此 Tableau 加速器允许您:

* **评估并优化与酒店预订相关的支出**
* **确保旅行者遵守预订政策**
* **清楚地了解旅行者的预订行为**
* **了解提前预订如何影响酒店房价**
* **确定预订最多的连锁酒店，并协商更好的条件**

[演示视频](https://youtu.be/S4sLSfZYlkU)

### 回答关键业务问题

* 我们的酒店消费是多少?
* 旅行者如何以及多久预订一次，他们的预订行为是什么?
* 在线接受率如何变化?这会转化为更大的节省吗?
* 就预订量而言，哪些连锁酒店预订量最大?

### 监控和改进 KPI

#### *预订量*

* 总预订量: 一段时间内酒店预订的开票总金额(以货币表示)
* 预订量: 一段时间内开具发票的预订总数
* 住宿天数: 一段时间内开具发票的总住宿天数
* 每次预订的住宿天数: 一段时间内开具发票的每次订的平均住宿天数
* 平均房价: 一段时间内开具发票的平均房价(以货币表示)
* 旅行者人数: 一段时间内开具发票的旅行者总数

#### *旅行者行为*

* 在线预订的数量: 一段时间内在线预订并开具发票的预订总数
* OAR - 在线接受率: 在线预订占已开票预订总数的比例(以百分比表示)
* ABW - 提前预订窗口: 预订日期和入住日期之间的平均天数。该指标用于确定
 预订是否足够早，以便享受最优惠的价格(以天数表示)
* 接受的最低价格百分比: 在该期间所有已开票的预订中，以最低价格进行的预订所占的比例(以百分比表示)
* 每名旅行者的预订量: 一段时间内旅行者的平均总支出(以货币表示)
* 价格与最低价格百分比: 客房最低价格与其实际购买价格之间的平均差额(以百分比表示)
* 总计 △ 预订与最低价格: 最低房价与实际房价之间的总差额(以货币表示)
* 平均 △ 价格与最低价格之比: 最低价格与房价之间的平均差额(以货币表示)

### 必需属性

* **发票日期** (日期): 发票日期(所有计算和可视化项都基于该日期)
* **预订日期** (日期): 预订日期
* **国家/地区 PoS** (字符串；角色: 国家/地区): 预订所在的国家/地区
* 酒店 (字符串): 酒店名称
* **连锁酒店** (字符串): 连锁酒店名称
* **在线预订标志** *(字符串)* ← 预期值:“Y”、“N”。“Y”表示在线预订。
* **酒店所在城市** (字符串；角色: 城市): 目的地城市
* **酒店所在国家/地区** (字符串；角色: 国家/地区): 目的地国家/地区
* **旅行原因** (字符串): 客户会议、内部会议...
* **酒店入住日期** (日期): 酒店入住日期
* **旅行者** (字符串): 旅行者姓名
* **最低价格** (数字): 这家酒店的最低价格
* **酒店客房数量** (数字): 每晚的实际房价
* **酒店客房住宿天数** (数字): 已预订的住宿天数

Business Travel (Hotel)

评估和优化与酒店预订相关的支出

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