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數位旅宿營銷勝經：降本增效方法學!迎接後疫時代新市場

為了解決booking免費取消的問題，作者Bob 這樣論述：

原本想的是數個月的緊急應變計畫，現成了回不去也看不到盡頭的新常態生活， 身為旅宿從業人員的你，何不把握百年一遇危機，成為奠基未來新旅宿的經營轉機！ 本書匯聚：剛柔並計+內外兼據→「降本增效」方法學 大數據分析VS. 數位式的現場管理流程VS. 完善的線上行銷策略VS. 虛實整合迎客 迎接新市場！ 重新定義和錨定「後疫時代」全新旅宿文化與體驗 新冠肺炎引爆經濟危機，同時也改變了人類的諸多習慣，尤其在2022 年的當下，我們目前還是沒能開放國境，更不可能在短時間內恢復到以前的觀光榮景，現在的旅宿消費者主要還是以本國旅客，我們失去了外國的客群，卻保留了原先固定出國的人們，而如何提升自己的

旅宿來符合這些TA 的期待呢？ 這是個極大的課題。 美國花了10 年產出兩千萬個工作機會，卻在短短的疫情肆虐下，四千萬個工 作機會被消失，尤其在海嘯前線的「BEACH 產業」- 預定（Booking）、娛樂 （Entertainment）、航空（Airline）、郵輪（Cruises）、旅宿業（Hotel），在這期 間很多人會選擇優雅轉身離去，揮一揮衣袖不帶走一片雲彩⋯⋯，但有人認為 危機便是轉機！，打算繼續打拚堅持到底！ 而為了生存，最多業主選擇的做法便是調整成本結構（Cost Structure），減緩 現金壓力，往往減少人力會變成首選。根據ReviewPro 在2021 第二季所做的

調查發現法國有150,000 人離開了餐旅業，德國則高達300,000 人；另外根據 Evening Standard 調研發現英國現在也將近存在20 萬個旅宿業職缺待補；最悲催的是從Joblist 問卷中發現有將近三分之一在這段時間離開旅宿業的專職者表示他們將不再回到旅宿業！ 台灣疫情從2019 年12 月開始蔓延，至今已經兩年多的時間，旅宿業的巨變應 該是不需要任何文獻來論證，拿出2019 年一至六月的數據來對比2021 年 一至六月的旅館業（一般旅館）營運報表來比較,，發現所有收入皆降，唯有裝修及設備的消費增加！ 而RevPAR 下降387 元，而員工數從347,396 人降到了49,

235 人，根本跳樓大拍賣地打了1.4 折，這難道不會影響運營嗎？ 台灣十六檔飯店股中有75% 在2021 年是負成長，市況不言而喩。 根據ReviewPro 訪問在這期間離開旅宿業的轉職者「想要離職的原因」，其中「想要有不同的工作環境」佔了52%，新工作的薪水和福利較高各佔了45% 和 19%，再來就是時間彈性和可以遠端工作。 因為人力斷層以及一陣子的報復性消費，造成了在旅宿業「評論」維度產生了 一連串奇妙的狀況，其中我們發現消費者整體滿意度是下降的，2019 年和2021年來比較相差了2%，正面情緒字眼也下降了4.3%，其中我們來看看F&B 的淸潔度，有關淸潔的正面情緒字眼下降

了7.5%，客務部的接待下降3.6%，其正面情緒字眼下降了4.3%，這個敏感的後疫時間點的確讓許多旅宿業主嘗盡了苦頭。 人力銳減時旅宿業主要如何吸引和留住員工，提高士氣？ 員工短缺在消費體驗方面會造成服務速度變慢，客人等待時間變長、餐飮服務減少或關閉，甚至營運時間減少，客房服務取消以及發展出更多的客人自助服務、而在員工方面每個人力要負擔的多重任務與責任造成精力消耗快速，而在業務人員端，讓業務人員不敢接下過多的訂房業務因為員工無法負擔⋯⋯。 極簡經營的狀況能幫助到旅宿業嗎？ 這讓旅宿業的未來產生許多不確定性，有些業主可能發現，原本40 位員工能支持的物業，但現在僅需要16 位種子員工就可

以讓運營緊湊進行，而且極簡的成本支出仍然可以有不錯的收入（國內報復性旅遊的反應），這樣多重因素產生的效應到底是健康的嗎？ 以客人的角度，可能因為不能出國旅遊，提高了國內旅遊預算，願意多付出一點房費，但消費者可能會發現得到的體驗似乎會有點不成比例，是不是又更懷念在東京六本木森大樓窗外景色或是溫哥華羅伯森大街的味道？   各位旅宿業主WAKE UP ！！不要被當前的短利影響了旅宿該有的基本品質，難道你們沒發現，在這陣子的評論中，大家除了愈加嚴格也愈願意「鉅細靡遺」地分享入住心得？ 別再視若無睹，否則Backfire 會相當驚人！ 大家是否願意趁這次的危機進行數位科技升級，利用數位技術來減輕人員

短缺的影響？ 讓這些願意在後疫時期陪我們一同挺過的夥伴們一些好用的工具，讓他們減少庶務工作增加效能，並用更多的時間來與員工對談交流，共同重新定義和錨定後疫時期的嶄新公司文化，用一個正確的經營方式面對旅宿後疫情時代吧！ 缺口就是光的入口，讓我們一起攜手度過。  

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以羅吉斯迴歸分析旅館訂房取消政策之決定因素

為了解決booking免費取消的問題，作者林綺瑄 這樣論述：

本篇研究目的為分析旅館取消政策之訂定，應用統計方法中之羅吉斯迴歸模型，探討取消政策類型與影響因子間之關聯，作為旅館經理人在收益管理及訂房取消政策上之參考依據。兩種取消政策為：可以免費取消、不可免費取消。旅館在房型之取消政策訂定時，可以選擇其中一種，或者同時提供兩種選擇。本篇研究僅針對旅館取消政策中之其中兩種情形做進一步分析探討：同時具有免費取消與不可取消之政策、僅提供免費取消之政策。於2020年初爆發之新冠肺炎造成全球疫情爆發，旅遊業首當其衝。本篇研究想了解旅館訂定取消政策是否會因為疫情而有所調整。因此，本研究選擇之樣本分別為新冠肺炎疫情前兩個日期：2019年11月9日及2019年11月20

日，以及疫情後兩個日期：2020年4月9日及2020年4月15日，分別就四個日期之不同房型的資料，針對旅館經理人主動管理程度指標、地區、星級等等因子進行羅吉斯迴歸分析。建構旅館取消政策訂定模式，瞭解影響同時具有免費取消及不可取消政策，與僅有免費取消政策之關鍵因子。根據本研究之結果推論，不論疫情前後時間，旅館經理人之主動管理程度與地區是否位於觀光區或台北市，皆對於取消政策有顯著影響。反而，星級豪華與否、以及旅館房間數與旅館取消政策的訂定沒有顯著的關係。

新概念900句玩轉旅遊英文(獨家買1送1，買紙本書送電子書)

為了解決booking免費取消的問題，作者賴世雄,吳紀維 這樣論述：

獨家！買1送1！買紙本書送電子書！ 雙功能數位學習：音檔隨掃隨聽+VIP APP行動書櫃 書上直接附贈電子書序號，不論ios或android系統，下載APP輸入即可使用！ 　　◆ 9大旅遊主題 　　◆ 900句道地實用句 　　◆ 159段情境對話 　　外出、在家學習超便利，使用效果加倍！ 　　學英文，用得上最重要！ 　　出國從搭機到殺價「立即翻、馬上用」！ 　　※新概念引導式學習 　　本書著重在引導讀者突破開口障礙，從簡單的句子說起，逐步深入到實際交流中，從而敢說、會說、道地說，輕輕鬆鬆玩轉旅遊英文。 　　◆ 9大旅遊主題：本書涵蓋9大旅遊實用主題，包括搭機、住宿、交通、觀光、購物

、美食等，讓你旅行途中遇到任何狀況都能沉著以對。 　　◆ 超過900句重點實用句：每個主題皆列出道地的母語人士常用句，包羅萬象且簡單易學，讓你輕鬆開口說英文！ 　　◆ 159段情境對話：依真實旅遊情境設計對話，模擬與外國人對話的臨場感，輕鬆說出想講的話，就是這麼簡單！ 　　◆ 標準美式發音：特請專業美籍老師為全書錄製音檔，可以同時練習聽力、發音和口說能力。 　　◆ 精闢翻譯及字詞解析：附有完整的中文翻譯，關鍵字詞皆有解析，讓你能夠觸類旁通、全方位學習。 　　◆ 練習題驗收成效：每個主題之後皆附有練習題，幫助你做好基本功，打下紮實的基礎。 　　★【常春藤VIP行動書櫃】APP學習功能特色： 　

　【提供iOS／Android手機學習模式】：下載書本後，可離線使用。 　　【閱讀訓練】：中英文對照或隱藏模式，全英/中英對照學習。 　　【聽力訓練】：自動或循環朗讀、複讀範圍與次數均可自訂，訓練聽力超有感。 　　【口說練習】：可以聽老師發音後，按下麥克風一句一句練習口說，精進您的口語能力。 　　【語速調整】：可調整七段不同速度，讓你聽力訓練減少挫折感。 　　【單字分析】：提供本書內容總單字量與單字級等分佈比例，在學習前即可了解單字難易度。 　　【單詞級等標示】：標示學習內容的單詞級等，包含字頻（8級等）、大考中心（6級等）、全民英檢（3級等）、多益常考用字。 　　【查字義】：內建單詞資料庫，

快速查詢字義，理解文章內容。 　　【搜尋】：輸入關鍵字查找標題或全文學習內容。 　　【書籤】：將重要學習內容標記書籤，方便日後反覆復習。 　　【睡眠學習】：睡前可設定播放時間，利用臨睡前的淺眠期強化聽力訓練。 本書特色 　　獨家！買1送1！買紙本書送電子書！享受雙功能數位學習：音檔隨掃隨聽+VIP APP行動書櫃，任何時間任何地點都能輕鬆學英文！本書著重新概念引導式學習，引導讀者突破開口障礙，從簡單的句子說起，逐步深入到實際交流中，從而敢說、會說、道地說，輕輕鬆鬆玩轉旅遊英文。

旅館訂房取消選擇權價值之決定因子

為了解決booking免費取消的問題，作者陳晏鵬 這樣論述：

旅館經理人在制定房間價格時，會搭配不同的取消訂房方案而有不同的定價，過去文獻多是探討個別方案的價格如何訂定，而本文主要關注在兩種不同取消方案價格之間的價差，兩方案分別為：可以免費取消及不可免費取消。我們有興趣的是在市場需求的變動下，此價差會如何變化；以及不同經理人主動管理價格的程度，是否對於價差會有不同的調整；另一方面，此價差其實可以視為給予消費者之選擇權，因此本文亦探討旅館經理人除了以經濟及行銷的角度定價外，是否將金融市場選擇權定價之想法代入其中。本文選擇的樣本期間為2019年12月至2020年3月，共 293 個不同的房型，期間橫跨了新冠肺炎爆發。我們建立縱橫資料 (Panel Data

)，並以固定效果迴歸模型 (fixed effects regression model) 進行分析，探討經理人主動管理程度，對於不同取消政策之定價價差的影響；另一方面，從疫情前隨機抽取一日資料，建立自行衡量時間價值的方式，以母體平均數 t檢定進行分析，探討旅館經理人是否將金融市場選擇權定價想法，納入價差定價之中。根據本文的結果發現，不同經理人之主動管理程度，在疫情前後確實影響對於不同取消政策價差之制定；而另一方面，也發現旅館經理人並未將選擇權之想法納入定價考慮中。本文希望能夠以不同於以往之觀點，探討不同取消政策間價差之關係，使我們對此價差有更深入的了解。