酒店细分市场竞争指数“MPI”，“ARI”，“RGI”解析

编辑：酒店加盟网时间：2022-09-06 10:17:41来源：

数据中蕴藏的价值需要科学的分析才能得以释放，酒店或企业在市场定位、营销活动、收益、顾客满意度，服务质量、品牌等管理中都需要应用数据科学分析，否则管理就没有方向。数据分析可以划分为，描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析等。

1)描述性数据分析：属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。

2)探索性数据分析：侧重于在数据中发现新的特征。

3)验证性数据分析：侧重于验证已有假设的真伪证明。

其中探索性和验证性分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等等。

传统酒店管理中绝大部分事务仅应用描述性分析就可以满足管理要求，本文介绍的MPI(市场渗透指数)，ARI(平均房价指数)，RGI(单房收益指数)三个指数，对于洞悉酒店在市场上的竞争力意义重大，酒店管理者必须加以理解和应用。

MPI(市场渗透指数)，ARI(平均房价指数)，RGI(单方收益指数)这些外部指数由原来简单的客房出租率(Occ.)、平均房价(ADR)和单房产值(RevPAR)分析转化而来的对细分市场(竞争群)分析，如：市场渗透指数(MPI)、平均房价指数(ARI)、收入指数(RGI)等，从维度上讲还有时间维度(一般为“月”，“季”，“年”，如有数字化系统加持可以细化到“天”)、市场份额及同比变化率等。通过这些市场标杆数据的分析，可以使酒店管理者充分掌握市场供求关系变化的信息，了解酒店潜在的市场需求，准确获得竞争者的商情，最终确定酒店在竞争市场中的地位，从而对酒店制订准确的营销策略，打造差异化产品，制订合适的价格起到关键的作用。最重要的是能使酒店看清方向，知己知彼，便于集中优势兵力，扬长避短。

市场渗透指数(又称“入住率指数”)

—Market Penetration Index (MPI) / Occupancy Index

市场渗透指数(MPI)用于衡量目标酒店相对于酒店竞争群的入住率表现。在所有条件都相同的情况下，与细分市场(或称“竞争群”)相比，目标酒店的市场渗透指数为100(也称为“公平份额”)。若市场渗透指数大于100，则表示酒店市场渗透指数高于竞争群市场渗透指数的预期值。相反，若市场渗透指数小于100，则表示酒店市场渗透指数低于竞争群入住率的预期值。

市场渗透指数(入住率指数)计算公式：

市场渗透指数 =(目标酒店入住率/竞争群入住率)x 100

例如，如果目标酒店的入住率是80%，其竞争群的入住率也是80%, 则目标酒店的市场渗透指数为 100。如果目标酒店的入住率是96%，则其市场渗透指数为 120，表示该酒店的入住率高于预期值。如果目标酒店的入住率是64%，则其市场渗透指数为80，表示该酒店的入住率低于预期值。

平均房价指数(又称“价格指数”)

—ARI (Average Rate Index) / ADR (Average Daily Rate)

平均房价指数(ARI)用于衡量酒店平均房价与细分市场(或称“竞争群”)平均房价数据的对比状况(细分市场可以是竞争群、或次级市场)。若平均房价指数为100，则表示酒店的平均房价达到了细分市场整体表现的平均水平。若平均房价指数大于100，则表示酒店平均房价高于细分市场平均数值。相应地，若平均房价指数低于100，则表示酒店的平均房价低于细分市场均值。

计算平均平均房价指数(价格指数)的公式：

平均房价指数 =(酒店平均房价 / 细分市场酒店平均房价)x 100

酒店的价格份额可看作是酒店处于细分市场时应得的价格水平。例如，如果目标酒店的平均房价是800元，其竞争群的平均房价也是800元，则目标酒店的价格指数为100。如果目标酒店的平均房价是1000元，则其指数为125，表示该酒店的平均房价高于细分市场的平均水平。如果目标酒店的平均房价是600元，则其指数为75，表示该酒店的平均房价低于市场平均水平。

单房收益指数(又称“收入指数”)

—RGI (Revenue Generated Index) / RevPAR (Yield) Index

单房收益指数(RGI)用于计算一家酒店在所处细分市场的(或称“竞争群”)中每间可售客房收入的应得市场份额( market share)。若一家酒店在市场中获得了应有的市场份额，则收入指数为100;若低于应得的市场份额，则收入指数将低于100，相应地若酒店的份额高于平均市场份额，则收入指数将高于100。

单房收益指数计算公式：

单房收益指数 =(酒店每间可售房收入/ 细分市场每间可售房收入)x 100

应得市场份额可看作是目标酒店在所处细分市场中的应得的份额。例如，如果目标酒店的每间可售房收入是50美元，其竞争群的每间可售房收入也是500元，则目标酒店的每间可售房收入指数为100。如果目标酒店的每间可售房收入是600元，则其指数为120，表明该酒店的每间可售房收入高于其应得份额。如果目标酒店的每间可售房收入是400元，则其指数为80，表明该酒店的每间可售房收入低于其应得份额。

大数据时代的来临，为酒店收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，以往多是采集酒店自身历史数据来进行预测和分析，容易忽视外界数据，难免使预测的结果存在一定的偏差。酒店在实施收益管理过程中如果能在酒店自有数据的基础上，借助更多的市场数据，同时引入竞争分析，将会对制订准确的收益策略，达到更高的收益起到推进作用。

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