ダイナミックプライシング×AIで客室稼働率90%超：ホテルチェーンの収益最大化
旅行・ホスピタリティ大企業プロダクトマーケティング6ヶ月
サマリー
AI需要予測ベースのダイナミックプライシングにより、季節変動を精緻に捉えた価格最適化を実現。客室稼働率90%超を維持しながらRevPARを51%向上。
成果
客室稼働率
72%91%
+26%
RevPAR
8,500円12,800円
+51%
この事例が参考になる条件
対象業種
旅行・ホスピタリティホテル旅館リゾート
企業規模中堅〜大企業（従業員100〜2,000名・客室100室以上）
こんな課題に
- 客室稼働率が80%未満で収益機会を逸している
- 価格設定が経験ベースで需要変動に対応できていない
- OTA手数料の負担が大きく、収益率が低下している
前提条件
- • PMS（宿泊管理システム）が導入済み
- • 過去2年以上の予約データが蓄積されている
- • Revenue Management（収益管理）の専任担当者がいる
投資規模Duetto年額 数百万円 + GA4連携構築工数 約80時間 + 研修工数 約30時間
必要チームRevenue Manager1名 + データアナリスト1名 + フロント責任者1名
手法・アプローチ
DuettoのRevenue Strategy Platformを導入し、過去3年分の予約データ・競合価格・地域イベント・天候データを統合した需要予測モデルを構築。GA4のWebサイト行動データ（検索・比較・予約離脱）と連携し、リアルタイムでの価格調整を自動化。Salesforceの法人顧客データとも統合し、BtoB（法人契約）とBtoC（個人予約）の価格戦略を分離して最適化した。
課題・注意点
- -既存のPMS（宿泊管理システム）とDuettoのAPI連携で、データ形式の変換に3週間を要した
- -ダイナミックプライシングに対するフロントスタッフの理解と説明力の向上が必要で、3回の研修を実施した
- -OTA（楽天トラベル・じゃらん等）の価格整合性ルールへの対応で、チャネル間の価格管理が複雑になった
実施ステップ
- 1過去3年分の予約データと競合価格データの整備・分析
- 2DuettoのRevenue Strategy Platform導入とPMS・GA4とのデータ連携
- 3需要予測モデルの構築とダイナミックプライシングルールの設定
- 4フロントスタッフ向け研修の実施とOTA価格整合性ルールの対応
- 56ヶ月間の稼働率・RevPAR・収益データを検証し、価格戦略を継続最適化
使用ツール
DuettoGoogle Analytics 4