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另外網站賽咪每日一詞#飯店業專有名詞RevPAR:Revenue Per ...也說明:計算 的方法只要把ADR的分母換成「總客房房間數」就可: RevPAR= Room Revenue/ Total Available Rooms 假設當日客房營業額為150萬,但總房間數是500 ...

國立政治大學 企業管理研究所(MBA學位學程) 洪為璽所指導 屠介允的 以特徵價格法探討旅館類型與線上訂房網站訂價影響因素之關聯性研究 (2019),提出revpar計算關鍵因素是什麼,來自於旅館、線上訂房網站、特徵價格、多元迴歸、訂價因素。

而第二篇論文中國文化大學 地學研究所地理組 洪念民所指導 杜双玉的 台灣國際觀光旅館選址之研究 (2019),提出因為有 旅館選址、層級分析法、修正式德爾菲法的重點而找出了 revpar計算的解答。

最後網站RevPAR是Revenue Per Available Room的縮寫,是指-華人百科則補充:RevPAR 是Revenue Per Available Room的縮寫,是指每間可借出客房產生的平均實際營業收入,用客房實際總收入除以客房總數,但一般都用實際平均房價乘以出租率表示,結果都是 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了revpar計算,大家也想知道這些:

以特徵價格法探討旅館類型與線上訂房網站訂價影響因素之關聯性研究

為了解決revpar計算的問題,作者屠介允 這樣論述:

隨著全球觀光業蓬勃發展,線上訂房網站(OTA)整合了旅館資訊、評論和瀏覽、線上訂房和訂交通票券的服務,其便利性也刺激自助旅行消費行為的發展。大大小小的旅館業者,無不爭相與OTA合作,並且OTA也快速地成為旅館業者重要的銷售管道。在全球消費者都習慣於旅遊前到線上查詢旅館價格和進行比價,旅館業者一方面依賴OTA所提供的流量以及訂單,但另一方面卻又面臨OTA上的價格透明化競爭,導致旅館業者陷入了兩難的情境。在OTA上如何訂價,並有效的了解消費者對於不同的產品特徵所願付的價格,是從競爭激烈的市場中脫穎而出的關鍵。本研究的目的是希望協助不同類型的旅館業者詳細了解消費者對於該旅館種類的特徵偏好,以及其願

付價格,藉此提供給旅館業者管理建議,協助其擬定策略,提升經營績效。本研究以Agoda.com為研究對象,透過網路爬蟲的方式收集台北車站周邊不同種類的旅館資料,並且以特徵價格法探討北車附近不同旅館的特徵價格,分析消費者對於不同種類的產品需求差異。研究結果顯示,整體來說,傳統星級仍是重要的影響價格特徵。以飯店類型來說,影響其價格最重要的因素是設備的多寡,越豐富的設備,越能帶來相對應的價格。以青年旅館來說,新興崛起的網路服務例如BNPL (Buy Now Pay Later) 服務或是線上預訂,現場付款的服務,可以提高價格。而網路評論則是重質不重量,網路評論的數量並不影響旅館價格,而是消費者給予的網

路評分會有效的影響價格。

台灣國際觀光旅館選址之研究

為了解決revpar計算的問題,作者杜双玉 這樣論述:

選址是一般企業與土地管理者所熱衷討論的課題,對於土地使用的規範與企業經營方向具實質影響,為了解旅館區域特性與空間分布,本研究以修正式德爾菲法與層級分析法,分析旅館業者、公部門人員、專家學者對旅館選址指標及優先次序,選出四大構面與九項評估準則及二十九項次準則。在選址準則中,專家的重要排序為對外交通、產業未來、對內交通、觀光吸引力、成本開銷、交通便利、政策因素、土地成本、旅遊資源;不同屬性的旅館重要排序為交通便利、商圈型態、旅遊資源、土地成本、發展趨勢、交通可及性、政策因素。歸納以上研究結果,認為區位條件、人口分布、法令因素、產業環境、環境資源及交通條件,對旅館選址具有影響力,尤其以區位條件與法

令因素,與專家問卷研究呈現一致性。此外,國際觀光旅館選址在交通條件上,所考量是否鄰近火車站、高速公路、鐵路、機場及服務業集中之區域;在法令因素部分,政府的補助與獎勵措施成功吸引旅館投資者的加入,尤其在2010至2018年,旅館家數呈現高幅度的成長;但後期則因旅館業淡旺季及高租金與人事成本的影響下,即將面臨市場的汰換與轉型之考驗。對於旅館選址,本研究提出四項建議:(1)旅館業可結合區域優勢,利用當地特殊的自然、人文、景觀優勢,創造旅館的獨特性;(2)重新定義國際觀光旅館,順應世界潮流,適時修改旅館法令,對非法業者應加以取締,保障合法業者經營;(3)爭取國際賽事或藉由大型國際會議的舉辦,增加旅館產

業的競爭力,善用行銷與宣傳並結合當地的節慶活動,可吸引國際觀光旅客來訪;(4)加強旅館安全性,除了基本的治安與交通安全,面對突發事件時應有標準的工作規範及作業流程,強化旅館的專業形象。最後,研究成果可提供相關單位之參考應用,使國際觀光旅館朝向永續經營的方向邁進。