在線預訂酒店背后一張神秘的網：酒店到平臺如何對接？

每經記者｜張韻    每經編輯｜魏官紅    

酒店移動預訂已經是大勢所趨。CNNIC（中國互聯網信息中心）統計顯示，截至2018年底，在4.10億人規模的在線旅游預訂用戶中，有網上預訂酒店行為的達到了30.3%，呈現出三大特點：OTA（在線旅行社）住宿業務持續增長、酒店“一站式”在線服務平臺快速發展、客棧民宿發展勢頭良好。

但另一方面，OTA端的大數據“殺熟”現象依然是一個繞不開的話題。一邊是消費者的頻頻爆料，另一邊是平臺的無奈辯解，問題到底出在哪一環？多數群眾不明所以。

對此，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）于7月30日專訪了為酒店與OTA提供數據對接服務的德比軟件。德比軟件聯合創始人兼CTO藕鋒表示，當前國內主流OTA正加速布局海外住宿市場，越來越多的酒店集團開始自建直銷平臺，使得預訂系統內日益增長的流通數據在對接過程中，面臨著來自價格實時算力和信息傳送效率的巨大壓力。

德比軟件聯合創始人兼CTO藕鋒 圖片來源：每經記者 張韻 攝

“殺熟”源于失敗的銷售邏輯

NBD：近兩年利用大數據“殺熟”的事件多有發生，從行業角度來看，您覺得到底是哪里出了問題？

藕鋒：從酒店正確的銷售邏輯上說，對所有的分銷對象價格都要一致，而分銷商思考的是如何把最便宜的價格給到用戶，這是理想的狀態。但是，實際情況會有一些差異。為什么會拿到不同的價格？這取決于排列組合是否得出了最優解。

收益管理的目的并不是酒店賣得越貴越好，那就太愚蠢了。技術放在旅游業的最終目標是讓游客開心，要是違反了這個目標，那就是一個錯誤的商業模式，所以出現這樣的現象，歸根到底還是銷售邏輯的不科學性造成的。有時候并不一定是越便宜大家就開心了，有的人是只買貴的不買對的，這種情況也有，所以要視情況而定。

NBD：過去酒店高度依賴OTA，高昂的扣點是多數酒店面臨的最大難題。現在許多酒店開始試水小程序，建立直銷渠道，這樣的行業變化對于類似德比軟件的企業而言，是否會造成影響？

藕鋒：這恰恰是我們正在做的，比如希爾頓小程序上的實時價格就是德比軟件提供的。尤其是國際酒店集團的數據要搬到中國來，在小程序上查詢價格，過去可能需要三分鐘，但現在可以做到實時的查詢和確認。快速計算他們做不到，這就是我們的工作。無論銷售渠道如何變化，其背后的價格計算都是由數據對接網絡提供。

酒店分銷也講分布式計算

NBD：如此看來，類似德比軟件的公司好像在編制一張巨大的網，公司在整個產業鏈中扮演著什么身份？在這個網絡上，每天會運行多少酒店的數據量？

藕鋒：事實上，當人們在手機上選擇房間數、住宿日期和其他增值服務時，平臺自動給出的價格計算正是德比軟件每天的工作。我們現在擁有全球18萬家酒店的數據，每月處理的訂單量約在800萬間。在對接業務中，最重要的是實現雙方交易的自動化，降低運營成本，并最大程度地解決數據對接面臨的網絡速度、系統運算能力、數據準確性、安全性等問題。

為解決公司建立全球數據交換體系時面臨的地域問題，云服務成為了最佳的選擇。2011年，我們開始與亞馬遜云服務（AWS）展開合作，構造了一個全球分布式計算系統，每天僅在AWS上跑的數據量就大約有300TB，可以想象，每月AWS需要承載9PB的數據運算與處理工作。公司目前部署的EC2服務達到2500臺至3000臺，這個數字一直在變化中。

圖片來源：攝圖網

NBD：從技術角度而言，分布式計算系統能為旅游產品的交易帶來怎樣的改善？

藕鋒：公司創立之初，使用的是基于中央的、集中式的專有系統，也就是傳統的GDS（全球分銷系統）模式。它的局限在于，以一個“大中心+小邊界”的方式接入酒店，因此不能對不同酒店提供定制化的服務。

而分布式計算系統恰恰相反，采用的是微服務系統技術，顛覆了傳統的封閉式系統，形成了標準開放的系統。用分布式定義數據交換格式，既支持嚴格的架構又支持描述性數據，讓數據內容更加豐富，對整個行業計算效率的提高具有革命性的創新意義。

旅游行業的技術發展雖然具有標準化的特點，但實際上也是多樣的，其復雜程度就在于技術的成熟度。所以，要讓分布式計算系統有足夠的適應性，就需要它足夠靈活，可以適應不同的業務規模和技術成熟度，讓任何一個企業都可以連接到系統的網絡中與其他系統展開合作，我們把這種模式稱為GDN（全球分銷網絡）。

數據安全是行業的最大挑戰

NBD：這樣的商業模式在全球是否形成了相對固定的競爭格局？

藕鋒：與我們形成對標的企業，從對接服務上來說，比如美國的HBSi，主要布局是在拉斯維加斯，從渠道管理系統上說，比如澳大利亞的SiteMinder，主要做中小酒店。總體來說，這個市場比較小，而德比軟件主要占據的是大型酒店集團，并在逐步拓展中小酒店的份額。

圖片來源：攝圖網

NBD：對于酒店分銷市場而言，進一步提高數據對接效率的難度有多大？什么是行業最大的隱患？

藕鋒：旅游行業是一個非常傳統的行業，酒店系統的更新迭代沒有那么快。另外，酒店房間的價格、房態都是變化的，各項參數的組合都會生成不同的價格，現在需要每15分鐘計算一次，把參數不停地送回數據中心，再轉手傳輸給OTA等預訂網站。可見其中的計算量之大，對德比軟件來說，與云服務商的深入合作是有效的解決方案，因此要求云計算的服務配置也越來越大。

一方面，可以通過云服務商的全球性資源縮短應用部署和客戶之間的距離，降低服務延時，加速實現全球酒店數據的實時、智能同步。更重要的是，減少了運維成本和服務器設備的固定投入，降低了公司在新興市場業務拓展的風險。面對常見的新區域服務用戶爆發性增長的問題，已經可以通過提升服務器容量或直接橫向擴展的方式加以應對，便捷性和靈活性有目共睹。

還有個關鍵問題是確保數據安全。系統里不僅僅儲存的有消費者數據，更重要的是有消費者的行為數據，這是整個行業最大的挑戰。

未來可做最優化的收益管理

NBD：當計算體量越大的時候，是否意味著價格也會越高？

藕鋒：應該說體量越大，單位成本一定是會下降的。GDS經濟學就是隨著計算能力的增長，價格會越來越貴，于是我們看到了機會，一定要做到隨著計算量的增大，價格越來越便宜。所以在收取“過路費”之外，我們還有一些業務是以收取月費為主，否則這個生意就是一個失敗的生意，不會漲價，只會降價，這是必然的。當然對用戶來說，總費用是增長的，畢竟體量大了。

NBD：為什么目前公司70%的業務都發生在海外，國內還沒有建立實現自動化數據對接的環境嗎？

藕鋒：當我們構造了這樣一個體系之后，并不是僅僅是把數據從一方運到另一方，還需要對數據進行計算，會考慮計算發生在哪里才是最高效的，提出一個最優解的方案。

國內的方式是提供Ebooking system，讓人工去填數據，這種商業模式存在問題，銷售總監的定價就是收益管理的核心，很難做最優化的收益管理。

圖片來源：攝圖網

NBD：掌握著如此龐大的數據信息，能否創造更多的價值？還有哪些創新空間？

藕鋒：我們還要把所有的操作記錄下來，最初的想法是一旦系統發生問題，導致客戶業務出現故障，可以明確到底哪一步出現了狀況，將責任落實清楚。

而現在，大數據AI就是戰略上的一個重要方向，有兩件事情要做：一是針對運營數據，當我們找出每天100億次操作發生的規律，分析發生的原因，有助于對我們的系統是否健康作出判斷，并在問題發生前快速反應；二是讓數據驅動框架，所有的消費行為包含了巨大的信息，一旦掌握了一定的商業邏輯，可以幫助酒店做規劃，參與定價與決策，利用人工智能建模，對這些數據進行分析，幫助酒店計算出最優的價格，制定出效益最大化的價格策略。