FORMATION OF DYNAMIC PRICING MODEL IN HOTEL BUSINESS
Статья поступила в редакцию: 04.09.2025
Статья принята к публикации: 12.09.2025
Статья опубликована: 23.09.2025
Keywords:
dynamic pricing, pricing in hotels, pricingAbstract
The pricing of any enterprise is based not only on the aggregate of its costs and the value expectations of consumers, but also on many other factors: from changes in the macro environment to technological advances. Depending on industry specifics and the increasing complexity of predicting consumer preferences, these factors are integrated into daily price monitoring. Dynamic pricing in this context is an extremely powerful tool to form the most optimal price at a given point in time. However, so far in the scientific literature there is no unified model of dynamic pricing due to the objective reason of high flexibility of this tool, integrating specific industry features and thus complicating its formation. The purpose of this article is to form a model of dynamic pricing on the example of hotel business in Moscow. The research was conducted during a year on the basis of work and performance indicators of 10 hotels of 4* and 5* category with a room stock of 2669 rooms.Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Forbes. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.ru/biznes/527817-v-rossii-za-god-otkrylos-bolee-80-novyh-kacestvennyh-otelej (дата обращения: 10.07.2025).
Российская газета.[Электронный ресурс]. URL: https://rg.ru/2023/05/15/minstroj-k-2030-godu-v-rossii-neobhodimo-sozdat-38-tysiach-gostinichnyh-nomerov.html (дата обращения: 10.07.2025).
Statista. Report Online travel market worldwide, 2024.
Центр экономики рынков. [Электронный ресурс]. URL: https://research-center.ru/analiz-rynka-gostinichnyh-uslug-rossii-v-2024-godu/?ysclid=maxpevl1l2601983764 (дата обращения: 5.08.2025).
Sánchez-Pérez M., Illescas-Manzano M., Martínez-Puertas S. Modeling hotel room pricing: A multi-country analysis // International Journal of Hospitality Management. 2019. DOI: 10.1016/J.IJHM.2018.12.014.
Sampaio C., Rodrigues R., Hernández-Mogollón J. Price Strategy, Market Orientation, and Business Performance in the Hotel Industry // J. Glob. Inf. Manag. 2021. V. 29. P. 85-102. DOI: 10.4018/jgim.2021010105.
Pilar Talón-Ballestero, Marta Nieto-García, Lydia González-Serrano. The wheel of dynamic pricing: Towards open pricing and one to one pricing in hotel revenue management, International // Journal of Hospitality Management. 2022. V. 102. DOI: 10.1016/j.ijhm.2022.103184.
Mohammed I., Guillet B.D., Law R., Rahaman W.A. Predicting the direction of dynamic price adjustment in the Hong Kong hotel industry // Tourism Economics. 2020. V. 27 (2). P. 346-364. DOI: 10.1177/1354816620903900.
Kopalle Praveen K., Pauwels Koen, Akella Laxminarayana Yashaswy, Gangwar Manish. Dynamic pricing: Definition, implications for managers, and future research directions // Journal of Retailing, Elsevier. 2023. V. 99 (4). P. 580-593. DOI: 10.1016/j.jretai.2023.11.003.
Subrata Kumar Mitra, An analysis of asymmetry in dynamic pricing of hospitality industry // International Journal of Hospitality Management. 2020. V. 89. DOI: 10.1016/j.ijhm.2019.102406.
Hamed Sherafat Moula, Yaghoubyan S. Hadi, Razieh Malekhosseini, Karamollah Bagherifard. Customer type discovery in hotel revenue management by Memetic algorithm // Journal of Revenue and Pricing Management, Palgrave Macmillan. 2023. V. 22 (6). P. 470-481. DOI: 10.1057/s41272-022-00408-4.
Bigne E., Luis J.L., William E. Advance booking across channels: The effects on dynamic pricing // Tourism Management. 2021. DOI: 10.1016/j.tourman.2021.104341.
Webb T., Schwartz Z., Xiang Z., et al. Hotel revenue management forecasting accuracy: the hidden impact of booking windows // Journal of Hospitality and Tourism Insights. 2022 DOI: 10.1108/JHTI-05-2021-0124.
Bambauer-Sachse S., Young A. Consumers’ Intentions to Spread Negative Word of Mouth About Dynamic Pricing for Services: Role of Confusion and Unfairness Perceptions // Journal of Service Research. 2023. V. 27 (3). P. 364-380. DOI: 10.1177/10946705231190871.
Вести. [Электронный ресурс]. URL: https://www.vesti.ru/article/4386026 (дата обращения: 5.08.2025).
РБК. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/business/05/02/2025/67a23e129a794772bb4f28e6?ysclid=ma6eki7kwv497202931 (дата обращения: 5.08.2025).
Официальный сайт мэра Москвы mos.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mos.ru/news/item/152808073/?ysclid=mes4kv5rkh230927985 (дата обращения: 25.07.2025).
