IUTH Logo

Халықаралық туризм және меймандостық университеті
Қонақжайлылық мектебі

Лекция № 5

Динамикалық баға белгілеу және сұранысты болжау

Түркістан 2026 Слайд 1/14

Жоспар, мақсат және міндеттер

Мақсат:

жасанды интеллекттің баға мен жүктемені оңтайландыруға қалай көмектесетінін көрсету.

Мақсаттар:

болжау әдістері, архитектура, сапаны бақылау.

Жоспар:

  • Динамикалық баға белгілеу: қағидалар мен деректер
  • Сұранысты болжау: әдістері мен көрсеткіштері
  • Кейс-стадилер: қонақүйлер, әуе компаниялары, OTA-лар
  • KPI: RevPAR, ADR, орналасу деңгейі, ROI
  • Қауіптер мен шектеулер
IUTH Слайд 2/14

Динамикалық баға белгілеу дегеніміз не?

  • Бағалар сұранысқа, бос орындарға, сату арнасына, маусымға және тұтынушылардың мінез-құлқына байланысты нақты уақыт режимінде өзгереді.
  • Ішкі және сыртқы деректер қолданылады.
  • Негізгі мақсат – табыс пен орналасу деңгейін барынша арттыру.

Нақты уақыт

Құбылмалы нарық жағдайына бірден бейімделу.

IUTH Слайд 3/14

Қандай деректер қолданылады

Мәліметтер түрі Мысалдар Әсер
Ішкі ADR, жүктеме, жоюлар Бағаны түзету
Сыртқы Оқиғалар, бәсекелестер, сұраныс Бағаның өсуі/төмендеуі

Ішкі деректер:

  • Сату тарихы
  • ADR, RevPAR, орналасу көрсеткіші
  • Болмаулар, арналар, тұру ұзақтығы

Сыртқы деректер:

  • Бәсекелестер
  • Мерекелер, іс-шаралар
  • Ауа райы
  • Іздеу сұранысы
IUTH Слайд 4/14

Динамикалық баға белгілеу модельдері

  • Ережелер (ережеге негізделген баға белгілеу)
  • Кедергі деңгейлері мен баға кестелері
  • Прогностикалық машиналық оқыту модельдері
  • Түсімді басқару жүйелері (RMS)

Баға моделінің түрі бойынша
қонақүйлердің үлесі

Ережелер 40%
RMS 35%
ML модельдері 15%
Қосылған 10%
IUTH Слайд 5/14

Сұранысты болжау

  • Болжау – дұрыс баға белгілеудің негізі.
  • Әдістер: тарихи қатарлар, машиналық оқыту, ансамбльдер.
  • Кезеңдер: 1 күн, 7 күн, 30 күн, маусым.

Әдістерді қолдана отырып
болжамдардың дәлдігі

LSTM 28%
XGBoost 27%
ARIMA 24%
Қарапайым әдістер 21%
IUTH Слайд 6/14

Жорамалдау үшін қандай деректер қажет?

Дереккөзі Қалай
Google Trends Алғашқы сұраныс индикаторы
Ауа райы Сұраныстың ауытқуы
Оқиғалар Шарықтау күндері
Бәсекелестер Бағаға сезімталдық
  • Тарихи серия (3–5 жыл)
  • Ауа райы
  • Байқаушылардың бағалары
  • Қаладағы оқиғалар
  • Іздеу сұраулары
  • Сату арналары
IUTH Слайд 7/14

Кейс-стадилер: қонақүйлер

  • Бағалар ADR-ге, қонақжайлылық деңгейіне және іс-шараларға байланысты.
  • Автоматтандыру RevPAR көрсеткішін 8–15%-ға арттырады.
  • RMS енгізілгеннен кейінгі көрсеткіштер.

RMS енгізілгеннен кейінгі RevPAR өсімі

120 100 90
100
Жеткізуге дейін
117
Жеткізуден кейін
IUTH Слайд 8/14

Кейс-стадилер: әуе компаниялары

  • Тасымалдау сыйымдылығын басқару — әуе тасымалының негізі.
  • Баға ұшуға дейінгі уақытқа байланысты өзгереді.
  • Жолаушыларды сегменттеу қолданылады.

Билет бағасының өзгеруінің мысалы

400 200 0
120
Шығуға 60 күн
қалғанда
150
30 күн
210
7 күн
350
1 күн
IUTH Слайд 9/14

Кейс: OTA және агрегаторлар

OTA Технология Нәтиже
Брондау ML ұсыныстары +12% конверсия
Airbnb Динамикалық баға белгілеу +9% кіріс
Expedia Жекелендіру +15% шертулер
  • Жекелендірілген бағалар.
  • Ұсыныс модельдері.
  • Үздік ұсыныс үшін машинамен оқыту.
IUTH Слайд 10/14

Динамикалық баға белгілеу бойынша KPI

Динамикалық баға белгілеудің KPI көрсеткіштеріне әсері

Жеткізуге дейін
Жеткізуден кейін
140 100 50 0
100
118
RevPAR
55
62
ADR
72
75
Жайғастыру деңгейі
• NRevPAR • ROI • Бөлу көрсеткіші
IUTH Слайд 11/14

Қорытынды

  • Динамикалық баға белгілеу + сапаны болжау — кірісті арттырудың негізі.
  • Негізгісі – деректер, архитектура, модельдердің сапасын бақылау және мұқият эксперимент жүргізу.
  • Қонақтар мен бизнестің мүдделерін теңестіру – басты басымдық.
  • ЖИ тәсілдерін енгізетін компаниялар тұрақты артықшылыққа ие болады.
  • Саланың болашағы — интеллектуалды баға белгілеу жүйелерінде.
IUTH Слайд 12/14

Бақылау сұрақтары

  1. Туризмдегі динамикалық баға белгілеу қағидасы дегеніміз не?
  2. Сұранысты болжау модельдерін құру үшін қандай деректер қолданылады?
  3. Салада қандай болжау әдістері қолданылады (классикалық модельдер мен машинамен оқыту/нейрондық желілер)?
  4. RevPAR, ADR, орналасу деңгейі және ROI сияқты негізгі көрсеткіштер қалай түсіндіріледі?
  5. Қонақүйлер мен әуе компанияларында динамикалық баға белгілеудің қандай мысалдары бар?
  6. Сұранысты дұрыс болжамаудың қандай тәуекелдері бар?
IUTH Слайд 13/14

Әдебиеттер тізімі

  • Баймухамедов М .Ф ., Баймухамедова А .М ., Боранбаев С.Н. Жасанды интеллект: Kaзipri заманғы теория және тәжірибе / Artificial Intelligence: Modern Theory and Practice: оқу құралы / М.Ф.Баймухамедов, А.М.Баймухамедова, С.Н.Боранбаев, 2 бөлім - Алматы: «Бастау», 2020. - 240 бет.
    https://rmebrk.kz/book/1174973
  • Муканова Б.Ш., Атикеева С.Н., Сальменова С.К. Қонақжайлылық индустриясының негіздері: оқу құралы. – Нұр-Сұлтан: «Тұран-Астана» Университеті, 2021. - 148 б. ISBN 978-601-7616-63-2.
    https://rmebrk.kz/book/1172011
  • Киссинджер, Г. және т.б. Жасанды сана және адамзаттың жаңа дәуірі. / Г. Киссинджер, Э. Шмидт, Д. Хаттенлокер; Орысшадан ауд.. - Астана: Zerde Publishing, 2024. - 190б. -ISBN 978-601-80110-7-8.
    https://rmebrk.kz/book/1188453
  • Сафарян, Азат Арменович. Современные тенденции в туризме: учебное пособие/ А.А. Сафарян. —Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. —58с. —Текст : электронный. ISBN 978-5-4497-4499-9.
    https://www.iprbookshop.ru/152233.html
  • Абдель Вахед Э. А. М.Современные технологии в индустрии туризма и гостиничном сервисе: учебник / Э. А. М. Абдель Вахед, В. А. Мендельсон, Л. Н. Абу-талипова; Минобрнауки России, Казан. нац. исслед. технол. ун-т. –Казань : Изд-во КНИТУ, 2021. –204с.ISBN978-5-7882-3025-2.
    https://www.iprbookshop.ru/108057.html
IUTH Слайд 14/14