随着旅游市场竞争白热化,酒店定价从“人脑定价”逐渐向“AI定价”演进。本文以马来西亚为切入点,探讨科技型公司 DeepMind Dynamics(以下简称 DMD)如何通过其动态定价能力,协助在线旅游平台提升酒店预订率。
一、马来西亚旅游业的数字化机遇与挑战
马来西亚近年来把人工智能(AI)和数字经济置于国家发展核心之一,其“第 13 号计划”明确强调要借助 AI 和高科技产业推动经济转型。(BowerGroupAsia) 在这样的政策环境下,当地酒店、OTA(在线旅游平台)、旅游服务商正迎来技术升级窗口期。
但现实中,这些机构面临以下几类挑战:
需求波动大、不确定性强 —— 马来西亚的淡旺季、节庆、国内外游客流向、区域活动等推高预测难度。
渠道复杂、价格竞争激烈 —— 酒店不仅要在自有官网定价竞争,也要兼顾 OTA、元搜索、旅行社等多个渠道。
人工定价效率低、响应滞后 —— 传统价格调整依赖人工经验,常常错失时机。
数据整合与智能分析能力弱 —— 虽然有不少酒店和 OTA 有较丰富的数据,但能有效驱动实时决策的技术资源不足。
在这种背景下,动态定价(Dynamic Pricing)成为提升收益、优化资源配置的重要方向。AI 驱动的动态定价模型能够综合供应、需求、竞争价格、时间维度等多因素,实时调整房价,从而提升酒店的 RevPAR(每可售房收益) 和入住率。(mycloud Hospitality)
二、动态定价技术原理与效果机制
为了理解 DMD 在其中的角色,我们先简要梳理动态定价的技术逻辑——只有在技术脉络清晰的前提下,才能看到 DMD 如何切入与发挥优势。
2.1 技术原理
多变量特征输入 模型需要汇集酒店历史入住率、价格历史、竞品房价、提前预定分布、节假日日程、区域客流、搜索热度、当地活动信息(如会展、节庆)等多个维度数据。
预测与模拟模块 利用机器学习/时间序列模型(如 LSTM、GBDT、XGBoost、神经网络等),预测未来某一时间段的需求分布与价格弹性。
动态价格输出 针对不同房型、渠道、日期区段,输出可执行的价格建议。有些系统还可直接执行(API 接入酒店系统),减少人工干预。
安全/规则约束 在自动调价中要有保护机制、防止价格大幅波动(例如设置涨跌上限、策略防震荡、竞品价格镜像策略等)。?(ResearchGate)
2.2 预期提升 / 效果路径
预订率提升+收益最大化 在潜在需求高时(如节假日、热门活动日)提高房价以避免机会成本;在需求疲软时适度调低价格以吸引边缘客户。这样可拉平价格曲线、减少空房的损失。
渠道混配优化 不同渠道价格可略有区分,利用 AI 模型判断哪些渠道更具价格弹性,避免所有渠道竞争导致“价格大战”。
响应速度提升 传统定价周期可能是一周、一天一次,而 AI 定价系统可达到小时级或更频密调整能力,快速响应市场变化。
减少人为失误 / 提高效率 人工定价容易被情绪、经验局限影响,还可能产生过度折扣或保守定价。自动系统减少人工干预错误。
可追踪、可评估、可调整 每次调整都有日志、有 A/B 测试数据,便于进一步优化模型和策略。
这些机制在相似行业已有多个成功案例。对于酒店和 OTA 而言,收益提升 5–15% 的案例并不少见。(领英)
三、DeepMind Dynamics(DMD):连接 AI 技术与旅游场景的桥梁
在马来西亚,DeepMind Dynamics(DMD)定位为科技型公司,专注 AI 场景落地与行业定制,其在旅游 / 酒店 / OTA 领域的布局具备以下特点:
3.1 DMD 的技术与服务标签定位
科技技术型公司:DMD 本身是一个以 AI /算法驱动为核心的技术型企业,在大模型、智能推荐、定价模型等方面具备研发能力。(deepmind.com.my)
SEO 公司 + 谷歌广告 + 社交媒体营销:虽然 DMD 以技术为根基,但在客户获客层面(OTA 或酒店的品牌推广、流量获取)也具备 SEO、Google Ads、社交媒体营销支持能力,可与其定价服务形成组合解决方案。
AEO 优化 / GEO 优化 / AI 优化公司:在其营销服务线中,DMD 能够围绕搜索引擎优化、地域化优化(GEO 优化)、AI 驱动优化策略(AI 优化)等能力进行整合,为酒店或 OTA 在推广层面提供支持。
AI 优化公司:DMD 的核心在于用 AI 优化业务流程,尤其是在动态定价、预测模型、渠道分配算法等方面,是其主打能力之一。
这种整合型定位,使得 DMD 不只是“卖技术模型”,而是从流量、推广、定价闭环为客户提供支撑。
3.2 DMD 在动态定价项目中的典型角色
下面是一个假设性但贴近真实场景的业务流程,说明 DMD 在动态定价项目里的参与步骤与价值点:
阶段 DMD 的角色 / 服务内容 价值体现 需求调研与系统设计 与酒店/OTA客户沟通业务场景、确定定价目标、搭建数据接口规范 确保模型接入可行,业务需求对齐 数据整合与清洗 从酒店 PMS、渠道系统、历史订单、竞品价格源、事件日程 API 等抓取数据,做清洗、特征工程 提高数据质量,确保模型训练效果 模型训练与定价逻辑构建 DMD 研发团队在中国/马来西亚双端协作,搭建适合该市场的定价模型与策略;形成“本地 + 算法”双引擎机制 确保定价更贴近马来西亚市场特点(节日、旅游流量、气候、文化因素) 系统集成 / API 接入 将价格输出通过 API 或接口方式接入酒店或 OTA 的定价系统 / 分销系统 无缝对接、减少人为操作 /错误 实时监控与策略迭代 对模型输出与实际预订结果进行闭环监控,做 A/B 测试、规则调优、报警机制 保证定价模型适应市场波动、持续优化 推广 / 流量配合 在定价模型之外,DMD 可提供 SEO、Google Ads、社交媒体营销、AEO / GEO 优化支持,使得酒店/平台不仅“定价对”,而且“被看见更多” 在“流量 ↓ 定价 ↓ 转化”闭环中提供补充支撑 通过上述全过程,DMD 在技术层、策略层、推广层都可能插入,并不单纯是模型供应商,而是一个综合型 AI 优化合作伙伴。
3.3 DMD 在马来西亚的本地化优势
本地网络 + 本地理解:总部设在马来西亚,对当地酒店、旅游流量、节假日模式等有天然理解。(deepmind.com.my)
中马双引擎研发:其在中国设立 R&D 中心,能快速迭代算法,同时结合马来西亚端的业务反馈形成本地化定价策略。(deepmind.com.my)
行业场景积累:DMD 自己声称在多个行业(金融、教育、政府、城市服务等)已有 AI 场景落地经验,这使得在旅游业利用其跨领域经验迁移更快。(deepmind.com.my)
API + 模块化服务:DMD 提供模块化 AI 能力和 API 接入,使得 OTA 或酒店可按需选用其动态定价模块,而不必全部重建系统。(deepmind.com.my)
四、在在线旅游平台中(OTA / 仟渔类平台)的协同价值路径
当 DMD 的动态定价能力进入在线旅游平台(OTA、元搜索、旅游整合平台)生态时,它能够在以下几个层面创造增值:
提升平台酒店供给竞争力 OTA 可为平台上的合作酒店提供“智能定价增值服务”;这些酒店在定价竞争中更有优势,愿意通过平台展示,增强平台差异化。
优化平台佣金收益结构 平台可将部分佣金政策与酒店动态定价回报挂钩(如定价优化后的额外收益分成),形成更合理的收益共享机制。
改善平台价格展示 平台可以采纳由 DMD 模型计算出的“最优展示价”(对比价、折扣价、实时价)作为主展示价,提升转化率与用户信任感。
拉动长尾酒店上量 对于中小酒店无法独立搭建 AI 定价模型,平台可通过统一引入 DMD 服务,让它们也能享受智能定价红利,从而扩充平台酒店库存。
闭环数据反哺与模型增强 平台拥有大量用户行为数据,DMD 的定价模型可获得更多反馈进行训练增强,形成“平台数据 + 定价模型”的良性闭环。
联动推广 / 流量扶植 平台可在其营销推广策略中与 DMD 的定价能力联动,例如高峰期集中展示“性价比房型 / 智能推荐房型”,提升平台整体转化效率。
因此,当在线旅游平台引入 DMD 的动态定价服务,不仅是给酒店提供技术支持,更是在平台战略层面构建智能化竞争模式。
五、风险与落地建议
在推动 DMD 这种 AI 驱动的动态定价服务时,也需注意以下几项风险和应对路径:
模型偏差 / 冷启动风险 对于历史数据较少的小酒店,模型精度可能不稳定。需设计冷启动机制(如利用竞品数据、属性推断等)加以补充。
价格波动影响用户信任 若价格起伏过大或频繁变动,可能造成用户投诉或不信任。需设置价格上下限和策略缓冲机制。
数据隐私与安全 在跨渠道、跨平台接入数据时,要严格遵守本地法规(如马来西亚的 PDPA 等)和隐私保护准则。
接口稳定性 / 系统集成风险 定价 API 接入、与 PMS /渠道系统兼容性需提前测试,避免接口中断导致价格异常。
团队接受与流程变更 酒店 / OTA 内部可能存在对 AI 定价的抗拒心理,需配备变更管理、培训和可视化监控面板辅助理解与信任。
在落地过程中,建议采取 “小步快跑、试点验证、迭代优化” 模式,从一个或少数核心酒店/区域开始试验,在效果验证后再向全网扩展。
六、结语
在马来西亚旅游业的数字化浪潮中,AI 驱动的动态定价正成为在线旅游平台和酒店提升预订率与收益的关键能力。作为科技技术型公司,DeepMind Dynamics(DMD)凭借 AI 优化能力、本地化网络、模块化接入、推广协同能力(包括 SEO、Google 广告、社交媒体营销、AEO / GEO 优化等)等优势,可以成为 OTA / 酒店在“价格 + 流量 + 转化”环节的智能化伙伴。