客評価値と自宿泊施設の顧客評価値との乖離幅に応じ、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイト又は上述の公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または準競合施設の客室販売価格を所定割合で上昇させた価格を、自宿泊施設への提案価格として算定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の提案価格の算定に際し、ネットエージェント２００のＷＥＢサイトないし販売実績テーブル１２６から取得した情報に基づき、自宿泊施設の客室残が所定数以下となったことを検知した場合、当該検知時点における競合施設のうち自宿泊施設より顧客評価値が低い競合施設の顧客評価値と自宿泊施設の顧客評価値との乖離幅に応じ、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイト又は上述の公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または競合施設の客室販売価格を所定割合で上昇させた価格を、自宿泊施設への提案価格として算定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、自宿泊施設における所定期間分の客室販売実績として、所定サービスを含む宿泊プランの販売実績を、ネットエージェント２００、サイトコントローラ３００、および自宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから取得して、これを宿泊プラン販売実績テーブル１２７に格納し、当該宿泊プラン販売実績テーブル１２７に格納した販売実績に基づき、所定サービスを含む宿泊プランを、所定属性の顧客に対し、所定期間内に所定価格で販売出来た確率を算定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、販売予定の宿泊プランとターゲット顧客の各情報を、宿泊施設端末４００から受け付け、当該受け付けた各情報が示す属性にマッチする宿泊プランに関して上述で算定した確率に基づき、当該確率が所定基準以上の宿泊プランとその販売価格を特定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の取得した販売実績が示す、上述で特定した宿泊プランの販売元宿泊施設の所在地と、宿泊施設端末４００から指定された指定宿泊施設の所在地とについて、予め記憶装置１０１に保持する価格優位性テーブル１２８に基づき、販売元宿泊施設と上述の指定宿泊施設との価格優位性の乖離幅と乖離方向に応じ、宿泊プランの販売価格を所定割合で上下させた価格を、上述の指定宿泊施設での宿泊プランの提案価格として算定する機能を備えている。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、宿泊施設端末４００への提案価格の通知、または該当ネットエージェント２００或いは自宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、提案価格を該当ＷＥＢサイトでの該当宿泊プランの販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う機能を備えている。

−−−データ構造例−−−
次に、本実施形態のレベニューマネジメントシステム１００が利用するテーブル等のデータ構造例について説明する。図３は本実施形態における掲載情報テーブル１２５のデータ構造例を示す図である。掲載情報テーブル１２５は、自宿泊施設および自宿泊施設以外の他宿泊施設に関する、所在地、複数のネットエージェント２００それぞれのＷＥＢサイトまたは該当宿泊施設の公式ＷＥＢサイトでの、客室販売価格、顧客評価値、推薦順位たるおすすめ順位または人気度（いずれも該当ネットエージェントでの所定のアルゴリズムで定期的に決定、更新されている）、および売り切り、の各情報を格納したテーブルであり、例えば宿泊施設ＩＤをキーとして、該当宿泊施設の所在地および運営者たる宿泊業者、その公式ＷＥＢサイトＵＲＬ、該当宿泊施設の客室販売を委託しているネットエージェントのＩＤ、該当ネットエージェントの提供する客室販売用のＷＥＢサイトＵＲＬ、該当ＷＥＢサイト（公式ＷＥＢサイトまたはネットエージェントのＷＥＢサイトのいずれか情報を取得できたもの）での客室販売価格、該当宿泊施設に対する顧客評価値、直近の所定期間におけるおすすめ順位、および、現在既に該当宿泊施設での客室が完売状態であることを示す売り切りフラグ、といった値を、対象期間に対応付けたレコードの集合体となっている。

また、図４は本実施形態における販売実績テーブル１２６のデータ構造例を示す図である。この販売実績テーブル１２６は、自宿泊施設における所定期間分の客室販売価格、販売実績、客室在庫残の各情報を格納したテーブルであり、例えば、対象期間、該当対象期間における客室販売価格、その価格での販売実績、および客室在庫残、の各値を対応付けたレコードの集合体となっている。

また、図５は本実施形態における宿泊プラン販売実績テーブル１２７のデータ構造例を示す図である。この宿泊プラン販売実績テーブル１２７は、自宿泊施設における所定期間分の客室販売実績として、所定サービスを含む宿泊プランの販売実績と、該当宿泊プランの販売先たる顧客の属性と、を格納したテーブルであり、例えば対象期間、該当対象期間における宿泊プランの販売価格、販売実績、該当宿泊プランの顧客属性（例：性別、年代等）、といった値を対応付けたレコードの集合体となっている。

また、図６は本実施形態における価格優位性テーブル１２８のデータ構造例を示す図である。この価格優位性テーブル１２８は、宿泊施設の所在地別の価格優位性の情報を格納したテーブルであり、例えば、地域名をキーとして、該当地域に宿泊施設が所在する場合の価格優位性に対応した、同評価（例：宿泊施設のランク付けとなる星の数、ネットエージェントのＷＥＢサイトでの顧客評価値等）の宿泊施設間の平均販売価格からの割り増し額または割引額、の値を対応付けたレコードの集合体となっている。

−−−処理手順例１−−−
以下、本実施形態におけるレベニューマネジメント方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明するレベニューマネジメント方法に対応する各種動作は、レベニューマネジメントシステム１００のメモリ１０３に読み出して実行するプログラム１０２によって実現される。そして、このプログラム１０２は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図７は、本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理フロー例１を示す図である。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、契約中の宿泊施設（自宿泊施設）と、これに競合する他宿泊施設とに関して、３０分、或いは１時間といった所定時間毎に、ネットエージェント２００の提供する、客室販売用のＷＥＢサイトでの掲載情報を、各ネットエージェント２００または、これら各ネットエージェント２００での客室販売状況に応じた在庫管理を行っているサイトコントローラ３００から取得し、記憶装置１０１の掲載情報テーブル１２５に格納する（ｓ１００）。なお、以降での説明においては、ネットエージェント２００ないしサイトコントローラ３００から必要な情報が取得出来ることを前提とする。但し、ネットエージェント２００ないしサイトコントローラ３００から必要な情報が取得出来ない状況においては、レベニューマネジメントシステム１００が備える機能として上述したとおり、各宿泊施設の公式ＷＥＢサイトを運用するＷＥＢサーバ５００、６００から情報取得を行うものとする（以下同様）。勿論、両方の情報取得手法を適宜組み合わせるとしても良い。

ここで掲載情報テーブル１２５に格納される情報の具体例は、図３にて例示するように、該当宿泊施設の識別情報たる宿泊施設ＩＤ、対象期間（情報取得タイミングの間である掲載情報の取得期間）、ネットエージェントのＩＤ、ＷＥＢサイトＵＲＬ、該当ＷＥＢサイトでの該当対象期間での客室販売価格、該当宿泊施設に対する該当対象期間の顧客評価値、該当対象期間におけるおすすめ順位、現在既に該当宿泊施設での客室が完売状態であることを示す売り切りフラグ、および客室在庫残、の各値となる。このうち販売実績および客室在庫残の各値は、上述したネットエージェント２００のＷＥＢサイトに掲載されていない場合もある。その場合、レベニューマネジメントシステム１００は、各ネットエージェント２００における販売状況を管理しているサイトコントローラ３００またはネットエージェント２００の所定サーバに問い合わせを行い、該当データを取得する。勿論、レベニューマネジメントシステム１００と、ネットエージェント２００およびサイトコントローラ３００との間で、データ授受を許容する契約が予め結ばれているものとする。

以上のように掲載情報テーブル１２５を生成し、一定時間毎に更新しているレベニューマネジメントシステム１００は、或るタイミングで、上述の自宿泊施設で運用されている宿泊施設端末４００より、客室販売価格の下限値の指定を受け付け、この下限値を上述の自宿泊施設のＩＤと対応付けてメモリ１０３に保持する（ｓ１０１）。

またその後、レベニューマネジメントシステム１００は、例えば宿泊施設端末４００からの指示を受けて、または予め規定された所定時期の到来を検知して、掲載情報テーブル１２５から読み取って得た、上述の自宿泊施設と他宿泊施設とに関する、顧客評価値およびおすすめ順位の各値に関して、自宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設を特定する（ｓ１０２）。なお、当該ステップｓ１０２において、レベニューマネジメントシステム１００は、宿泊施設端末４００から競合施設の指定を受け付けるとしてもよい。

例えば、自宿泊施設の顧客評価値が「４．８」、おすすめ順位が「２位」である場合、この顧客評価値「４．８」の上下０．２の幅、すなわち「４．６」〜「５．０」の範囲に顧客評価値があり、おすすめ順位「２位」の上下２の幅、すなわち「１位」〜「４位」の範囲におすすめ順位がある他宿泊施設を競合施設と特定する。なお、レベニューマネジメントシステム１００は、このステップｓ１０２に際し、上述のステップｓ１００を再実行して顧客評価値およびおすすめ順位の各値を取得するとしてもよい。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、上述の競合施設に関して得ている、各ネットエージェント２００のＷＥＢサイトにおける顧客評価値およびおすすめ順位と、掲載情報テーブル１２５から取得した自宿泊施設の顧客評価値およびおすすめ順位との各乖離幅と各乖離方向を算定する（ｓ１０３）。

例えば、自宿泊施設の顧客評価値が「４．８」、おすすめ順位が「２位」である場合、この顧客評価値「４．８」の上下０．２の幅、すなわち「４．６」〜「５．０」の範囲に顧客評価値があり、おすすめ順位「２位」の上下２の幅、すなわち「１位」〜「４位」の範囲におすすめ順位がある競合施設が、上述のステップｓ１０２で３つ特定出来たとする。この３つの競合施設の顧客評価値およびおすすめ順位が、それぞれ、最競合施設：顧客評価値「４．９」、おすすめ順位「１位」、準競合施設：顧客評価値「４．７」、おすすめ順位「３位」、準競合施設：顧客評価値「４．６」、おすすめ順位「４位」、であったとする。

この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、最競合施設に関する乖離幅として、顧客評価値：４．９−４．８＝０．１、おすすめ順位：２位−１位＝１、乖離方向として顧客評価値及びおすすめ順位とも最競合施設の方が高いため、乖離方向はマイナス、と特定する。同様にレベニューマネジメントシステム１００は、一方の準競合施設に関する乖離幅として、顧客評価値：４．８−４．７＝０．１、おすすめ順位：３位−２位＝１、乖離方向として顧客評価値及びおすすめ順位とも自宿泊施設のほうが準競合施設より高いため、乖離方向はプラス、他方の準競合施設に関する乖離幅として、顧客評価値：４．８−４．６＝０．２、おすすめ順位：４位−２位＝２、乖離方向として顧客評価値及びおすすめ順位とも自宿泊施設のほうが準競合施設より高いため、乖離方向はプラスと特定する。

なお、レベニューマネジメントシステム１００は、予め宿泊施設端末４００より、複数の競合施設が特定出来た場合の、各競合施設の重み付け値について指定を受け、これをメモリ１０３に保持しているものとする。例えば、最競合施設、すなわち競合度１位の他宿泊施設に関して重み付け１．０、準競合施設、すなわち競合度２位の他宿泊施設に関して、重み付け０．５、次なる準競合施設、すなわち競合度３位の他宿泊施設に関して、重み付け０．２、などとメモリ１０３に値が保持されている。

この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、顧客評価値に関する総合乖離幅を、０．１（最競合施設との乖離幅（顧客評価値））×１．０＋０．１（一方の準競合施設との乖離幅（顧客評価値））×０．５＋０．２（他方の準競合施設との乖離幅（顧客評価値））×０．２＝０．１＋０．０５＋０．０４＝０．１９、などと算定する。

また同様に、おすすめ順位に関する総合乖離幅を、１（最競合施設との乖離幅（おすすめ順位））×１．０＋１（一方の準競合施設との乖離幅（おすすめ順位））×０．５＋２（他方の準競合施設との乖離幅（おすすめ順位））×０．２＝１．０＋０．５＋０．４＝１．９、などと算定する。

また、レベニューマネジメントシステム１００は、顧客評価値とおすすめ順位とで重要視する割合を、顧客評価値：おすすめ順位＝１０：０．２、などと、宿泊施設端末４００から予め指定され、これをメモリ１０３に保持しているとする。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、自宿泊施設と競合施設との総合乖離幅を、０．１９×１０＋１．９×０．２＝１．９＋０．３８＝２．２８などと算定する。

またレベニューマネジメントシステム１００は、最競合施設との乖離方向：マイナス、一方の準競合施設との乖離方向：プラス、他方の準競合施設との乖離方向：プラス、である場合、乖離方向がプラスである競合施設が多いと判定し、総合乖離方向はプラス、などと判定できる。

上述のステップｓ１０３に続き、レベニューマネジメントシステム１００は、上述のように算定した乖離幅と乖離方向に応じ、各ネットエージェント２００のＷＥＢサイトまたは公式ＷＥＢサイトにおける、例えば自宿泊施設の客室販売価格を、上述の下限値を下回らない範囲の所定割合で上下させ、提案価格を算定する（ｓ１０４）。

例えば、総合乖離幅が「２．２８」、総合乖離方向がプラス、であり、単位乖離幅あたりの客室販売価格の増減率が５％（レベニューマネジメントシステム１００が宿泊施設端末４００から指定を受けて、メモリ１０３ないし記憶装置１０１に保持している）と定められている場合、或るネットエージェント２００のＷＥＢサイトにおける自宿泊施設の客室販売価格が「２５０００円」であれば、レベニューマネジメントシステム１００は、提案価格を、２５０００×（（２．２８×５／１００）＋１）＝２７８５０円、と算定する。

また例えば、総合乖離幅が「１．５」、総合乖離方向がマイナス、であり、単位乖離幅あたりの客室販売価格の増減率が５％と定められている場合、或るネットエージェント２００のＷＥＢサイトにおける自宿泊施設の客室販売価格が「２５０００円」であれば、レベニューマネジメントシステム１００は、提案価格を、２５０００×（１−（１．５×５／１００））＝２３１２５円、と算定する。但し、上述の客室販売価格の下限値が、例えば２３２００円であったとすれば、算定した提案価格「２３１２５円」を「２３２００円」に修正する。

なお、価格を増減させる基準を自宿泊施設の客室販売価格ではなく、例えば、競合施設間で平均した客室販売価格としてもよい。

次に、レベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ１０４で算定した提案価格を宿泊施設端末４００に通知する（ｓ１０５）。或いはレベニューマネジメントシステム１００は、算定した提案価格を、該当ネットエージェント２００の所定サーバ、または自宿泊施設の公式ＷＥＢサイトのサーバに対して、該当ＷＥＢサイトでの客室販売価格として設定するよう要求する指示を送信するとしてもよい。

その後、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の提案価格の通知または上述のサーバへの設定指示の以降のタイミングで、上述のステップｓ１００を再実行し、これにより取得した、提案価格の対象となった自宿泊施設に関する客室販売価格の情報に基づき、自宿泊施設の客室販売価格が上述の提案価格と同一、すなわち客室販売価格が提案価格に設定されたことを検知し（ｓ１０６）、前記所定宿泊施設における所定期間分の客室販売実績をネットエージェント２００またはサイトコントローラ３００（勿論、公式ＷＥＢサイトからでもよい）から取得し、当該取得した客室販売実績に基づき、所定期間内で該当宿泊施設の客室を提案価格で販売出来た確率を算定する（ｓ１０７）。

例えばレベニューマネジメントシステム１００は、上述の自宿泊施設における直近１ヶ月分の客室販売実績が、該当期間中の全客室在庫１００室のうち９０室を、提案価格「２７８５０円」で販売済み、であることを示す場合、この直近１ヶ月間で自宿泊施設の客室を提案価格「２７８５０円」で販売出来た確率を７５％などと算定する。或いは、上述の自宿泊施設における直近１ヶ月分の客室販売実績が、該当期間中の全客室在庫１００室のうち７５室を、提案価格「２３２００円」で販売済み、であることを示す場合、この直近１ヶ月間で自宿泊施設の客室を提案価格「２３２００円」で販売出来た確率を９５％などと算定する。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ１０７で算定した確率と所定基準との乖離幅の大きさに応じ、以降の提案価格算定時における、価格増減対象となる基準価格（自宿泊施設または競合施設の客室販売価格）からの低減割合を特定し、メモリ１０３ないし記憶装置にて、該当ネットエージェント２００および該当宿泊施設と対応付けて格納する（ｓ１０８）。例えば、上述のステップｓ１０７で算定した確率が７５％、所定基準が８０％（すなわち最低限期待する販売確率）である場合、レベニューマネジメントシステム１００は、これらの間の乖離幅を５％と算定し、この乖離幅の単位値あたりの係数を０．８などとすると、上述した低減割合を５×０．８＝４％などと算定する。

ステップｓ１０８の後、再び上述のステップｓ１００〜ｓ１０３の処理が開始され、提案価格算定の処理を実行する際、レベニューマネジメントシステム１００は、ステップｓ１０８でメモリ１０３等に保持した低減割合の値を、該当ネットエージェント２００における自宿泊施設に関して読み出し、ステップｓ１０４での乖離幅と乖離方向に応じた所定割合に、この低減割合の値を加算して増大させ、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイトまたは公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設の客室販売価格を、増大させた所定割合で低減させ、提案価格を算定する（ｓ１０９）。つまり、販売確率が低かった提案価格を設定した宿泊施設に関しては、次に提案価格を算定する際、所望の販売確率との差異に応じた低減率で値引きし、販売確率を更に確かなものとするのである。

以後、レベニューマネジメントシステム１００は、このステップｓ１０９の処理からステップｓ１０６に処理を戻し、一連のステップｓ１０６〜ｓ１０９を繰り返し実行する。

−−−処理手順例２−−−
続いて、競合施設で売り切り状態が生じている場合の提案価格の算定処理について説明する。図８は、本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理フロー例２を示す図である。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の自宿泊施設と顧客評価値が最も近しい、または自宿泊施設の近隣施設であって宿泊施設端末４００から指定を受けた最競合施設に関し、客室売り止めとなっている日、すなわち売り切りフラグ「１」が設定された日を、記憶装置１０１の掲載情報テーブル１２５ないし該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイト、或いは該当宿泊施設の公式ＷＥＢサイトにて特定する（ｓ２００）。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、当該特定した該当日において客室販売がなされており、最競合施設より顧客評価値が低い準競合施設とその客室販売価格を各ネットエージェント２００のＷＥＢサイト、または該当宿泊施設の公式ＷＥＢサイトごとに特定する（ｓ２０１）。

例えば、「５月３１日」において客室販売がなされており、最競合施設の「○○ホテル」の顧客評価値「４．９」より低い顧客評価値「４．６」の準競合施設「○○観光ホテル」と、その客室販売価格「１８０００円」を、ネットエージェント「○○トラベル販売」のＷＥＢサイトにて特定する。

またレベニューマネジメントシステム１００は、ステップｓ２０１で特定した準競合施設の顧客評価値と自宿泊施設の顧客評価値との乖離幅を算定し（ｓ２０２）、この乖離幅に応じ、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイトまたは公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または準競合施設の客室販売価格を所定割合で上昇させた価格を、自宿泊施設への提案価格として算定する（ｓ２０３）。

例えばレベニューマネジメントシステム１００は、ステップｓ２０１で特定した準競合施設「○○観光ホテル」の顧客評価値「４．６」と自宿泊施設の顧客評価値「４．８」との乖離幅を「０．２」など算定し、この乖離幅「０．２」に所定係数「１０％」を乗算して乗算値「２％」を得ておき、該当ネットエージェント「○○トラベル観光」のＷＥＢサイトにおける自宿泊施設の客室販売価格「２４０００円」を所定割合「２％」増しで上昇させた価格「２４４８０円」を、自宿泊施設への提案価格として算定する。

つまり最競合施設が売り切りとなっている状況において、近隣ないし同クラスの宿泊施設との関係を踏まえて、自宿泊施設の客室販売価格を適宜上昇させ、利益を効率良く確保可能とする。

−−−処理手順例３−−−
続いて、ネットエージェント２００での販売客室残に応じて提案価格を算定する処理について説明する。図９は、本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理フロー例３を示す図である。

この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、ネットエージェント２００のＷＥＢサイトないし販売実績テーブル１２６から、自宿泊施設の客室残が所定数以下となったことを検知し（ｓ３００）、当該検知時点における競合施設のうち自宿泊施設より顧客評価値が低い競合施設の顧客評価値と自宿泊施設の顧客評価値との乖離幅を算定する（ｓ３０１）。

例えばレベニューマネジメントシステム１００は、自宿泊施設の客室残が所定数「１０室」以下となったことを検知し、当該検知時点における競合施設のうち自宿泊施設の顧客評価値「４．８」より顧客評価値が低い競合施設の顧客評価値「４．６」と、自宿泊施設の顧客評価値「４．８」との乖離幅を「０．２」などと算定する。

またレベニューマネジメントシステム１００は、上述の乖離幅に応じ、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイトまたは公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または競合施設の客室販売価格を所定割合で上昇させた価格を、自宿泊施設への提案価格として算定する（ｓ３０２）。

例えばレベニューマネジメントシステム１００は、上述の乖離幅「０．２」に、所定係数「１０％」を乗算して乗算値「２％」を算定しておき、該当ネットエージェント２００のＷＥＢサイトにおける自宿泊施設の客室販売価格「１８０００円」を「２％」上昇させた価格「１８３６０円」を、自宿泊施設への提案価格として算定する。

−−−処理手順例４−−−
続いて、宿泊プランの提案価格算定を行う場合の処理について説明する。図１０は、本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理フロー例４を示す図である。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、自宿泊施設および競合施設における所定期間分の客室販売実績として、所定サービスを含む宿泊プランの販売実績をネットエージェント２００またはサイトコントローラ３００（或いは公式ＷＥＢサイト）から取得して、これを宿泊プラン販売実績テーブル１２７に格納する（ｓ４００）。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、上述のように宿泊プラン販売実績テーブル１２７に格納した販売実績に基づき、所定サービスを含む宿泊プランを、所定属性の顧客に対し、所定期間内に所定価格で販売出来た確率を算定する（ｓ４０１）。

例えばレベニューマネジメントシステム１００は、直近１ヶ月間で、「レイトチェックアウトとマッサージのサービスが付いた、ゆったり女子会プラン」なる宿泊プランが、「１９８００円」で、２０代女性に５０個（各ネットエージェント計）販売出来たとする。また、この宿泊プランの総在庫数は６５個だったとする。この場合、直近１ヶ月間での該当宿泊プランの販売確率は、２０代女性向けに、（５０／６５）×１００＝７７％であったと算定できる。

また同様に、レベニューマネジメントシステム１００は、直近１ヶ月間で、「アーリーチェックインとウェルカムドリンクが付いた女子会プラン」なる宿泊プランが、「２１０００円」で、２０代女性に４０個（各ネットエージェント計）販売出来たとする。また、この宿泊プランの総在庫数は６５個だったとする。この場合、直近１ヶ月間での該当宿泊プランの販売確率は、２０代女性向けに、（４０／６５）×１００＝６２％であったと算定できる。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、販売予定の宿泊プランとターゲット顧客の各情報を、宿泊施設端末４００から受け付け、当該受け付けた各情報が示す属性にマッチする宿泊プランに関して上述で算定した確率に基づき、当該確率が所定基準以上の宿泊プランとその販売価格を特定する（ｓ４０２）。

例えばレベニューマネジメントシステム１００は、販売予定の宿泊プランとターゲット顧客の各情報として、宿泊プラン：「女子会プラン」、ターゲット顧客：「２０代女性」を宿泊施設端末４００から受け付けたとする。レベニューマネジメントシステム１００は、ここで受け付けた各情報が示す属性にマッチする宿泊プラン、すなわち「女子会プラン」のキーワードが含まれ、主たる販売先が「２０代女性」であった、上述の「レイトチェックアウトとマッサージのサービスが付いた、ゆったり女子会プラン」、および、「アーリーチェックインとウェルカムドリンクが付いた女子会プラン」の２つの宿泊プランを特定し、これら各宿泊プランの２０代女性への販売確率が、それぞれ「７７％」、「６２％」であり、所定基準「７０％」以上の宿泊プランは、「レイトチェックアウトとマッサージのサービスが付いた、ゆったり女子会プラン」であり、その販売価格は「１９８００円」であると特定する。つまり、「女子会プラン」として２０代女性に売れ筋の宿泊プランとその内容を特定したこととなる。

続いてレベニューマネジメントシステム１００は、上述で特定した「レイトチェックアウトとマッサージのサービスが付いた、ゆったり女子会プラン」の販売元宿泊施設の所在地と、宿泊施設端末４００から指定された指定宿泊施設（例：自宿泊施設を運営する宿泊業者が運営する他の宿泊施設であり、上述の販売元宿泊施設と同等の機能、顧客評価のもの）の所在地とについて、価格優位性テーブル１２８に基づき、販売元宿泊施設と上述の指定宿泊施設との価格優位性の乖離幅と乖離方向を特定する（ｓ４０３）。

例えばレベニューマネジメントシステム１００は、「レイトチェックアウトとマッサージのサービスが付いた、ゆったり女子会プラン」の販売元宿泊施設の所在地「箱根」と、宿泊施設端末４００から指定された指定宿泊施設の所在地「外房」とについて、価格優位性テーブル１２８に基づき、販売元宿泊施設と指定宿泊施設との価格優位性の乖離幅を「＋１０％−１％＝９％」、乖離方向をマイナス、などと特定する。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ４０３で特定した乖離幅と乖離方向に応じ、該当宿泊プランの販売価格を、所定割合で上下させた価格を、上述の指定宿泊施設での該当宿泊プランの提案価格として算定する（ｓ４０４）。

例えばレベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ４０３で特定した乖離幅「９％」と乖離方向「マイナス」に応じ、該当宿泊プランの販売価格「１９８００円」を、所定割合「９％」で低減（マイナス）させた価格「１８０１８円」を、指定宿泊施設での該当宿泊プランの提案価格として算定する。或いはレベニューマネジメントシステム１００は、価格優位性の乖離幅「５％」、乖離方向「プラス」である場合、該当宿泊プランの販売価格「１９８００円」を、所定割合「５％」で増額（プラス）させた価格「２０７９０円」を、指定宿泊施設での該当宿泊プランの提案価格として算定する。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、上述の指定宿泊施設を運用する上述の宿泊業者の宿泊施設端末４００に対し、ステップｓ４０４で算定した該当宿泊プランの提案価格を通知し（ｓ４０５）、処理を終了する。或いはレベニューマネジメントシステム１００は、このステップｓ４０５において、ネットエージェント２００の所定サーバまたは指定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトのサーバに対して、上述の提案価格を該当ＷＥＢサイトでの該当宿泊プランの販売価格とする旨の設定指示を行うとしてもよい。

−−−処理手順例５−−−
続いて、ネットエージェント２００において客室売り止めとなっていない宿泊施設の比率および宿泊日までの残日数に応じて提案価格を算定する処理について説明する。図１１は、本実施形態のレベニューマネジメント方法の処理フロー例５を示す図である。

この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の掲載情報テーブル１２５を参照し、現時点における各宿泊施設の所在地および顧客評価値を読み取り、上述の自宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しく所在地が自宿泊施設から所定範囲内に所在する競合施設を特定し、その数をカウントする（ｓ５００）。またレベニューマネジメントシステム１００は、ここで特定した競合施設の客室販売状況たる売り切りフラグの値を掲載情報テーブル１２５から読み取り、売り切りフラグの値が「０」すなわち売り止め状態にはない競合施設を特定し、その数をカウントする（ｓ５０１）。レベニューマネジメントシステム１００は、例えば、自宿泊施設と同じ「Ａ区Ｂ町・・・」の町内に所在し、顧客評価値の差異が例えば０．２以内である競合施設の数を、「３０」などとカウントし、その「３０」の競合施設のうち、「５月３１日」において売り切りフラグの値が「０」すなわち客室販売が継続中である競合施設の数を「２０」などとカウントする。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ５００、ｓ５０１でカウントした、所定日において客室売り止めとなっていない競合施設の数を、全ての競合施設の数で除算し、競合施設中に占める販売中すなわち売り止めとなっていない宿泊施設の割合を算定する（ｓ５０２）。上述の例であれば、レベニューマネジメントシステム１００は、所定日において客室売り止めとなっていない競合施設の数「２０」を、全ての競合施設の数「３０」で除算し、競合施設中に占める販売中すなわち売り止めとなっていない宿泊施設の割合を「６６％」などと算定することになる。

続いてレベニューマネジメントシステム１００は、ステップｓ５０２で算定した割合の大きさと、所定ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける自宿泊施設の販売中客室の宿泊日までの残日数の大きさとに応じて、上述の割合が所定値より大きいほど及び残日数が所定値より少ないほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または競合施設の客室販売価格を所定割合で低減させ、他方、上述の割合が所定値より小さいほど及び上述の残日数が所定値より多いほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は公式ＷＥＢサイトにおける自宿泊施設または競合施設の客室販売価格を所定割合で増加させ（ｓ５０３）、その価格を自宿泊施設への提案価格として宿泊施設端末４００に通知する（ｓ５０４）。或いはレベニューマネジメントシステム１００は、この提案価格を、該当ネットエージェント或いは自宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、該当提案価格を該当ＷＥＢサイトでの客室販売価格とする旨の設定指示を行うとしてもよい。

なお、上述のステップｓ５０３の処理のため、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の割合の程度と上述の残日数の多寡とに対する、客室販売価格の低減割合および増加割合を定めたルールをプログラム１０２にて予め保持している。そのルールの例を、図１２に示す。この図１２にて例示するように、自宿泊施設以外の宿泊施設すなわち全競合施設が売り止め中である場合、レベニューマネジメントシステム１００は、予め定めた最大増加割合（例：＋４０％）を既存の客室販売価格に適用して増額し、提案価格とする。 また、上述の客室販売中の競合施設の割合が５０％以上であり、残日数が１５日以上である場合、レベニューマネジメントシステム１００は、既存の客室販売価格を変更せず、これをそのまま提案価格とする。また、客室販売中の競合施設の割合が上述同様に５０％以上であり、残日数が４日〜１４日である場合、レベニューマネジメントシステム１００は、所定の低減割合（例：−１５％）を既存の客室販売価格に適用して減額し、提案価格とする。同様に、客室販売中の競合施設の割合が５０％以上であり、残日数が３日以内である場合、レベニューマネジメントシステム１００は、予め定めた最大低減割合（例：−４０％）を既存の客室販売価格に適用して減額し、提案価格とする。

一方、上述の客室販売中の競合施設の割合が３０％以下であり、残日数が１５日以上である場合、レベニューマネジメントシステム１００は、所定の増加割合（例：＋１０％）を既存の客室販売価格に適用して増額し、提案価格とする。同様に、客室販売中の競合施設の割合が３０％以下であり、残日数が４日〜１４日である場合、レベニューマネジメントシステム１００は、所定の増加割合（例：＋２０％）を既存の客室販売価格に適用して増額し、提案価格とする。また、客室販売中の競合施設の割合が３０％以下であり、残日数が３日以内である場合、レベニューマネジメントシステム１００は、予め定めた最大増加割合（例：＋４０％）を既存の客室販売価格に適用して増額し、提案価格とする。

−−−他の実施形態１−−−
ここで、上述までの形態に更なる改良を加えた実施形態について説明する。以下に説明する他の実施形態１は、将来の発生が予測あるいは予定されている事象に基づいて、提案価格を調整する技術となる。こうした他の実施形態１におけるレベニューマネジメントシステム１００は、記憶装置１０１において、イベントテーブル１２９、および提案価格調整テーブル１３０を更に保持しているものとする。

このうちイベントテーブル１２９は、現時点から数ヶ月先など所定期間未来の将来時期に関して、上述の自宿泊施設の所在地（を含むエリア）における所定事象の発生予測情報を時系列順に格納したテーブルである。図１３に例示するイベントテーブル１２９の具体的な構造は、例えば、予測・予定された事象の発生期間を規定する対象期間の値をキーとして、荒天現象に対応した事象１、会議に対応した事象２、スポーツイベントに対応した事象３、コンサートに対応した事象４、といった各種事象の種類と規模（図１３の例の場合、“大”、“中”）を示す値を対応付けた構成となっている。

このようなイベントテーブル１２９は、レベニューマネジメントシステム１００が、気象予測組織の情報提供装置（サーバ等）や、国際会議開催予定が掲載される公的機関や会議場運営企業のＷＥＢサイト（の提供サーバ）、或いは、プロスポーツ試合やコンサートの開催予定が掲載されるイベントプロモーターのＷＥＢサイト（の提供サーバ）などに一定時間毎にアクセスし、取得した情報を格納したものとなる。こうした事象は、宿泊施設を利用する者の行動を左右しうるものであるため、上述の提案価格についても、これら事象を踏まえて調整するとすれば、妥当性のある有意な価格での客室販売が実行されることとなる。

また、上述のテーブルのうち提案価格調整テーブル１３０は、上述のイベントテーブル１２９が示す事象の種類や規模といった属性値を照合することで、該当事象による客室需要の増減傾向に応じた提案価格の調整値を規定するテーブルである。図１４に例示する提案価格調整テーブル１３０の具体的な構造は、例えば、予測・予定された事象の種類をキーとして、該当事象の規模を示す事象レベル、およびその場合の客室需要の増減率、および提案価格の調整率、といった値を対応付けた構成となっている。このような提案価格調整テーブル１３０は、レベニューマネジメントシステム１００の管理者等が予め規定して記憶装置１０１に格納したものとなる。

続いて、この実施形態におけるレベニューマネジメント方法の処理について説明する。図１５は、他の実施形態１におけるレベニューマネジメント方法の処理手順例を示すフロー図である。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、記憶装置１０１のイベントテーブル１２９の各レコードうち、対象期間欄の値が、現在時刻より例えば１ヶ月先の時期であるものを特定し（ｓ６００）、当該特定したレコードが示す事象の種類およびレベルの値を取得する（ｓ６０１）。例えば、図１３のイベントテーブル１２９から、対象期間「２０１５／５／１〜５／３１」のレコードを特定した場合、このレコードから、事象の種類として「サミット」および「日米親善野球」の２種の値と、これら各事象のレベルとしていずれも「大」の値が得られることになる。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ６０１で得た事象の種類およびレベルの各値を、提案価格調整テーブル１３０の各レコードに照合して、上述のステップｓ６００でレコード検索時に対象とした将来時期、すなわち対象期間「２０１５／５／１〜５／３１」における自宿泊施設の客室需要の増減傾向とそれに応じた提案価格の調整率を判定する（ｓ６０２）。例えば、図１４の提案価格調整テーブル１３０から、対象期間「２０１５／５／１〜５／３１」の事象２「サミット」、事象レベル「大」について、需要増減率「＋３０％」、価格調整率「＋８％」の値が得られ、同様に、事象３「日米親善野球」、事象レベル「大」について、需要増減率「＋１２％」、価格調整率「＋５％」の値が得られることになる。

続いてレベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ６０２で得た値が、１つの事象に関するものか複数の事象に関するものか判定する（ｓ６０３）。この判定の結果、１つの事象のみに関して値を得ている場合（ｓ６０３：１つ）、レベニューマネジメントシステム１００は、該当対象期間における自宿泊施設に関する提案価格として、既に求めている値（図７〜１１の各フローで得ているもの）に対し、ステップｓ６０２で得た価格調整率を適用して上下させ、提案価格の調整を行う（ｓ６０４）。例えば、本フローの実行前に既に求めてある提案価格が「２５０００円」で、ステップｓ６０２で得た価格調整率が「＋３％」であった場合、レベニューマネジメントシステム１００は、２５０００円×１．０３＝２５７５０円、と調整後の提案価格を算定する。

一方、上述の判定の結果、複数事象に関して値を得ている場合（ｓ６０３：複数）、レベニューマネジメントシステム１００は、複数事象に関して得ている値の合算値を算定し、この合算値を、該当対象期間における自宿泊施設に関して既に求めてある提案価格に適用して提案価格の調整を行う（ｓ６０５）。例えば、本フローの実行前に既に求めてある提案価格が「２５０００円」で、ステップｓ６０２で得た価格調整率が「＋８％」および「−１０％」であった場合、レベニューマネジメントシステム１００は、その合算値を、＋８＋（−１０）＝−２％、と算定する。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、２５０００円×−０．９８＝２４５００円、と調整後の提案価格を算定する。

レベニューマネジメントシステム１００は、こうして算定した調整後の提案価格を、上述の宿泊施設端末４００への調整後提案価格として通知するか、または該当ネットエージェント２００或いは自宿泊施設の公式ＷＥＢサーバ５００に対する、調整後提案価格を該当ＷＥＢサイトでの客室販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う（ｓ６０６）。

こうした形態にてレベニューマネジメントを実行すれば、例えば、一定期間先に関して予測されている、台風や大雪、豪雨などの気象現象や、或いは大規模な国際会議やスポーツイベントなどの開催といった、所定事象の発生に伴う、該当時期に関する多数の宿泊予約キャンセル、或いは、過度の宿泊予約の集中を踏まえて、提案価格を調整してその有意性の精度を高め、より的確な価格設定が可能となる。

−−−他の実施形態２−−−
この実施形態においては、一般的な相場感覚では高すぎると認識される客室販売価格での客室販売を効率的に回避する技術について示す。顧客から客室販売価格が高すぎると思われた場合、該当宿泊施設に関する顧客評価値は大きく低下する傾向にある。したがって、この点について宿泊施設の運営企業としては十分な配慮が必要である。一方、或る時期にごく小数の競合施設しか客室販売を行っていない状況下で、その競合施設が過度に高価な客室販売価格をネットエージェント等に掲載していた場合、上述までの各実施形態をそのまま実行すると、得られる提案価格もその過度に高価な客室販売価格に影響を受けた値となる懸念がある。

こうした事態に対応するレベニューマネジメントシステム１００は、記憶装置１０１において、図１６に例示する適正販売価格テーブル１３１を備えている。この適正販売価格テーブル１３１は、顧客評価値レベルをキーとして、該当レベルに対応して予め規定した客室販売価格の妥当値、および、他宿泊施設での過去の客室販売価格の平均値、を対応付けた構成となっている。上述の妥当値に関しては知見ある所定の管理者等が設定した値となる。

続いて、この実施形態におけるレベニューマネジメント方法の処理について説明する。図１７は、他の実施形態２におけるレベニューマネジメント方法の処理手順例を示すフロー図である。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、既に所定期間に関して提案価格「４００００」円を算定済みの自宿泊施設の顧客評価値を、掲載情報テーブル１２５（図３）より抽出し、これを記憶装置１０１の適正販売価格テーブル１３１に対して照合し（ｓ７００）、該当顧客評価値レベルに応じた妥当値または平均値の少なくともいずれかを特定する（ｓ７０１）。例えば、該当自宿泊施設の顧客評価値が「４．２」であった場合、顧客評価値レベル「４．０＜Ｌ≦４．３」のレコードから、妥当値「２４０００」円または平均値「２５２００」円を特定できることになる。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ７０１で特定した、妥当値と平均値のうち小さい値と、既に得ている提案価格「４００００」円とを比較し、上述の妥当値または平均値と提案価格との乖離幅を算定する（ｓ７０２）。上述の例の場合、妥当値「２４０００」円と平均値「２５２００」円のうち、小さい方の「２４０００」円と、既に得ている提案価格「４００００」円との乖離幅として、「１６０００」円を算定できることになる。

続いてレベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ７０２で得た乖離幅が、予め定めて記憶装置１０１に保持する基準値を越えるか判定する（ｓ７０３）。この基準値が例えば「５０００」円であれば、上述の例にあげた乖離幅「１６０００」円はこの基準値を超えていると判定される。

上述の判定の結果、乖離幅が基準値を越える場合（ｓ７０３：ｙ）、レベニューマネジメントシステム１００は、過度な高値販売による顧客評価低下の懸念に関する警告情報を、上述の宿泊施設端末４００へ通知する（ｓ７０４）。また、レベニューマネジメントシステム１００は、上述の乖離幅と乖離方向に応じ、上述の提案価格を所定割合で上下させて調整する処理を更に実行し（ｓ７０５）、処理を終了する。

例えば上述のように、自宿泊施設の提案価格が「４００００」円、妥当値と平均値のうち小さい方の値が「２４０００」円、基準が「５０００」円である時、乖離方向は、妥当値等の値より提案価格が大きいため「高値方向」であり、乖離幅は「１６０００」円となる。この場合、提案価格の調整を行うレベニューマネジメントシステム１００は、上述の乖離方向「高値方向」に基づき、提案価格を低減すべきと特定し、例えば乖離幅を基準値「５０００」円とするよう、２４０００＋５０００＝２９０００円を、調整後の提案価格として算定する。

−−−他の実施形態３−−−
この実施形態においては、ネットエージェント間での客室販売手数料率の相違を踏まえ、こうしたネットエージェントのユーザたる宿泊施設での利益確保の最適化を図る技術について説明する。この場合のレベニューマネジメントシステム１００は、記憶装置１０１において手数料率テーブル１３２を保持している。この手数料率テーブル１３２は、図１８にて例示するように、ネットエージェントごとの、客室販売代行の手数料率を規定したテーブルである。この手数料率は、客室販売価格のうちネットエージェントの取り分として徴収される、いわゆる販売手数料に該当する。

続いて、この実施形態におけるレベニューマネジメント方法の処理について説明する。図１９は、他の実施形態３におけるレベニューマネジメント方法の処理手順例を示すフロー図である。この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、既に所定期間に関して各ネットエージェントに関して提案価格を算定済みであるとする。例えば、対象期間「２０１５／５／１〜５／３１」について、ネットエージェント「ａ０００１」に関する提案価格は「１００００」円、ネットエージェント「ａ０００２」に関する提案価格は「９４００」円、ネットエージェント「ａ０００３」に関する提案価格は「８０００」円、であったとする。

この場合、レベニューマネジメントシステム１００は、各ネットエージェントに関して算定済みの提案価格と、手数料率テーブル１３２にて保持する該当ネットエージェントの販売手数料率とに基づき、各ネットエージェント経由での客室販売により得られる利益額を算定する（ｓ８００）。上述の例の場合、ネットエージェント「ａ０００１」に関して、利益額は、１００００×（１−０．１２）＝８８００円、ネットエージェント「ａ０００２」に関して、利益額は、９４００×（１−０．０６）＝８８３６円、ネットエージェント「ａ０００３」に関して、利益額は、８０００×（１−０．０６）＝７５２０円、と算定出来る。

次にレベニューマネジメントシステム１００は、上述のステップｓ８００で算定した利益額の大きさに応じ、ネットエージェントに関する推奨情報として、例えばネットエージェントの推奨ランキングを生成し（ｓ８０１）、これを宿泊施設端末４００へ通知して（ｓ８０２１）、処理を終了する。上述の例の場合、ランキング１位が「ネットエージェント：ａ０００２」、２位が「ネットエージェント：ａ０００１」、３位が「ネットエージェント：ａ０００３」といった推奨ランキングとなる。

これによれば、ネットエージェントごとに異なる販売手数料率を踏まえた客室販売の方針について、上述の自宿泊施設の担当者等に提示することが可能となる。上述のごとき推奨情報を認識した自宿泊施設の担当者等は、例えば対象期間に関して、推奨ランキング下位のネットエージェントから順に客室販売情報の掲載を所定期間で（或いは客室販売数達成に応じて）ストップし、最終的には自社公式ＷＥＢサイトを最後として客室販売情報の掲載を継続するといった販売戦略を実行出来る。こうした販売戦略を採用出来るとすれば、宿泊施設として効率的に収益最大化を図ることが出来る。

以上説明したように本実施形態によれば、複数ルートでの客室販売に伴う有意性のある的確な価格設定が、効率的に実行可能となる。

以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

２０ ネットワーク
１００ レベニューマネジメントシステム
１０１ 記憶装置
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 演算装置（ＣＰＵ）
１０５ 通信装置
１２５ 掲載情報テーブル
１２６ 販売実績テーブル
１２７ 宿泊プラン販売実績テーブル
１２８ 価格優位性テーブル
１２９ イベントテーブル
１３０ 提案価格調整テーブル
１３１ 適正販売価格テーブル
１３２ 手数料率テーブル
２００ ネットエージェント
３００ サイトコントローラ
４００ 宿泊施設端末
５００ 自社ＷＥＢサーバ
６００ 他社ＷＥＢサーバ

Claims (16)

1. 他装置とネットワークを介して通信する通信装置と、
   所定宿泊施設および前記所定宿泊施設以外の他宿泊施設に関する、客室販売価格と顧客評価値とを少なくとも含む所定情報を、複数のネットエージェントそれぞれのＷＥＢサイト、前記所定宿泊施設と契約したサイトコントローラ、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから、所定時間毎に取得する処理と、
   前記取得した情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または前記所定宿泊施設の近隣宿泊施設であって所定端末から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェントのＷＥＢサイトごと又は前記公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値と前記所定宿泊施設の顧客評価値との乖離幅と乖離方向に応じ、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、
   前記所定宿泊施設の端末への前記提案価格の通知、または該当ネットエージェント或いは前記所定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、前記提案価格を該当ＷＥＢサイトでの客室販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う処理を実行する演算装置と、
   を備えることを特徴とするレベニューマネジメントシステム。
2. 前記演算装置は、
   前記情報を取得するに際し、前記所定宿泊施設および前記他宿泊施設に関する、客室販売価格、顧客評価値、および推薦順位を含む情報を、複数のネットエージェントそれぞれのＷＥＢサイト、前記所定宿泊施設と契約したサイトコントローラ、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから、所定時間毎に取得し、
   前記提案価格の算定に際し、前記取得した情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値または推薦順位が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または前記所定宿泊施設の近隣宿泊施設であって所定端末から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェントのＷＥＢサイトごと又は前記公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値および推薦順位と前記所定宿泊施設の顧客評価値および推薦順位との各乖離幅と各乖離方向に応じ、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させ、前記提案価格を算定するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のレベニューマネジメントシステム。
3. 前記演算装置は、
   前記所定宿泊施設における所定期間分の客室販売実績として、所定サービスを含む宿泊プランの販売実績を、前記ネットエージェント、前記サイトコントローラ、および前記所定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから取得し、当該取得した販売実績に基づき、所定サービスを含む宿泊プランを、所定属性の顧客に対し、所定期間内に所定価格で販売出来た確率を算定する処理と、
   販売予定の宿泊プランとターゲット顧客の各情報を前記端末から受け付け、当該受け付けた前記各情報が示す属性にマッチする宿泊プランに関して前記算定した前記確率に基づき、当該確率が所定基準以上の宿泊プランとその販売価格を特定する処理と、
   前記取得した販売実績が示す、前記特定した宿泊プランの販売元宿泊施設の所在地と、所定端末から指定を受け付けた指定宿泊施設の所在地とについて、予め記憶装置に保持する所在地別の価格優位性の情報に基づき、前記販売元宿泊施設と前記指定宿泊施設との価格優位性の乖離幅と乖離方向に応じ、前記宿泊プランの前記販売価格を所定割合で上下させた価格を、前記指定宿泊施設での前記宿泊プランの提案価格として算定する処理と、
   前記指定宿泊施設の端末への前記提案価格の通知、または該当ネットエージェント或いは前記指定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、前記提案価格を該当ＷＥＢサイトでの該当宿泊プランの販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う処理と、
   を実行するものであることを特徴とする請求項１に記載のレベニューマネジメントシステム。
4. 前記演算装置は、
   前記提案価格の算定に際し、前記取得した情報及び当該情報が含む客室販売状況と施設所在地とに関する各情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しく前記所定宿泊施設から所定範囲内に所在する競合施設、または前記端末から指定を受けた競合施設のうち、客室売り止めとなっていない競合施設が全競合施設中で占める割合を算定する処理と、
   前記算定した割合の大きさと、所定ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設の販売中客室の宿泊日までの残日数の大きさとに応じて、前記割合が所定値より大きいほど及び前記残日数が所定値より少ないほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で低減させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、
   前記算定した割合の大きさと、所定ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設の販売中客室の宿泊日までの残日数の大きさとに応じて、前記割合が所定値より小さいほど及び前記残日数が所定値より多いほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で増加させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、
   を実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のレベニューマネジメントシステム。
5. 前記演算装置は、
   現時点から所定期間未来の将来時期に関して、前記所定宿泊施設の所在地における所定事象の発生予測情報を所定装置から取得し、当該発生予測情報が示す所定属性値を、客室需要の増減傾向を判定する所定アルゴリズムに適用して、前記将来時期の前記所定宿泊施設における客室需要の増減傾向を判定し、当該客室需要の増減傾向に応じて、前記提案価格を上下させて調整する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のレベニューマネジメントシステム。
6. 前記演算装置は、
   顧客評価値のレベルに応じて予め規定した客室販売価格の妥当値、または、前記競合施設たる他宿泊施設での過去の客室販売価格の平均値と、前記提案価格とを比較し、前記妥当値または前記平均値と前記提案価格との乖離幅が所定基準を越える場合、過度な高値販売による顧客評価低下の懸念に関する警告情報を、前記所定宿泊施設の端末へ通知する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のレベニューマネジメントシステム。
7. 前記演算装置は、
   顧客評価値のレベルに応じて予め規定した客室販売価格の妥当値、または、前記競合施設たる他宿泊施設での過去の客室販売価格の平均値と、前記提案価格とを比較し、前記妥当値または前記平均値と前記提案価格との乖離幅が所定基準を越える場合、当該乖離幅と乖離方向に応じ、前記提案価格を所定割合で上下させて調整する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のレベニューマネジメントシステム。
8. 前記演算装置は、
   前記各ネットエージェントのＷＥＢサイトに関して算定した前記提案価格と、予め記憶装置に情報を保持する該当ネットエージェントの販売手数料率とに基づき、各ネットエージェント経由での客室販売により得られる利益額を算定し、当該利益額の大きさに応じた、ネットエージェントに関する推奨情報を生成し、当該推奨情報を、前記所定宿泊施設の端末へ通知する処理を更に実行するものである、
   ことを特徴とする請求項１に記載のレベニューマネジメントシステム。
9. 他装置とネットワークを介して通信する通信装置を備えた情報処理装置が、
   所定宿泊施設および前記所定宿泊施設以外の他宿泊施設に関する、客室販売価格と顧客評価値とを少なくとも含む所定情報を、複数のネットエージェントそれぞれのＷＥＢサイト、前記所定宿泊施設と契約したサイトコントローラ、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから、所定時間毎に取得する処理と、
   前記取得した情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または前記所定宿泊施設の近隣宿泊施設であって所定端末から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェントのＷＥＢサイトごと又は前記公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値と前記所定宿泊施設の顧客評価値との乖離幅と乖離方向に応じ、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、
   前記所定宿泊施設の端末への前記提案価格の通知、または該当ネットエージェント或いは前記所定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、前記提案価格を該当ＷＥＢサイトでの客室販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う処理と、
   を実行することを特徴とするレベニューマネジメント方法。
10. 前記情報処理装置が、
    前記情報を取得するに際し、前記所定宿泊施設および前記他宿泊施設に関する、客室販売価格、顧客評価値、および推薦順位を含む情報を、複数のネットエージェントそれぞれのＷＥＢサイト、前記所定宿泊施設と契約したサイトコントローラ、および各宿泊施設自身が運営する公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから、所定時間毎に取得し、
    前記提案価格の算定に際し、前記取得した情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値または推薦順位が所定範囲で近しい競合施設たる他宿泊施設、または前記所定宿泊施設の近隣宿泊施設であって所定端末から指定を受けた競合施設たる他宿泊施設と、その客室販売価格を各ネットエージェントのＷＥＢサイトごと又は前記公式ＷＥＢサイトごとに特定し、当該特定した競合施設の顧客評価値および推薦順位と前記所定宿泊施設の顧客評価値および推薦順位との各乖離幅と各乖離方向に応じ、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で上下させ、前記提案価格を算定する、
    ことを特徴とする請求項９に記載のレベニューマネジメント方法。
11. 前記情報処理装置が、
    前記所定宿泊施設における所定期間分の客室販売実績として、所定サービスを含む宿泊プランの販売実績を、前記ネットエージェント、前記サイトコントローラ、および前記所定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの少なくともいずれかから取得し、当該取得した販売実績に基づき、所定サービスを含む宿泊プランを、所定属性の顧客に対し、所定期間内に所定価格で販売出来た確率を算定する処理と、
    販売予定の宿泊プランとターゲット顧客の各情報を前記端末から受け付け、当該受け付けた前記各情報が示す属性にマッチする宿泊プランに関して前記算定した前記確率に基づき、当該確率が所定基準以上の宿泊プランとその販売価格を特定する処理と、
    前記取得した販売実績が示す、前記特定した宿泊プランの販売元宿泊施設の所在地と、所定端末から指定を受け付けた指定宿泊施設の所在地とについて、予め記憶装置に保持する所在地別の価格優位性の情報に基づき、前記販売元宿泊施設と前記所定宿泊施設との価格優位性の乖離幅と乖離方向に応じ、前記宿泊プランの前記販売価格を所定割合で上下させた価格を、前記所定宿泊施設での前記宿泊プランの提案価格として算定する処理と、
    前記所定宿泊施設の端末への前記提案価格の通知、または該当ネットエージェント或いは前記指定宿泊施設の公式ＷＥＢサイトの所定サーバに対する、前記提案価格を該当ＷＥＢサイトでの該当宿泊プランの販売価格とする旨の設定指示、の少なくともいずれかを行う処理と、
    を実行することを特徴とする請求項９に記載のレベニューマネジメント方法。
12. 前記情報処理装置が、
    前記提案価格の算定に際し、前記取得した情報及び当該情報が含む客室販売状況と施設所在地とに関する各情報に基づき、前記所定宿泊施設と顧客評価値が所定範囲で近しく前記所定宿泊施設から所定範囲内に所在する競合施設、または前記端末から指定を受けた競合施設のうち、客室売り止めとなっていない競合施設が全競合施設中で占める割合を算定する処理と、
    前記算定した割合の大きさと、所定ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設の販売中客室の宿泊日までの残日数の大きさとに応じて、前記割合が所定値より大きいほど及び前記残日数が所定値より少ないほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で低減させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、
    前記算定した割合の大きさと、所定ネットエージェントのＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設の販売中客室の宿泊日までの残日数の大きさとに応じて、前記割合が所定値より小さいほど及び前記残日数が所定値より多いほど、該当ネットエージェントのＷＥＢサイト又は前記公式ＷＥＢサイトにおける前記所定宿泊施設または前記競合施設の客室販売価格を所定割合で増加させた価格を、前記所定宿泊施設への提案価格として算定する処理と、
    を実行することを特徴とする請求項９に記載のレベニューマネジメント方法。
13. 前記情報処理装置が、
    現時点から所定期間未来の将来時期に関して、前記所定宿泊施設の所在地における所定事象の発生予測情報を所定装置から取得し、当該発生予測情報が示す所定属性値を、客室需要の増減傾向を判定する所定アルゴリズムに適用して、前記将来時期の前記所定宿泊施設における客室需要の増減傾向を判定し、当該客室需要の増減傾向に応じて、前記提案価格を上下させて調整する処理を更に実行する、
    ことを特徴とする請求項９に記載のレベニューマネジメント方法。
14. 前記情報処理装置が、
    顧客評価値のレベルに応じて予め規定した客室販売価格の妥当値、または、前記競合施設たる他宿泊施設での過去の客室販売価格の平均値と、前記提案価格とを比較し、前記妥当値または前記平均値と前記提案価格との乖離幅が所定基準を越える場合、過度な高値販売による顧客評価低下の懸念に関する警告情報を、前記所定宿泊施設の端末へ通知する処理を更に実行する、
    ことを特徴とする請求項９に記載のレベニューマネジメント方法。
15. 前記情報処理装置が、
    顧客評価値のレベルに応じて予め規定した客室販売価格の妥当値、または、前記競合施設たる他宿泊施設での過去の客室販売価格の平均値と、前記提案価格とを比較し、前記妥当値または前記平均値と前記提案価格との乖離幅が所定基準を越える場合、当該乖離幅と乖離方向に応じ、前記提案価格を所定割合で上下させて調整する処理を更に実行する、
    ことを特徴とする請求項９に記載のレベニューマネジメント方法。
16. 前記情報処理装置が、
    前記各ネットエージェントのＷＥＢサイトに関して算定した前記提案価格と、予め記憶装置に情報を保持する該当ネットエージェントの販売手数料率とに基づき、各ネットエージェント経由での客室販売により得られる利益額を算定し、当該利益額の大きさに応じた、ネットエージェントに関する推奨情報を生成し、当該推奨情報を、前記所定宿泊施設の端末へ通知する処理を更に実行する、
    ことを特徴とする請求項９に記載のレベニューマネジメント方法。

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