Поделиться
Анастасия Устинова: Цифровые платформы забирают маржу у отелей — как вернуть контроль над доходом
Рост числа цифровых инструментов в гостиничной индустрии не всегда означает рост прибыли. Комиссии OTA, платные программы продвижения и алгоритмическое ранжирование приводят к тому, что увеличение бронирований сопровождается ростом издержек — особенно для небольших независимых объектов. О том, какие управленческие и технологические решения дают измеримый финансовый эффект в новой цифровой среде, CNews поговорил с международным экспертом по развитию туристических направлений и гостиничного бизнеса Анастасией Устиновой.
CNews: Анастасия, вы много лет работаете с туристическими направлениями и гостиничным бизнесом в Европе, Великобритании и СНГ, какие структурные изменения сегодня происходят в гостиничном сегменте под влиянием маркетплейсов, онлайн-туристических агентств (ОТА) и ИИ?
Анастасия Устинова: Если обобщать опыт реализованных проектов, можно сказать, что отели получили больше технологических инструментов, но при этом начали терять контроль над собственной доходностью.
Наиболее уязвимыми в этой системе оказались небольшие независимые объекты — отели на 10–30 номеров, мини-гостиницы, бутик-проекты. Именно у них разрыв между возможностями рынка и реальной операционной моделью бизнеса проявляется наиболее остро.
За годы запуска направлений в разных странах я не раз наблюдала одну устойчивую закономерность: малые отели редко проигрывают сетям по качеству или сервису, чаще проигрывают из-за отсутствия логики управления доходностью. В результате фокус смещается на борьбу за видимость в каналах продаж, а не за прибыль. Во многом это результат устойчивых мифов о том, как должна формироваться доходность малых объектов.
«Миф 1. Чтобы расти, нужно быть везде»
CNews: Какие ограничения вы видите в стратегии максимального присутствия на площадках?
Анастасия Устинова: Распространённая управленческая ошибка — связывать рост продаж с ростом числа каналов. На практике стихийное подключение ко всем доступным OTA и маркетплейсам приводит к потере контроля над ценами, дублированию бронирований, падению рейтинга в выдаче, размыванию контента и хаосу в инвентаре. В результате команда оказывается перегружена ручными операционными задачами.
В одном из проектов в итальянском Римини, реализованном до пандемии COVID-2019 и охватывавшем более 180 небольших отелей, вместо наращивания количества каналов была выстроена управляемая модель дистрибуции. В её основе лежали автоматизация операционных процессов, система мгновенного подтверждения бронирований и работа с аналитикой спроса через встроенные инструменты CRM.
Это позволило отказаться от гонки за количеством подключений и сосредоточиться на управляемом миксе: прямые продажи, B2B-каналы и один-два ключевых OTA. В результате загрузка выросла на 12–15%, а маржинальность отдельных объектов увеличилась на 5–12% уже в первый сезон.
Опыт таких проектов показывает: доходность определяется не количеством каналов, а управляемостью дистрибуции. Для малых объектов каждый дополнительный процент прямых продаж напрямую отражается на чистой прибыли.
«Миф 2. Алгоритмы OTA работают в интересах отеля»
CNews: В чём заключается принципиальное расхождение между логикой алгоритмов OTA и экономикой отеля?
Анастасия Устинова: Алгоритмы OTA и маркетплейсов оптимизируют не прибыль отеля, а собственную выручку — это базовая логика любой платформенной бизнес-модели. В этом нет ничего неправильного. Проблема возникает тогда, когда объекты размещения не оценивают, как эта зависимость влияет на их юнит-экономику, и не понимают, как именно алгоритмы управляют их видимостью и ценой.
Здесь важно отметить, что алгоритмы ранжирования формируют скрытые и часто недооценённые издержки. Среди них — приоритет тарифов с бесплатной отменой, в котором основные риски ложатся на отель. На отдельных направлениях доля отмен по таким тарифам доходила до 35–40%. Дополнительно на позицию в выдаче влияет уровень комиссии и участие в платных программах продвижения, что фактически увеличивает стоимость канала ещё на несколько процентов поверх стандартных 15–17%. Сюда же добавляются скрытые корректировки ранжирования и встроенные инструменты динамического ценообразования, работающие в интересах платформы, а не прибыли отеля.
В совокупности по отдельным объектам это приводило к тому, что продажа одного и того же номера через OTA для небольших объектов оказывалась почти на 25% дороже, чем при прямом бронировании.
CNews: Вы сталкивались с ситуацией, когда алгоритмы напрямую ограничивали альтернативные продажи?
Анастасия Устинова: Да. В ряде стран правила ценового паритета фактически ограничивали возможность малых гостиниц развивать прямые B2B-контракты. Очень яркий пример — проект в рамках подготовки Санкт-Петербурга к запуску полётных программ из разных регионов России (8 городов, более 3,5 тысяч туристов еженедельно). Там был разработан механизм сегментации тарифов, который позволял формально соблюдать требования OTA и при этом безопасно развивать альтернативные каналы продаж.
Позднее эта проблема стала предметом публичного разбирательства и завершилась штрафом Booking.com со стороны ФАС и отменой правил ценового паритета в России. Однако важно понимать, что речь идёт не о конкретной площадке, а о глобальной логике OTA-алгоритмов: они системно сдерживают альтернативную дистрибуцию, если та не вписывается в модель монетизации платформы.
Если у отеля нет собственной модели управления ценой, алгоритм начинает управлять вместо него и будет оптимизировать прибыль платформы, а не отеля.
«Миф 3. Маленький отель не может конкурировать с сетями»
CNews: Сети обычно выигрывают за счёт бренда, бюджета на маркетинг, стандартизации процессов и доступности технологического стека. Может ли маленький отель реально конкурировать с гостиничными сетями?
Анастасия Устинова: На практике малые отели часто выигрывают у сетей за счёт гибкости и скорости внедрения решений — при условии, что у них появляется управляемая модель дохода.
При выходе на новое направление — Черногорию — ключевым ограничением оказался не спрос, а структура рынка размещения. Исторически, если посмотреть отчеты MONSTAT (государственное статистическое управление Черногории), порядка 40% ночевок в стране приходится на крупные гостиничные объекты. Остальные 60% составляли небольшие виллы и апартаменты на 10–15 номеров, которые практически не участвовали в организованных продажах из-за низкой цифровой зрелости, отсутствия опыта работы с большим потоком туристов и высокой зависимости от OTA. Для запуска полётной программы с объёмом 35–38 тысяч туристов за сезон стало очевидно, что масштабирование направления невозможно без подключения этого ранее неструктурированного сегмента.
В рамках проекта, я разработала и внедрила методологию, позволяющую интегрировать малые объекты в организованный B2B-канал продаж. Она включала: автоматизацию основных бизнес-процессов, разработку персональной модели ценообразования для каждого объекта, которая учитывала структуру реального спроса, сегменты гостей, глубину и длительность бронирования, типы поездок и сезонные закономерности, а также адаптацию системы моментального подтверждения, изначально созданную для крупных отелей свыше 100 номеров.
Совокупность этих мер увеличила объём продаж небольших вилл и апартаментов в туроператорском портфеле на 27–35% за счёт расширенного ценового охвата и сокращения времени подтверждения с 24 часов до одной минуты.
В результате к концу первого сезона разработанная мной методология изменила структуру продаж внутри организованного канала с «60% — гостиницы, 40% — малые объекты», на «60% — малые объекты, 40% — отели» После запуска этой модели аналогичные подходы начали применять и другие туроператоры, работающие с направлением Черногории, адаптируя ключевые элементы методологии под свои продуктовые линейки.
Этот кейс показывает, что индивидуальная ценовая стратегия, моментальное подтверждение и гибкое управление каналами позволяют небольшим отелям не просто конкурировать с сетями, но в ряде случаев опережать их по доходности и эффективности продаж.
CNews: Какие практические шаги уже сегодня, по вашему мнению, дают малым отелям наиболее быстрый и измеримый эффект в доходности при ограниченных ресурсах?
Анастасия Устинова: Если говорить о быстрых и измеримых шагах при ограниченных ресурсах, то один из самых недооценённых эффектов даёт переход к управлению доходностью на основе данных — в первую очередь к динамическому ценообразованию и независимой RM-логике (логике управления доходностью).
У большинства малых отелей до сих пор используется один-два базовых тарифа и ручная корректировка цен на основе интуиции. В условиях быстро меняющегося спроса это перестало работать: рынок стал слишком непоследовательным, а ошибка в цене напрямую отражается на марже.
Да, у онлайн-агрегаторов давно есть собственные инструменты динамического ценообразования. Но важно понимать, что платформы оптимизируют свою выручку и конверсию, а не прибыль конкретного отеля. Поэтому независимым отелям критично иметь свою RM-логику — систему, которая рассчитывает цены по всему номерному фонду и по всем каналам, включая прямые продажи и B2B, а не только по OTA.
На практике это означает переход к динамическому ценообразованию с учётом реального спроса, событий, сезонности, скорости бронирований и конкурентной среды. Если спрос ускоряется — цена корректируется вверх. Если замедляется — используются точечные стимулы в отдельных каналах, без каннибализации прямых продаж.
Такой подход давал рост RevPAR в диапазоне от 7 до 25% за счёт того, что номер в каждый момент времени продавался по «правильной» цене. Дополнительно это снимало с команды 60–70% рутинной работы по пересчёту тарифов и существенно снижало влияние человеческого фактора — одного из главных источников потерь в доходности.
CNews: Как сегодня меняется роль алгоритмов и ИИ в продажах отелей и почему это нельзя игнорировать?
Анастасия Устинова: Один из факторов, который сегодня серьезно влияет на продажи отелей, — переход поисковых систем к формату ИИ-выдачи, где алгоритмы опираются не на классический органический поиск, а на сигналы доверия (trust signals) и согласованность данных (data consistency). Отели, которые выстраивают единое описание объекта, синхронизируют информацию между сайтом, OTA и картами, структурируют FAQ и системно работают с отзывами — их тональностью, скоростью реакции и содержанием ответов, — формируют для алгоритмов более надёжный и предсказуемый профиль объекта размещения. Именно такие сигналы чаще используются ИИ-ассистентами при формировании рекомендаций для пользователей.
Например, качественная работа с отзывами даёт прирост конверсии на уровне 10–15% и позволяет повышать ADR на несколько процентов даже при росте рейтинга всего на 0,5–1,0 балла.
CNews: Отнимают ли маркетплейсы и ИИ будущее у небольших независимых отелей?
Анастасия Устинова: Нет, напротив, впервые за два десятилетия они открывают малым объектам доступ к технологиям, которые раньше были доступны только сетям, тем самым снижая барьер на пути к цифровой зрелости.
Анализ проектов в Европе, Великобритании и СНГ показывает простую закономерность: преимущество получают самые организованные объекты — те, кто работает с данными, понимает логику ценообразования, тестирует новые подходы, выстраивает каналы и постепенно снимает рутину с команды.
Такие отели продаются стабильнее, точнее управляют доходностью и при этом сохраняют индивидуальность, которая и формирует долгосрочную лояльность гостей.
CNews: Что, на ваш взгляд, будет определять развитие малых отелей в ближайшие годы: какие 2–3 фактора станут решающими именно для устойчивой доходности?
Анастасия Устинова: В ближайшие годы данные станут основой управления, ИИ — инструментом экономии времени и роста доходов, а простота интерфейсов будет важнее технической сложности решений.
Выиграют те, кто первым начнёт системно работать с тарифами и спросом, а не реагировать на рынок постфактум.
Короткая ссылка
