Как малым отелям перестроить модель дохода в эпоху маркетплейсов

Отели получают больше инструментов — и теряют контроль

Туризм вошел в фазу технологической турбулентности. С одной стороны, маркетплейсы и искусственный интеллект (ИИ) демократизировали доступ к технологиям. С другой — выросла стоимость привлечения гостей, ужесточились правила OTA (Online Travel Agencies — онлайн-тревел-агрегаторы), а алгоритмы стали конкурировать за внимание пользователя жестче, чем когда-либо. По данным отраслевых исследований — Phocuswright, HOTREC и SiteMinder — сегодня OTA контролируют около 55% мирового рынка онлайн-бронирований, причем именно малые независимые отели сильнее всего зависят от этих площадок.

Комиссии OTA достигают 15-22 %, то есть четверть потенциальной выручки у малых отелей «сгорает» еще до того, как гость заехал. Для небольших объектов это становится не просто каналом продаж, а фактором, определяющим всю юнит-экономику.

Именно небольшие отели — объекты на 10–30 номеров, мини-гостиницы, бутик-проекты -сталкиваются с наибольшим разрывом между возможностями рынка и операционной моделью ведения бизнеса.

За годы запуска направлений в Европе, Великобритании и СНГ я наблюдала одну закономерность: малые отели не проигрывают сетям по качеству или сервису — они проигрывают в отсутствии логики управления доходностью. Малые отели борются за видимость, а не за прибыль. Во многом это является результатом существующих мифов построения доходности малых отелей.

Миф 1. «Чтобы расти, нужно быть везде»

Многие независимые отели считают, что рост продаж равен росту числа каналов. Отсюда — хаотическая регистрация на 10–15 маркетплейсах, ОТА, где объект теряет контроль над ценами, получает дублирующиеся брони, падение и размывание рейтинга в выдаче, хаос в описаниях и инвентаре, сталкивается с демотивацией персонала, который «утопает» в ручной рутине.

Кейс: В итальянском Римини мной был реализован проект по выводу небольших отелей на рынок (более 180 объектов). Вместо наращивания числа каналов были внедрены: автоматизация операционных процессов, мгновенное подтверждение броней, обучение персонала работе с аналитикой спроса через CRM-инструменты. Этот комплекс мер позволил отказаться от гонки за количеством подключений и перейти к управляемой модели микс: прямые продажи, B2B-каналы и 1–2 ключевых OTA.

Результат: рост загрузки на 12–15%. Такой подход позволил увеличить маржинальность отдельных отелей на 5–12% уже в первый сезон и придал устойчивую коммерческую динамику направлению.

Вывод: доходность определяется не количеством каналов, а управляемостью дистрибуции.

На практике сокращение хаотичного количества каналов и переход к управляемому миксу увеличивает долю прямых броней в среднем на 12–18% за сезон. Это критично для малых объектов, где каждый процент прямых продаж сразу отражается на чистой прибыли.

Миф 2. «Алгоритмы OTA работают в интересах отеля»
Маркетплейсы оптимизируют не прибыль отеля, а собственную выручку — это основа их бизнес-модели. И в этом нет ничего неправильного. Неправильно другое: что многие объекты размещения не оценивают влияние этой зависимости на свою юнит-экономику и не понимают, как именно алгоритмы управляют их видимостью и ценой.

Алгоритмы ранжирования создают скрытые и часто недооцененные издержки:

• приоритет тарифов с «бесплатной отменой»- риски отмен несет отель. На отдельных направлениях доля отмен по таким тарифам достигает 35–45%
• позиция в выдаче напрямую зависит от уровня комиссии и участия в платных программах продвижения (+3% к стандартной комиссии 15–20%)
• невидимые корректировки ранжирования при малейшем несоответствии контенту или условиям
• инструменты динамического ценообразования, встроенные в ОТА, работают в интересах площадки, а не прибыли отеля. В совокупности это делает продажу одного и того же номера через OTA для небольших объектов дороже почти на 30%, чем при прямом бронировании гостя.

Кейс. В некоторых странах алгоритмы ценового паритета фактически ограничивают малые гостиницы от подписания прямых B2B-контрактов. Так, чтобы снизить эффект жесткого правила ценового паритета ОТА, при подготовке направления Санкт-Петербурга к запуску полетной программы из разных городов России, был разработан механизм работы с тарифами и сегментами, который позволял корректно учитывать требования OTA и при этом безопасно подключать прямые B2B-продажи.

Результат. Эта системная проблема в последствии стала предметом громкого расследования и завершилась штрафом Booking.com от ФАС на 1,3 млрд рублей и отмены правил паритета цен на рынках России. Но важно понимать: вопрос не в конкретной площадке. Проблема — глобальная. Алгоритмы OTA по своей природе подавляют альтернативную дистрибуцию, если она не вписывается в их модель монетизации.

Вывод: если у отеля нет собственной модели управления ценой, алгоритм будет управлять за него — оптимизируя прибыль платформы, а не отеля.

Миф 3. «Маленький отель не может конкурировать с сетями» 
На деле малые отели часто выигрывают за счет гибкости и скорости внедрения решений.

Кейс. При выходе на новое направление — Черногория, ключевым ограничением стал не спрос, а наземный ресурс. В Черногории лишь около 40% размещения приходилось на крупные гостиничные объекты  — и эта доля была исторически «размыта» между игроками из UK, СНГ и Европы.
Оставшиеся размещение 60% составляли небольшие виллы и апартаменты на 10–15 номеров, практически не вовлеченные в организованные продажи из-за низкой цифровой зрелости, отсутствия опыта работы с большим потоком и высокой зависимости от OTA. Что и объясняло концентрацию выручки у крупных гостиниц.

Для реализации полетной программы на 35–38 тысяч туристов за сезон потребовалось подключить именно этот неструктурированный сегмент.

Решение. Наряду с автоматизацией процессов мной была внедрена персонализированная модель ценообразования для каждого малого объекта. Она учитывала структуру реального спроса: сегменты гостей, глубину и длительность бронирования, типы поездок и сезонные паттерны. По сути, малые объекты получили адаптированный под их масштаб инструментарий динамического управления доходностью.

Дополнительно была внедрена система моментального подтверждения, изначально созданная для крупных отелей на 100+ номеров. Примененная к объектам на 10–15 номеров, она резко повысила их коммерческую привлекательность и увеличила объем продаж на 27–35%  за счет более широкого ценового охвата, сокращенного времени подтверждения с 24 часов  до 1 минуты. Для рынка, где спрос распределен крайне неравномерно, эта скорость стала ключевым конкурентным преимуществом малых объектов перед сетевыми.

Результат. К концу первого сезона рынок Черногории, который годами работал по формуле продаж «60% отели / 40% малые объекты», удалось сделать реверс логики продаж: 60% продаж пришлись на малые объекты и 40% — на гостиницы.

Вывод. Индивидуальная ценовая стратегия, модель моментального подтверждения и гибкое управление каналами позволяют небольшим отелям не просто конкурировать с сетями, но и обгонять их по доходности.

Call to action, которые усиливают доходность малых отелей уже сегодня

Использовать динамическое ценообразование и независимую AI-Revenue Management.

У большинства малых отелей до сих пор один-два базовых тарифа и «ручная» корректировка цен по интуиции. В условиях динамичного спроса это уже не работает: рынок стал слишком быстрым, а ошибка в цене напрямую съедает маржу.

Да, у онлайн-агрегаторов (OTA) давно есть собственные инструменты динамического ценообразования. Но важно понимать: они оптимизируют прежде всего свою комиссию и оборот, а не прибыль конкретного отеля.

Что делать:

• Перейти на независимую RM-систему (сейчас уже недорогие решения поддерживают AI-модели прогнозирования спроса), которая считает цены по всему номерному фонду и всем каналам, а не только по OTA.
• Автоматизировать корректировку тарифов по событиям, погоде, спросу в городе, загрузки конкурентов.
• Ежедневно анализировать pick-up (скорость поступления броней): если брони идут быстрее обычного — повышать цену; если медленнее — включать спецпредложения только на OTA, как канал добора спроса, чтобы не каннибализировать прямые продажи с сайта и по телефону.

Результат: рост RevPAR на 7–25% за счет того, что в каждый момент времени вы продаете номер «по правильной цене». Заодно это снимает с команды 60–70% рутинной работы по пересчету тарифов и уменьшает человеческий фактор — одну из главных причин потерь выручки.

Использовать алгоритмы как часть коммерческой модели

Один из недооцененных, но уже заметных факторов, влияющих на доходность малых отелей, — переход поисковых систем к формату ИИ-выдачи.

Новые ИИ-блоки во многом вытесняют классические поисковые результаты: пользователи все чаще получают готовые подборки отелей и рекомендации прямо на странице поиска, не доходя до сайта отеля. Т. е. органический поиск постепенно теряет значение, и это напрямую меняет логику бронирования.

Что делать:

• Сделать единое описание и фото везде. Если один и тот же отель по-разному описан на сайте, в OTA и на картах, алгоритмы снижают доверие к такому объекту. Нужен один мастер-документ, откуда копируются описания на все площадки. В нем должны быть: четкие характеристики отеля и номеров, целевые сегменты (семьи, бизнес-туристы, long stay и др.); ключевые преимущества; расстояния до важных локаций; условия размещения и оплаты.
• Структурировать информацию на сайте. Услуги, типы номеров, FAQ (один из важнейших блоков!), правила проживания, расписания — все это должно быть оформлено в виде понятных разделов и списков, чтобы ИИ мог «забирать» данные напрямую и использовать их в ответах
• Синхронизировать данные во всех ключевых источниках (сайт, Google/Яндекс, OTA), снижая противоречия и повышая доверие алгоритмов к отелю как к «надежному источнику».
• Встроить ИИ-инструменты в воронку продаж: чат-боты для подбора номера и бронирования, автоматические ответы в мессенджерах, AI-анализ спроса и отзывов, динамическое ценообразование.
• Системно управлять отзывами. Важны не только средняя оценка и количество отзывов, но и тональность, скорость реакции и акценты в ответах. Именно отзывы становятся одной из ключевых опор для ИИ-ассистентов при формировании рекомендаций.

Результат:

Отель остается «видимым» для ИИ-ассистентов и попадает в их рекомендационные блоки, несмотря на падение классического органического трафика. Снижается зависимость от одной площадки. Качественная работа с отзывами даст прирост конверсии на уровне +10–15% и возможности повышать ADR на несколько процентов при росте рейтинга всего на 0,5–1,0 балла. Это один из самых недооцененных инструментов роста доходности маленьких объектов, работающий быстрее и дешевле любых маркетинговых вложений.

Эпоха маркетплейсов и ИИ не отнимает будущее у небольших независимых объектов.

Наоборот — впервые за два десятилетия она открывает им доступ к технологиям, которые раньше были привилегией крупных сетей. Инструменты уровня enterprise сегодня стоят как чашка кофе, а барьер входа в цифровую зрелость стремительно снижается.

Опираясь на опыт запуска направлений в Европе, СНГ и Великобритании, я вижу простую тенденцию: преимущество получат самые организованные: те, кто работает с данными, понимает логику цены, пробует новое, выстраивает каналы и постепенно снимает рутину с команды. Такие отели продаются стабильнее, точнее управляют доходностью и сохраняют индивидуальность, которая и формирует лояльность гостей.

Что будет определять развитие малых отелей в ближайшие годы

• Данные станут основой управления.
• ИИ — инструментом экономии времени и роста доходов.
• Простота интерфейсов станет важнее техничности.
• Выиграют те, кто первым системно работает с тарифами и спросом.