酒店运营术语，用浅白语言解释

HotelCadence 是面向酒店的劳动力管理软件。它读取您物业管理系统中已有的预订，按小时预测每个部门的繁忙程度，据此生成匹配的排班表，记录实际工时并准备薪资。各部门主管审批每一份排班表。每位排班员工每月 6 美元起。

RevPAR

每间可售客房收入：客房收入除以可售客房数，无论是否售出。一家 200 间客房的酒店今晚客房收入 24,000 美元，其 RevPAR 为 120 美元。它将入住率和房价合并为一个衡量需求端健康状况的数字。

GOPPAR

每间可售客房营业毛利：GOP 除以可售客房数。与 RevPAR 不同，它反映成本，尤其是人力成本，因此两家 RevPAR 相同的酒店，GOPPAR 可能相差 30 美元。排班质量就体现在这里。

ADR

平均房价：客房收入除以已售客房数。ADR 告诉您定价是多少；RevPAR 告诉您整家酒店实际赚了多少。

CPOR（每间入住客房的人力成本）

人力成本总额除以入住间夜数。这是衡量排班的最佳单项 KPI：入住率 78% 时，一家 250 间客房、每周人力成本 95,000 美元的酒店，人力 CPOR 约为 70 美元。美国酒店的人力 CPOR 同比上升了 12.8%（CBRE，美国基准）。

每间入住客房工时

已付人力工时除以入住客房数，是 CPOR 中剔除工资因素的对应指标，适用于比较不同薪资水平市场的酒店。仅客房部就需要每间入住客房约 0.4–0.7 小时，视细分市场而定。

MAPE（平均绝对百分比误差）

衡量预测准确度的标准指标：预测偏差的平均幅度，以实际值的百分比表示。90 天的手工酒店预测 MAPE 约为 28%；7 天的 AI 预测接近 8%。每一个百分点的误差都会变成人手过剩或不足。

需求预测

根据在册预订、订房进度、季节性和活动，预测未来的酒店需求：到店、离店、入住率、餐位数。预测只有细化到部门和小时才对运营有用：“周六入住率 82%”无法安排早餐班次；“07:00–10:00 之间 310 个餐位”则可以。

预测周期

预测向前看多远。误差随周期迅速增大（7 天前 MAPE 为 8%，90 天前约为 28%），这就是提前数周锁定的排班表建立在过时数字之上、需要由需求触发更新的原因。

OHIP（Oracle Hospitality Integration Platform）

Oracle 为 OPERA Cloud 提供的连接平台，向 1,200 多家集成伙伴开放 3,000 多个连接点。其他软件正是通过它从 OPERA Cloud 读取预订、到店和入住率数据，而无需触碰物业管理系统的数据库。HotelCadence 通过它连接 OPERA Cloud，并且只读取数据。

PMS（酒店管理系统）

酒店记录预订、宾客、客房和账单的核心系统，OPERA Cloud、Mews 和 Cloudbeds 是 HotelCadence 对接的三个系统。PMS 已经包含了明天的需求；大多数酒店只是从未把它传递到排班表。

人力标准

排班优化所依据的工作量与人员配置之间的约定比例，例如“每 30 位每小时入住宾客配一名前台接待”或“每间客房周转 28 分钟”。标准承载了服务水准，因此成本优化永远不会在无人察觉的情况下降低服务。

排班表（班表、排程）

部门层面关于谁在哪个班次工作的计划。按需求匹配的排班表依据每小时预测制定；按日历的排班表则重复上周。两者之间的差异折算成金额，在大多数酒店为人力成本的 6–12%。

加班流失

因基础排班表偏离需求曲线而支付的加班：人手不足的高峰以溢价工资来填补。手工排班造成了酒店约 30% 的加班成本。

服务覆盖率

人员配置达到人力标准的需求工时占比。HotelCadence 的部署将人力成本与服务覆盖率并列报告，因此任何削减服务的节省都会在同一个月显现，这是“不削减宾客服务”背后的保障指标。

在亚太酒店人力统计数据中查看这些术语背后的数字，或在人力节省计算器中加以运用。深入阅读：酒店需求预测软件和 AI 酒店员工排班。