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PriceLabsの最低宿泊日数の推奨エンジンアルゴリズム

最新情報:ダイナミック最低宿泊日数が正式リリース!

最低宿泊日数のルールを完全に自動化できるようになりました。Dynamic Min Stayは、データドリブンな推奨事項をリスティングに直接適用する強力な新機能です。推奨事項は季節性・市場動向・リスティングのパフォーマンスに基づいて自動的に調整されるため、もう手動での設定は不要です。

この記事では、Dynamic Min Stayの背後にあるモデルがどのように進化してきたか、最新の推奨事項を支える仕組み、そして収益を効率よく最大化する方法について解説します。

最低宿泊日数推奨機能の改善

最低宿泊日数ルールは、収益と稼働率を同時に最大化するための強力なレバーです。そのため、PriceLabsではリスティングに最適なルール設定を支援する最低宿泊日数推奨機能を開発しました。新しいDynamic Min Stay機能のリリースにより、推奨事項をリアルタイムで自動適用・更新できるようになりました。

この記事では、PriceLabsがモデルをどのように継続的に改善してきたかをご紹介します。技術的な内容が中心になりますが、まずポイントをまとめると以下の通りです。

  • データとアルゴリズムの改善により、モデルの精度が向上し、生成される推奨事項の品質も上がりました
  • Dynamic Min Stayは��固定の最低宿泊日数ルールと比較して収益の増加と運営コストの削減をもたらしました

背景

2017年にダイナミック最低宿泊日数設定を導入したところ、すぐに大きな反響を得ました。リードタイムに基づいて最低宿泊日数を調整し、短期滞在の空室を自動的に開放する機能は、当時としては革新的なレベニューマネジメント機能でした。レベニューマネジメントシステムの自然な進化として、PriceLabsがその先駆けとなりました。

2022年2月には設定をさらに拡張し、追加レイヤー・隣接日設定・シーズン別設定など、より柔軟なオプションを提供するようになりました。

しかし、ユーザーからよく寄せられた課題は、最適な設定値の決め方でした。「早期予約の最低宿泊日数はいくつにすべきか」「リードタイムによってどう変えるべきか」といった疑問に多くの方が悩んでいました。中期滞在を優先したい場合、設定をどう調整すればよいのでしょうか。

データサイエンスチームがこれらの課題に取り組み、ついにご紹介できることを嬉しく思います。PriceLabsの最低宿泊日数推奨エンジン – 世界初・唯一のインテリジェントな最低宿泊日数エンジン.

ダイナミック最低宿泊日数制限を使う理由

ダイナミック最低宿泊日数制限を利用する主な理由は2つ��ります。

  1. 運営面:チェックインとチェックアウトには追加の運営コストと手間がかかり、利益を圧迫します。また、週末の1泊予約はパーティー目的の場合が多く、多くの短期賃貸(民泊)事業者が避けたいと考えています。
  2. 収益最大化:予約が入ると、隣接日が予約される確率が低下します。最低宿泊日数を低く設定しすぎると空白期間が生まれ、高く設定しすぎると予約が全く入らなくなる可能性があります。

適切な最低宿泊日数ルールを設定するには、確実な収益の確保と隣接日の予約機会コストのバランスを取る必要があります。その仕組みを詳しく見てい���ましょう。

方法論:「機会コスト」対「確実な収益」

最低宿泊日数推奨エンジンの中核にあるのが「機会コスト」という概念です。簡単に言うと、11ヶ月先の2泊を販売することで「確実な収益」(その2泊分の収益)を得られます。キャンセルがなければその月の収益が保証され、安心感があります。しかし、予約された2泊の周辺日程は予約される確率が大きく低下します。この予約周辺の収益機会の損失が「機会コスト」です。

具体例として、10日間のカレンダーで15日と16日が2泊予約された状況を考えてみまし��う。

次に前日(14日)に注目し、14日を含む4泊予約の可能性を重ね合わせてみましょう。

15日が空いていないため、それらの潜在的な予約のうち最後の3件はもはや成立しません。

2泊(15日・16日)が予約されると、14日だけでなく周辺の日程も潜在需要が低下します。例えば、以前は11日から始まる1週間滞在として予約できた多くの期間が、もう成立しなくなります。

問題は、14日や隣接日も含めてより多くの収益をもたらす可能性がある長期予約が、市場でどの程度見込まれるかという点です。

  • 長期予約があまり見込まれない場合、機会コストは低く、その短期予約からの確実な収益を取るべきです。
  • 長期予約がある程度見込まれる場合、機会コストが高くなり、確実な収益を諦めてでも最低宿泊日数を長く設定して長期予約を待つメリットが生まれます。

上記の例は、「確実な収益」対「機会コスト」のトレードオフを計算する際、一方は簡単だということを示しています。

  1. 短期予約が入った場合の確実な収益は誰でも把握できます。
  2. 推定の難しい機会コストの推定はより複雑です。データサイエンスチームが研究を重ね、地域の需要パターンと予約確率を最適化フレームワークに組み込みました。短期予約が全体的なリスティング収益を悪化させる転換点を特���する方法を開発し、この転換点が最低宿泊日数の推奨値となります。

上記の例とコンテキストを踏まえると、最低宿泊日数推奨機能にはいくつかの特徴があることがわかります。

  1. 先の日程については、より長い最低宿泊日数を推奨する傾向があります。一般的に、まだ多くの需要が見込まれるため、短期需要を断っても後から予約を獲得できる可能性は十分あります。
  2. 日程が近づくにつれて(例:直前予約)、短期予約を取るために最低宿泊日数を下げることを推奨します。残余需要が少ない場合、実現しないかもしれない長期予約を待つより、短期予約の「確実な収益」を選ぶ方が賢明です。
  3. 直前でも長期予約が多い市場では、直前推奨値がそれほど下がらない場合があります。推奨事項はエリア内の類似物件のローカライズされた予約傾向を参照するためです(詳細は後述)。
  4. 全体的な需要が低い市場では、推奨事項はより低い最低宿泊日数に向かう傾向があります(入る予約は全て受け入れる)。
  5. 需要の高い月は、季節別推奨事項で最低宿泊日数の引き上げが提案される場合があります。

現在の最低宿泊日数推奨機能を支える要素

これらの値を算出する際、考慮��べき要因は3つの主要カテゴリに分かれます。PriceLabsではこれらの要因を継続的に調整・改善しています。

  1. 市場動向
    • 過去の予約データから、典型的な稼働率・予約リードタイムの分布・対応する滞在日数(LOS)の分布を把握します。
    • これにより、特定の予約リードタイム期間中に特定の滞在日数で特定の日程に予約される確率を、典型的な市場リスティング向けに算出できます。
    • また、他の市場予約が成立しなくなることで生じる隣接日の予約確率の低下を初期推定することも可能です。
  2. リスティングのパフォーマンス
    • 市場動向から得られる値は典型的なリスティ���グの推定には有効ですが、各リスティングは独自の特性を持っています。過去・将来の日程のパフォーマンスに基づいた調整が必要です。
    • 市場と比較した全体的な稼働率を確認し、遅れが見られる場合は最低宿泊日数ルールを緩和してより多くの予約を促します。
    • また、価格を使って価値関数を微調整します。市場より週末重視の戦略を取っており、曜日別価格の変動が大きい場合、モデルはその傾向を捉えます。週末日程を分断する予約が収益的に見合うか確認するため、平日の最低宿泊日数を長めに優先的に設定します。
  3. リスクファクター:不確実性への対応
    • 特に滞在日数が短い場合、最低宿泊日数のルールを1泊増やすだけで潜在収益は大幅に増加しますが、予約される確率は大きく低下します。
    • 例えば、最低2泊を最低3泊に変更した場合、追加1泊分で潜在収益は+50%増加します。制限強化で予約確率が-33%以上低下しない限り、そのリスクは取る価値があります。
    • -33%は予約確率として大きな低下であり、確率変化の算出値は推定にすぎず、本質的な不確実性を伴います。モデルが-30%の低下を示しても、実際の値は-35%(価値なし)から-25%(明らかに価値あり)の範囲に収まる可能性があります。この不確実性から、最終推奨は予約なしより若干最適でない予約を選ぶ方向に傾けています。
    • モデル全体では収益最大化を目指しますが、上記のような僅差・際どいケースでは、より緩和された最低宿泊日数ルールを選択する要因を加えています。

滞在日数

2つのモード:短期賃貸(民泊)と中期滞在物件

(特に都市部の)多くのユーザーは、物件において中期予約の割合が著しく高くなっています。以下の画像は、シカゴ(PriceLabsの本社所在地)の2ベッドルーム物件のデータを示しています。スキーマーケットと比較して、シカゴでは15泊以上の滞在(濃いグレー)が多いことがわかります。

シカゴ(米国イリノイ州)における滞在日数パターン(都市型マーケットの例)は、週末中心の短期需要と、中期滞在の大きな割合を示しています。

多くのユーザーが運営上の理由でどちらか一方を好む傾向があることを踏まえ、この2つのモードを作成しました。

  • Prefer short-term」を選択すると、市場需要(および関連供給)から15泊以上の予約を除外した上で推奨事項を表示します。
  • Prefer mid-term」を選択すると、市場の全需要を考慮します。全需要を含めても、中期滞在の需要が十分でない場合は短期滞在が引き続き許可される場合があります。中期推奨事項は14泊超の滞在需要を組み込みますが、需要が十分でなければ推奨値は低くなることがあります。

季節性の高い市場での宿泊制限

スキーやビーチ市場など季節性が非常に高い市場では、通年の最低宿泊日数設定は機能しません。最低宿泊日数プロファイルカスタムシーズンプロファイルを組み合わせてご活用ください。

ただし、シーズンごとに収益を最大化する最適な最低宿泊日数制限を見つけることは、さらに複雑な課題となります。

そのため、各月の需要を個別に分析して機会コストの最適化を実施し、特定の月の推奨事項が全体推奨と異なるかどうかを確認します。これらの「例外」月は推奨事項とともに明示されるため、最低宿泊日数プロファイルを使って特別なルールを設定できます。

ビジネスへの影響

PriceLabsの強化された最低宿泊日数推奨機能は、市場動向への深いインサイト、独自のリスティングのパフォーマンス、そしてリスクファクターの不確実性への高度なアプローチを活用しています。

データとアルゴリズムを継続的に改善することで、複雑なケースでも確実な収益と機会コストを賢くバランスするモデルを構築しました。その結果、収益を最大化しながら運営コストを削減することが実証された、より強力な推奨事項を提供し、固定ルールの制約を超えた運営を実現します。

そしてDynamic Min Stayを活用することで、この強力な最適化を手間なく利用できます。より高度なモデルが自動的に稼働し、予約数と収益性を最大化します。

引き続きプロダクト改善に取り組んでいます。

PriceLabsデータサイエンスチーム

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