CC BY
692
Факторный анализ стоимости номеров в отелях города Москвы Factor analysis of price per night for rooms in Moscow hotels
Полынская Г алина Андреевна / Galina Polynskaya К.э.н., магистр прикладных физики и математики
Старший преподаватель Национальный исследовательский университет «Высшая школа
экономики»
Аннотация. Безусловно, всех владельцев предприятий гостиничной индустрии интересует, какие из факторов влияют на наличие спроса. Мы сделали первый шаг в исследовании данного вопроса, посмотрев какие факторы влияют на оценку отелей Москвы, и, как следствие, на спрос, и попытались оценить вес каждого фактора, включая стоимость номеров. Наше исследование является кабинетным, все использованные данные являются вторичными и предоставлены в открытом доступе на портале booking.com (сайт бронирования), slon.ru/moscow (рейтинг районов Москвы), irn.ru (портал Индексы Рынка Недвижимости), и на сайтах московских гостиниц, зарегистрированных на booking.com.
Summary: Most of managing companies in hotel industry are interested for information about impact degree of different factors on customer satisfaction from hotel service and demand on it. We researched what factors influence on overall evaluation of Moscow hotels by customers and assessed the weight of influence by each factor including the price itself. As source we used the data from most popular booking service booking.com amended by information on location of hotels, price for room and supplementary services in hotel. The following sources of data have been used as supportive: slon.ru/moscow (rating of Moscow districts), irn.ru (price of realty rent and purchasing by districts), web-sites of hotels.
Ключевые слова: гостиничная индустрия, booking.com, Московский рынок гостиниц (отелей), оценка гостиницы, удовлетворенность, факторы влияния, бронирование номеров.
Key words: Hotel industry, Moscow hotels market, evaluation of hotels, hotels rating, booking of rooms.
ОСНОВНЫЕ ГИПОТЕЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Основную цель этого блока исследования можно сформулировать как выявление системы факторов, оказывающих наибольшее влияние на формирование ценовой политики отелей в Москве.
Гостиничный рынок Москвы демонстрирует активный рост. Растут основные операционные показатели гостиниц, средняя загрузка московских отелей держится на уровне 70 процентов, а средняя стоимость проживания в гостиницах демонстрирует умеренный рост. В связи с этим очевидна актуальность проведения данной части исследования, так как к рынку привлечено пристальное внимание как российских, так и зарубежных инвесторов и девелоперов.
Любой отель представляет собой некую систему или совокупность связанных между собой элементов, действующих как единое целое при ежедневном функционировании. Именно поэтому, в начале работы был разработан перечень показателей, которые могут оказывать влияние на суточную цену гостиницы.
Месторасположение:
Наличие дополнительных _
Рис.1 - Основные гипотезы исследования: влияние факторов на
суточную стоимость номера в отелях Москвы
Можно предположить, что существенный вклад в стоимость суточного размещения гостиницы должно вносить ее расположение, причем здесь должны влиять такие параметры как оценка района, в которой находится гостиница (исторической части города, деловой центр, благоприятный и не благоприятный район, др.). Так как Москва является деловым центром, то предполагаем, что расстояние до метро тоже имеет влияние. Так же на стоимость размещения в гостинице может сильно влиять стоимость 1м2 в районе (блок гипотез Н1).
Финансовые показатели гостиницы напрямую зависят от потока бронирования, при этом часто покупатели находятся в состоянии выбора -более популярное или дешевое место. Поэтому можно предположить стоимость проживания зависит от оценки отеля (блок гипотез Н2).
МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
Предполагаемые нами взаимосвязи между основными переменными исследования могут быть представлены схематически (см. рис. 1). Проверка гипотез позволила определить факторы, влияющие на стоимость размещения в отелях Москвы и оценен вес каждого фактора. Также были составлены рекомендации для дальнейшего исследования, которое позволит определить влияние удовлетворенности посетителей на реальные финансовые показатели.
Наше исследование является кабинетным, все использованные данные являются вторичными и предоставлены в открытом доступе на портале booking.com (сайт бронирования), slon.ru/moscow (рейтинг районов Москвы), irn.ru (портал Индексы Рынка Недвижимости), и на сайтах московских гостиниц, зарегистрированных на booking.com. Все данные были внесены в формализованную таблицу (размер выверенной таблицы, с не повторяющимися вводными данными [59, 376] или 22064 элементов), анализ данных проводился с помощью статистического пакета IBM SPSS Statistics 21. Все измерения были проверены на состоятельность и надежность.
Сбор данных и выборка
Выборка отлей для проведения исследования была составлена на основе базы данных зарегистрированных на booking.com Московских отелей и на 4 декабря 2012 года составила 376 отелей. Данные были собраны из вторичной информации, предоставленной самими отелями и посетителями этих гостиниц. Детальное описание характеристик отелей, попавших в итоговую выборку, предоставлено в табл.1. Помимо этого собиралась дополнительная информация по номерному фонду гостиниц (количество различных номеров по категориям и их стоимость), точному расположению гостиниц по отношению к метро, собиралась информация о стоимости аренды и приобретения жилья из расчета на 1 м . В сборе и обработке информации принимали участие студенты 621 группы НИУ-ВШЭ.
Количество оценок, учтенных в исследовании, составило 39 298, при этом выборка давших оценку приходилась в основном на активную часть населения
- индивидуальных путешественников (40%) и молодых пар без детей (26,2%). Можно с уверенностью сказать, что именно эти группы людей чаще всего занимаются самостоятельным электронным бронированием номеров в гостинице, не вовлекая в этот процесс сторонних посредников, и именно для них оценка отеля может стать решающим доводом для принятия решения в пользу того или иного отеля.
Таблица 1
Характеристика выборки (N=376)
Характеристики Процент выборки
Тип отеля: Апартаменты 14,6%
Отель 65,2%
Хостел 20,2%
Количество звезд:
5 звезд 6,3%
4 звезды 18,3%
3 звезды 26,2%
2 звезды 7,1%
1 звезда 7,3%
Без звезд 34,8%
Общая оценка отеля От 1 до 10
Составные части оценки: Чистота, комфорт, место От 1 до 10
расположения, услуги, персонал, цена/качество
Количество отзывов 7615
Отрицательные отзывы 3,8%
Составные части отзывов:
Семьи со взрослыми детьми 4,5%
Семьи с маленькими детьми 3,7%
Зрелые пары 11,1%
Компании друзей 14,5%
Индивидуальные путешественники 40%
Молодые пары 26,2%
Условия бронирования:
Наличие свободных мест (на следующий день) 59,6%
Наличие свободных мест (в ближайшие выходные) 67,6%
Последнее бронирование Введена шкала
Номерной фонд Введена шкала
Распределение по категориям/ цены
Расположение отеля В исследовании расположение
отеля рассматривалось по районам
и по расстоянию от метро (введена
шкала)
Наличие дополнительных услуг: Есть:
Конференц-залы 42,3%
Банкетные залы 39,1%
Парковка 67%
Трансфер до/из аэропорта 71%
Интернет 86,7%
Wi-Fi 94,4%
Фитнес-центр 19,7%
Номера для некурящих 79,3%
Крытый плавательный бассейн 11,4%
СПА и оздоровительный центр 16%
Семейные номера 47,1%
Допускается размещение домашних животных 23,9%
Номера/Удобства для гостей с ограниченными 17,6%
физическими возможностями
Ресторан 48,7
Измерение переменных исследования
В наиболее широком виде удовлетворенность трактуется как психологическое состояние человека, возникшее после осознание того, что он достиг желаемой цели. В маркетинге удовлетворенность рассматривается в первую очередь как степень соответствия ожиданиям потребителей. Таким образом, «удовлетворенность потребителя отражает степень совпадения характеристик (свойств) товара или услуги, субъективно воспринимаемых клиентом, ожиданиями, связанными с этим товаром/услугой» [Котлер, Амстронг, 2009, с. 51]. Обладая широкой палитрой возможностей
использования различных подходов и методов измерения удовлетворенности, компании стремятся к тому, чтобы создавать свои комплексные системы измерения удовлетворенности клиентов.
В нашем исследовании за удовлетворенность клиента мы принимаем общую оценку отеля, собранную электронным ресурсом booking.com.
Посетителям ресурса предлагается оценить зарегистрированные отели по шкале от 1 до
10. Стоит отметить, что все посетители склоны оценивать отели более высокими баллами, минимальная оценка отеля 3,9. Большее количество посетителей оценивают отель на 7-8 балов, т.е. большая часть клиентов находится в зоне безразличия.
Рис.2 - Распределение доли отелей по
Помимо общей оценки удовлетворенности, booking.com использует оценки удовлетворенности клиентов отдельными факторами, такими как чистота, комфорт, уровень услуг, персонал, соотношение цены и качества, место расположения гостиницы. Все оценки произведены по 10-ти балльной шкале, где 1 = очень плохо, 10 - Отлично. Такое представление результатов дает возможность простого сопоставления компании с ее ключевыми конкурентами, демонстрируя какие зоны требуют улучшения.
В своем исследовании мы рассмотрели вклад составных частей оценки в общую, использовав в качестве выборки базу данных зарегистрированных на booking.com Московских отелей. Мы также не пренебрегаем вкладом в общую оценку гостиницы таких факторов, как суточная стоимость за номер, наличие дополнительных услуг, которые не оценивались на booking.com. Для получения средневзвешенной цены за номер в отеле была проанализирована база цен и количество номеров. При недостатке информации о количестве определенных типов номеров использовалась среднеарифметическая цена за номер (эта информация не включена в список характеристик на booking.com, поэтому потребовалось проводить дополнительный сбор данных из других источников, в том числе с сайтов гостиниц).
Таблица 2
Ценовой анализ [1]
Тип/звездность Минимальная цена Максимальная цена Средняя цена Нормированный диапазон цен от средней цены (%) Средняя цена в категории (%)
Хостел 400р. 7 000р. 1 609,38р. 24,85% - 434,95% 26,64%
0 800р. 7 000р. 3 858,81р. 20,73% - 181,40% 63,87%
1 590р. 8 500р. 3 430,53р. 17,19% - 247,77% 56,78%
2 500р. 25 000р. 4 400,72р. 11,36% - 568,08% 72,84%
3 1 450р. 50 000р. 5 339,38р. 27,15% - 936,43% 88,37%
4 2 700р. 50 000р. 9 564,81р. 28,22% - 522,74% 158,30%
5 4 050р. 90 506р. 22 120,64р. 18,31% - 409,14% 366,11%
[1] В Ценовом анализе принимали участие студенты 621 группы НИУ-ВШЭ: А.В. Бебех, Я.И. Каткова, К.С. Мелихова
Апартаменты 2 000р. 18 000р. 5 713,50р. 34,97% - 314,73% 94,56%
Общий итог 400р. 90 506р. 6 042,02р. 6,62% - 1497,94%
Очевидно, что наибольший разброс цен присутствует в пятизвездочных отелях. Это связано с тем, что в данных отелях номерной фонд имеет наибольшее количество категорий. Разброс цен на трех- и четырехзвездочные отели практически одинаковый, но различия в средневзвешенном среднем свидетельствуют о преобладании более дешевых номеров в трехзвездочных отелях. Также стоит отметить, что в отелях Москвы всех категорий количество более дешевых номеров преобладает. При этом самый дешевый номер категории п не обязательно дороже и лучше самого дорогого номера категории
п-1.
Рис.3 - Расположение московских гостиниц, зарегистрированных на booking.com [2]
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Ценовая политика компании формируется в рамках общей стратегии и включает Ценовую стратегию и тактику ценообразования. Ценовая стратегия предполагает позиционирование предлагаемого продукта на рынке. В рамках ценовой стратегии выбираются используемые методики определения (установления) цены, а также формы ценовой дискриминации.
Как правило, при выработке политики ценообразования принимаются во внимание издержки, конкуренция и спрос потребителей. Цены будут где-то в промежутке между слишком низкими, не обеспечивающими прибыли, и слишком высокими, препятствующими формированию спроса.
Анализ
безубыточности
Демпинговые цены
Изменение
элостичности
Сигнальные цены
Психологические
цены
Проникновение на рынок
Рис. 4 - Факторы, влияющие на политику ценообразования В ходе реализации ценовой политики руководство фирмы должно корректировать непосредственные мероприятия и следить за временем изменения стратегии. Цены активно используются в конкурентной борьбе для обеспечения достаточного уровня прибыли. Определение цен товаров и услуг является одной из важнейших проблем любого предприятия, так как
[2] Карту составили студенты 621 группы НИУ-ВШЭ: Заляев Азат и Лопакова Анна
оптимальная цена может обеспечить его финансовое благополучие. Проводимая политика цен во многом зависит от вида предлагаемых предприятием товаров или услуг. Она формируется в тесной связи с выявлением запросов потребителей и стимулированием продаж. Цена должна устанавливаться таким образом, чтобы, с одной стороны, удовлетворять нужды и потребности покупателей, а с другой — способствовать достижению поставленных целей, заключающихся в обеспечении поступления достаточных финансовых ресурсов. Ценовая политика направлена на установление таких цен товаров и услуг в зависимости от складывающейся рыночной конъюнктуры, которые позволят получить запланированный предприятием объем прибыли и решить другие стратегические и оперативные задачи.
Конкуренция и внешние факторы
Наше исследование фокусируется на гостиничном бизнесе города Москвы. Несмотря на то, что гостиничный бизнес демонстрирует сильный рост (см. рис. 7), рынок еще далек от насыщения.
450 400 350 300 250 200 150 100 50 0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012*
*До 2001 года включительно - Данные Министерства туризма и транспорта; 2012 - зарегистрированных на booking.com московских гостиниц, 12.12.2012
Рис. 5 - Динамика роста численности московских гостиниц
Для сравнения в 2006 году в Лондоне было зарегистрировано около 1000 гостиниц, а в Париже - 1500. Поэтому не удивительно, что Москва считается одним из самых дорогих мест для проживания, а качество оказываемых услуг не вызывает удовлетворения. Все это весьма негативно сказывается на туристическом бизнесе, а основными клиентами московских гостиниц остаются деловые люди. Но все же наблюдается явная тенденция на улучшение ситуации: реагируя на уровень увеличения конкуренции владельцы гостиниц вынуждены улучшать качество и количество услуг предлагаемых клиентам, при этом фактически не увеличивая стоимость проживания. Среднюю стоимость проживания в гостиницах по различным категория (тип/звездность) можно посмотреть в табл. 2. Улучшение качества услуг в гостиничном бизнесе способствует также государственная политика, которая ориентирована на привлечение зарубежных туристов. Так, согласно этой политике, с 2012 года началась сертификация гостиниц.
Взаимосвязь местоположения отелей и стоимости проживания в них.
Проанализировав данные по 363 отелям, мы можем констатировать, что прямой взаимосвязи между стоимостью номера и местоположением нет. Так, коэффициент корреляции между стоимостью номера в отеле и оценка района составил 0,126, и между стоимостью номера в отеле и стоимостью 1м недвижимости - 0,131. Коэффициенты корреляции значимы при выбранном уровне значимости в 5%. Также мы видим очень слабую, но все же отрицательную взаимосвязь между ценой номера и расстоянием до ближайшей станции метро. Коэффициент корреляции составил - 0,061 и значим при выбранном уровне значимости в 5%.
Таблица 3
Корреляционная таблица
Цена отеля Оценка района Расстояние до метро Цена жилья
Цена отеля Корреляция Пирсона 1 ,126 -,061 ,131
Знч.(2-сторон) ,016 ,243 ,013
N 363 363 363 363
Оценка района Корреляция Пирсона ,126 1 -,324 ,672
Знч.(2-сторон) ,016 ,000 ,000
N 363 363 363 363
Расстояние до метро Корреляция Пирсона -,061 -,324 1 -,307
Знч.(2-сторон) ,243 ,000 ,000
N 363 363 363 363
Цена жилья Корреляция Пирсона ,131 ,672 -,307 1
Знч.(2-сторон) ,013 ,000 ,000
N 363 363 363 363
Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторон.)
Так как наблюдения по всем типам отелей позволили нам выявить достаточно слабые показатели взаимосвязи, нами было принято решение о расчёте тех же показателей, но с выбором наиболее репрезентативных наблюдений. Таким образом, нами были исключены из выборки хостелы, апартаменты и т.д. Количество наблюдений исключительно по отелям - 237.
Таблица 9
Корреляционная таблица №2
Цена отеля Оценка района Расстояние до метро Цена жилья
Цена отеля Корреляция Пирсона 1 2 ОО •X •X -,134* ,335**
Знч.(2-сторон) ,000 ,039 ,000
N 237 237 237 237
Оценка района Корреляция Пирсона 2 00 •X •X 1 -,291** ,661**
Знч.(2-сторон) ,000 ,000 ,000
N 237 237 237 237
Расстояние до метро Корреляция Пирсона -,134* -,291** 1 -,276**
Знч.(2-сторон) ,039 ,000 ,000
N 237 237 237 237
Цена жилья Корреляция Пирсона ,335** ,661** -,276** 1
Знч.(2-сторон) ,000 ,000 ,000
N 237 237 237 237
** Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторон) * Корреляция значима на уровне 0.05 (2-сторон)
Цена только отели
Используя данные исключительно по отелям, нам удалось выявить более сильную взаимосвязь стоимости номера в отеле как со стоимостью жилья в данном районе, так и оценками районов. Коэффициент корреляции составил 0,335 и 0,285 соответственно, и значим при уровне значимости в 1%. Ниже представлены графики рассеивания:
Оценка района только отели Цена.жилья
Рис.6 - Взаимосвязь стоимости номера от оценки района или стоимости жилья в районе, где расположен отель [3]
Несмотря на то, что многие отели расположены в более благоприятных районах и с дорогой недвижимостью, стоимость проживания в них не всегда возрастает пропорционально. Это обусловлено тем, что многие отели с хорошим положением с целью усиления конкуренции вынуждены ориентироваться на среднерыночные цены и также предоставлять соответствующие предложения по номерам. В то же время можно с уверенностью утверждать, что дорогостоящие отели не располагаются в мало привлекательных районах.
Проанализировав все полученные данные, можно сделать выводы о существовании положительной, но не очень сильной взаимосвязи между стоимостью проживания в номере отеля и благоприятности района, в котором
[3] В выявлении Взаимосвязи местоположения отелей и стоимости проживания в них принимали участие студенты 621 группы НИУ ВШЭ: С.Д. Фатеев, Д.В. Абрамов
он находится, и стоимости недвижимости в данном районе. Это значит, что на сегодняшний день можно найти отели по приемлемой цене с хорошим месторасположением.
Взаимосвязь между ценами за номер и качественными характеристиками отеля
Каких-либо сильных зависимостей общих и составных частей оценок на стоимость не выявлено. В общем-то, этот вывод достаточно логичен, т.к. цену выставляют владельцы гостиничного бизнеса исходя из своих соображений, куда в частности входит такие параметры как себестоимость.
Клиенты оценивают гостиницу изходя из ожиданий, связанных с категорией к которой она относится, поэтому условные зависимости появляются только в категориях более высоко уровня. Так, когда клиент ставит высший балл пятизвездочному отелию, он предпалагает начличие большого количества услуг, высокое качества сервиса. При этом высокая оценка хосталам обычно предполагает в лучшем случае комфортабельные условия. Поэтому неудивительно, что при рассмотрении всего фонда московских отелей не установлены взаимосвязи между ценами за номер и качественными характеристиками отеля. Для определения взаимосвязи, рассмотрим отели в кластерах по звезности. В результате, получаем ожидаемую картину: наибольшая взаимосвязь между ценами за номер и качественными характеристиками присутсвует в пятизвездочных отелях. Для отелей в кластерах 3 и 2 звезды заметна аналогичная связь, но в отношении максимальной цены. В низших категориях отелей (1 и 0 звезд) минимальная корреляция наблюдается для максимальной цены и чистоты номеров. Максимальная корреляция обнаружена для 5-звездных отелей между средней ценой и уровнем персонала, что говорит о важности данного фактора для посетителей гостиниц премиум-категории.
В таблице 10 показаны значения коэффициентов корреляции зависимости между ценой за номер с одной стороны, и разными параметрами качества с
другой стороны. Использовались массивы данных «Общая оценка отеля» и ее составляющие, которые являются оценками клиентов (данные находятся в открытом доступе на booking.com) и стоимостной характеристикой номерного фонда, которая оценивалась для каждого отдельного номера по трем составляющим - максимальной, минимальной и средневзвешенной цене за номер (усредненные параметры цен можно посмотреть в таб. 2). В итоге получены все зависимости и определены максимальные положительные и отрицательные значения корреляций для каждой категории отеля.
Таблица 4
Существование взаимосвязи между ценами за номер и качественными характеристиками отеля
1 № Р \ х тт' Кобщ 'й *8 -£ и Ртіп/ К2 Ртіп/ Кз Ртіп/ К4 с- ^
Все2 299 0,0579 0,0812 0,0631 0,0020 0,0535 0,0319
5 15 0,2551 0,2920 0,3650 -0,2416 0,2879 0,2529
4 51 0,0538 0,0928 0,0765 0,0132 0,0554 0,1288
3 84 -0,1444 -0,1248 -0,0893 -0,0905 -0,1043 -0,1625
2 22 0,2049 0,2129 0,2682 0,0437 0,2369 0,0861
1 20 -0,0988 -0,1684 -0,0220 0,1330 -0,0657 -0,0466
0 107 -0,0946 -0,0324 -0,0800 -0,1382 -0,0941 -0,0795
1 № Ртах/ Кобщ Ртах/ Кі Ртах/ К2 Ртах/ К3 Ртах/ К4 Ртах/ К5
Все2 299 0,139* 0,145* 0,100 0,079 0,120* 0,139*
5 15 0,3892 0,3738 0,2406 0,0972 0,3375 0,4003
4 51 0,1355 0,1699 0,1328 0,1501 0,1397 0,1234
3 84 -0,0644 -0,0465 -0,0272 -0,0074 -0,0804 -0,0727
2 22 0,2198 0,2428 0,3698 -0,1494 0,2791 0,1208
1 20 -0,1778 -0,2253 -0,0752 0,1319 -0,2016 -0,0479
0 107 -0,0869 -0,0272 -0,0507 -0,1659 -0,0566 -0,0422
1 № Рср./ Кобщ. Рср /К1 Рср. /К2 Рср. /К3 Рср. /К4 Рср./К5
Все2 299 0,0870 0,1121 0,0755 0,0277 0,0750 0,0783
5 15 0,3338 0,3624 0,3582 -0,1601 0,3359 0,4030
4 51 0,0877 0,1522 0,0827 0,1562 0,0835 0,1403
3 84 -0,1548 -0,1366 -0,1037 -0,0993 -0,1194 -0,1354
2 22 0,2402 0,2590 0,3370 -0,0513 0,2875 0,1172
1 20 -0,1005 -0,1253 -0,0508 0,1052 -0,0993 -0,1261
0 107 -0,1302 -0,0689 -0,1089 -0,1552 -0,1155 -0,0906
**. Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторон.).
*. Корреляция значима на уровне 0.05 (2-сторон.).
Примечание: взаимозависимости параметров по звездности выполнены без необходимых статистических требований, не хватает количество гостиниц в каждой категории для проведения точного анализа, поэтому мы можем говорить только о возможности зависимостей в этих категориях.
Разбивка по Звездности отелей Рассмотрен весь массив отелей без разбивки
Ртт - минимальная стоимость размещения в гостинице (стоимость самого дешевого номера),
Ртах - максимальная стоимость размещения (стоимость самого дорогого номера в гостинице),
Рср. - средневзвешенная стоимость размещения.
Кобщ - общая оценка отеля;
Составные части оценки: К1 - чистота, К2 - комфорт, К3 - место расположения (рассмотрено по оценкам клиентов), К4 - услуги, К5 - персонал.
В ходе исследования были проверены три блока гипотез:
Проверка гипотез Н1: Опровергнута гипотеза зависимости расположения гостиницы и стоимости проживания. Значение корялляции между стоимостью размещения и расстоянием до метро составила -0,134*, стоимостью
размещения и оценкой района составила 0,285**, стоимостью размещения и стоимостью жилья - 0,335*.
Проверка гипотез Н2: Опровергнута гипотеза влияния оценки отеля на ее стоимость. Не выявленно зависимостей между стоимостью и общей оценкой отеля, а также ее составляющих. Неявная зависимость наблюдается только в категориях высокого уровня, но для статистической значимости этого утверждения требуется большее число объектов (см. табл. 10).
Проверка гипотез Н3:
- Наблюдается зависимость стоимости проживание от количество звезд, коэффициент корреляции пирсона между этими параметрами составил 0,505**;
- Наблюдается зависимость стоимости проживание от типа отеля -
0,551**;
- Доказано, что наличие ряда дополнительных услуг влиет на стоимость размещения (см. рис. 8). Данный вывод весьма логичен, т.к. на обслуживание и реализацию новых сервисов требуется финансирование, т.е. повышается себестоимость отеля. Также присутсвует тенденция, что услуги, входящие в «расширенный продукт» свойственны только отелям с высокой звездностью (отели 4 и 5 звезд), где высокая цена за проживание ожидаема (см. рис. 9). При этом сервисы, входящие в ожидаемый продукт, стоимость проживания в гостинице не увеличивают. Например, отсутствует взаимосвязь между стоимостью и наличием Интернета (89,7% гостиниц включили этот сервес в свой список - т.е. этот сервис ожидаем).
0.411**
—0.335**^| Стоимость номера за сутки
0.447**
Наличие ресторана
Номера/Удобства для гостей с ограниченными физическими возможностями
**. Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторон.). *. Корреляция значима на уровне 0.05 (2-сторон.).
Рис. 7 - влияние дополнительных услуг на стоимость проживания
Количество отрицательных отзывов
Количество номеров в отле
СПА и оздоровительный центр
Номера/Удобства для гостей с ограниченными физическими возможностями
**. Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторон.). *. Корреляция значима на уровне 0.05 (2-сторон.).
Рис. 8 - влияние дополнительных услуг на звездность отеля
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Следущим логичным шагом в исследовании является изучение факторов, влияющих на наличие спроса, и как следствие, на доход отеля. Оценить доход отеля в зависимости от его номерного фонда можно по следующей формуле:
.- - доход отеля от номерного фонда в рабочие дни;
\- доход отеля от номерного фонда в будние дни;
L- - количество недель в году; к. - коэффициент загрузки отеля;
У',. - количество номеров i- го типа;
N - количество категорий (типов) номеров;
Р1 - стоимость номера /- го типа в сутки.
Средняя загруженность московских гостиниц держится около 70%. К сожалению, для получения более точной информации, требуется изучение закрытых детализированных данных по всем гостиницам. Без нее можно лишь сделать общие выводы о том, что доход отеля будет в большей или меньшей степени зависеть от рассмотренных ранее факторов, относительно которых формируется стоимость номеров: месторасположение отеля, звездность,
стоимость, общие и частные оценки, его популярность, предоставляемые услуги, их качество и прочее.
ЛИТЕРАТУРА
1. Современные потребительские тренды и удовлетворенность потребителя. Коллективная монография подготовлена аспирантами и преподавателями кафедры маркетинг фирмы НИУ ВШЭ. Москва, ИНФРА-М, 2013, с. 142.
2. Удовлетворенность потребителя: эмпирические исследования и
практические измерения. Коллективная монография подготовлена аспирантами и преподавателями кафедры маркетинг фирмы НИУ ВШЭ. Москва, ИНФРА-М, 2013, с. 220.
3. Зарабатывая на удовлетворенности клиента: взаимосвязь результатов исследований удовлетворенности с финансовыми результатами в гостиничном бизнесе. Впервые опубликовано с Cornell Hospitality Industry
Perspectives в июле 2010 года. Перевод К.С. Блохиной, научная редакция перевода Е.К. Пантелеевой.
4. Baumann C., Burton S., Elliott Gr. Predicting Consumer Behavior in Retail
5. Banking/Journal of Business Management. 2007. Vol. 13. Iss. 1. R 79—97.
6. Briucks M., Zeithaml V., Naylor G. Price and Brand Name as Indicators of Quality Dimensions for Consumer Durables //Journal of the Academy of Marketing Science. 2000. Vol. 28. P. 359—374.
7. Ctoi T., Chu R. Determination of Hotel Guests’ Satisfaction and Repeat Patronage in the Hong Kong Hotel Industry// International Journal of Hospitality Management. 2001. Vol. 20. P. 277—297.
8. Garptine Т. Unconventional Wisdom // Market Research. 2006. Fall. P. 279. 31.
10.Нэреш К. Малхотра Маркетинговые исследования: Практическое
руководство, 3-е издание, Вильямс, 2003, с. 640-747.
11.Gupta S., McLaughlin E., Gomez М., Guest Sаtisfасtiоn and Restaurant Performance // Cornell Hospitality Quarterly. 2007. Vol. 48. No. 3. (August). P. 284—298.
12.Jacoby J., SzуbilIо G., Вusаtо-Sсhасh J. Information Acquisition Behavior in Brand Choice Situations/Journal of Consumer Research. 1977. Vol. 3. P. 209—215.
13.Paxson M. Increasing Suгvеу Response Rates: Practical Instructions from the Total Design Method // Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly. 1995. Vol. 36. No. 4 (August). P. 66—73.
14.Sampsоn S. Gathering Customer Feedback via the Internet: Instruments and Prospects// Industrial Management & Data Sуstемs. 1998. Vol. 98. P. 7 1—83.
15.Электронные ресурсы: booking.com (сайт бронирования), slon.ru/moscow (рейтинг районов Москвы), irn.ru (портал Индексы Рынка Недвижимости), и сайты московских гостиниц, зарегистрированные на booking.com.
