بهره گیری از مدل های مدیریت درآمد در صنایع مختلف رو به افزایش است. این افزایش در بهبود عملکرد و سودآوری این مدل ها در کسب و کارها ریشه دارد. یکی از کسب و کارهای پراهمیت در این حوزه، صنعت هتلداری است که دارای فرایند رزرو و متغیرهای تصادفی ناشی از آن است. مدل کلاسیک رزرو مازاد، یک مدل مرسوم در مدیریت درآمد تلقی می شود که تلاش می کند بین تعداد مشتریان حاضر در سرویس مورد نظر و تعداد مشتریان غایب -No-Show- تعادل ایجاد کند. این مدل فرصتی ایجاد خواهد کرد تا بتوان با مطالعه توابعی که توزیع حضور مشتریان را به صورت احتمالی بیان می کنند، تعدادی مشتری مازاد را به سیستم اضافه کرد و عملاً از نبود مشتریان غایب نیز درآمد کسب کنند. در این پژوهش، با به کار بستن شبکه عصبی مصنوعی با عنوان ابزاری در تخمین تعداد مشتریان غایب، تابع احتمال دوجمله ای که در مدل رزرو مازاد به کار رفته، بهبود داده شده و پارامتر احتمالی آن به طور دقیق تری برآورد شده است. این امر ناشی از برازشی است که شبکه عصبی پرسپترون یک یا چندلایه در زمینه شاخص های موثر در حاضرشدن یا نشدن مشتریان ایجاد خواهدکرد. بنابراین، این توانایی ایجاد خواهد شد که مدلی پویا را برای هر بار فروش و رزرو مشتریان در بنگاه ایجاد کنیم که پارامتر احتمال حضور یا غیبت مشتریان با در نظر گرفتن شاخص های تاثیرگذار برآورده شود.

کلمات کلیدی