AI REVENUE ADVISOR

Больше дохода с каждого номера — без штатного revenue-менеджера

AI готовит 5–10 ценовых рекомендаций каждое утро. Вы видите обоснование, принимаете или редактируете — решение остаётся за вами.

60–70% принято
14 источников данных
5–10 рекомендаций в день

4 отеля · от Шерегеша до Еревана

Сегодня · Стандарт двухместный Новая
Текущая цена
6 200 ₽
Рекомендация
7 100 ₽ ↑14%
Компсет медиана: 7 400 ₽
Загрузка: 62% · Прогноз: растёт ↑

Реальный интерфейс Raviorate

Пилоты
4 типа отелей
60–70%
Acceptance rate
14
Источников данных
6
Валют поддержано
2
Языков рекомендаций

Утро, о котором никто не говорит

Revenue-менеджеры описывают реальность

В 8 утра у меня 45 минут и 15 решений. 20 конкурентов. Три системы для проверки. Полчаса в Excel — больше нет времени.

Revenue Manager · город, бизнес-отель 4★

Сезон у нас 5 месяцев. Остальное — 'мёртвый' период. Высокий сезон требует micro-decisions. Низкий — выживание. У Excel нет логики для обоих.

Revenue Manager · горнолыжный курорт 4★

17 типов номеров × 20 конкурентов × 90 дней. В одной таблице Excel это превращается в спагетти. Нет истории. Нет эластичности. Нет связей.

Revenue Manager · люкс-отель 5★

Enterprise-RMS требует 40 тысяч в месяц и 3 месяца на интеграцию. Для 30-номерного отеля это финансовое самоубийство. Но Excel — это безумие.

GM · бутик-отель 3★

ФУНКЦИЯ 1

Каждая рекомендация — это расчёт, который видно

AI предлагает цену, но не как чёрный ящик. Вы видите эластичность категории, сигналы спроса, confidence interval, revenue impact. И можете всё отредактировать.

ELASTICITY MODEL: Chalet Premium · weekend

ε = −(ΔQ/Q) / (ΔP/P) = 0.42
  // inelastic category

conv(P=22 540) = 0.871  // current
conv(P=24 350) = 0.839  // proposed, Δ −3.2pp

RevPAR_now = 22 540 × 0.871 = 19 632 ₽
RevPAR_new = 24 350 × 0.839 = 20 430 ₽

Δ RevPAR = +798 ₽/room · +4.06%
Impact = 798 × 77 rooms × 3 nights = 184 338 ₽

Bottom line: +184,000 ₽ for Mar 14–16
CI 90%: [+156k, +228k]
Отель Вес Обоснование
Alpen Club (вы) якорь
Shermont 5★ 0.30 Premium, не полный компсет
Olga 4★ 1.20 Прямой конкурент, сегмент
Taigara 3★ 0.80 Ниже класса, часть трафика
Chalet Park 4★ 1.40 Ближайший, 800м, идентичный продукт

Пример компсета; конкуренты из открытых источников

ФУНКЦИЯ 2 — ВАША КОМПЕТЕНТНОСТЬ

Единственная RMS, которая учится у вашего опыта, не только у данных

Вы редактируете веса конкурентов, Raviorate запомнит вашу логику. Компсет эволюционирует вместе с вашей стратегией, а не против неё.

ФУНКЦИЯ 3

14 источников. История инвентаря. Парсинг ограничений.

Ежедневно мы собираем данные о ценах, остатках, ограничениях (MinStay, NonRef), reviews из открытых источников. Отслеживаем погоду, события, авиабронирование. Ничего скрытого.

Booking.com
Ostrovok
Yandex Travel
Sutochno
Aviasales
Avito
Яндекс.Погода
Gismeteo
KudaGo
Timepad
Afisha
Google Search
Flights
Яндекс.Справочник
You Compset 0.32 Pace 0.24 Events 0.18 ADR 0.14 Weather 0.12

От регистрации до первой рекомендации за 48 часов

1

Подключить

5-минутный onboarding: информация об отеле → типы номеров → конкуренты. Легко, быстро, никаких документов.

~30 минут
2

Обучение

Наши скрейперы начинают 48-часовой скан вашего компсета и страницы бронирования. Собираем историю цен, остатки, reviews, события. Строим модель эластичности.

~24 часа
3

Советы

Каждый день в 8 утра — брифинг. 5–10 рекомендаций по цене с полным обоснованием. Вы видите все сигналы, confidence, revenue impact. Принимаете решение.

Ежедневно

Пять сигналов. Одна рекомендация. Без чёрных ящиков.

Compset avg 28% Pickup 62% fill Events Break 3/22 Compset ADR 22k Weather Snow +18% 0.32 0.24 0.18 0.14 0.12 Raise BAR +8% Mar 14–16 +184,000 ₽ expected CI 90%: [+156k, +228k] [Accept] [Adjust] [Why? →]

Excel работает. Пока не перестаёт.

Функция Excel Raviorate
Свежесть данных Ручной импорт Автоматически ежедневно
Размер компсета 3–5 конкурентов 20+ конкурентов с весами
История Нужна доп. таблица Встроена, граф данных
Парсинг ограничений Ручной ввод Автоматический
Эластичность По типам номеров
Обоснование Полное обоснование
Co-learning Система учится от вас
Onboarding 2+ недель 5 минут

Утро revenue-менеджера, размеченное

Из реального пилота Alpen Club, 14 марта 2026. 45 минут. 5 решений. Всё доказуемо.

08:00
Открываю приложение. Morning Coffee показывает 3 события за ночь.
08:05
Смотрю 5 KPI-карт. RevPAR +2.3% vs прошлая неделя.
08:10
Открываю список рекомендаций. 7 позиций, отсортировано по приоритету.
08:15
Кликаю "Почему?" на +8% Chalet Premium. Вижу расчёт, сигналы, confidence.
08:25
Принимаю. Запись в PMS через интеграцию с Bnovo.
08:28
Редактирую: +6% Apartment 2-bed → +5% с обоснованием. Система сохранит логику.
08:32
Принимаю 4 рекомендации, 1 скипаю, 1 отклоняю. Даю комментарий для анализа.
08:42
Отправляю дайджест GM в Telegram. Закрываю приложение.
08:45
День начинается. Остаток утра — звонки и операции.

Прозрачные цены

За отель, в месяц. Скидки за 3+ отеля. Годовой счёт экономит 15%.

IND

Individual
По запросу
  • 1 отель
  • до 10 типов номеров
  • до 8 конкурентов
  • Ежедневные рекомендации
  • Morning brief + AI chat
  • CSV import/export
  • Email + Telegram
Запросить

ENT

Enterprise
Custom
  • Portfolio Manager
  • Opera / Fidelio
  • SSO + Data residency
  • DPA + Dedicated CSM
  • 99.9% SLA · 1h support
  • Unlimited всё
Запросить

Цены в RUB для российских клиентов + 5% НДС. Другие валюты (USD, EUR, AMD, UZS, AZN) доступны по запросу.

Вопросы

Как быстро я увижу результат?

В течение 48 часов вы получите первые рекомендации. Принятие решения и результат зависит от вашей скорости реакции и рынка — обычно 2–4 недели для первых явных сдвигов в ADR/RevPAR.

С какими PMS вы интегрируетесь?

Сегодня: Bnovo, TravelLine, Logus. В планах Q2 2026: Opera, Fidelio, 1С:Отель. Если вашей PMS нет — дайте знать, добавим в приоритет.

Нужна ли интеграция PMS?

Нет. Вы можете использовать Raviorate как советника и применять цены вручную. Но интеграция даёт полную автоматизацию и синхронизацию остатков в обе стороны.

Какие данные вы собираете о конкурентах?

Публичные данные: цены, остатки, ограничения (MinStay, NonRef, Closed), отзывы. Из открытых источников (OTA, сайты отелей, метео-сервисы, события). Ничего приватного, всё в рамках robots.txt и ToS.

Изолированы ли мои данные от других клиентов?

Да. Каждый клиент имеет отдельную базу данных, отдельный инстанс ML-модели. Никакого кроссполинения данных. Шифрование в transit и at rest.

Что происходит в низкий сезон?

Модель перестраивается. В низкий сезон приоритет не на максимизацию ADR, а на занятость и cash flow. Вы сами настраиваете стратегию через сезонные правила и весовые коэффициенты.

Могу ли я переопределить AI-рекомендацию?

Полностью. Любую рекомендацию вы можете отклонить, отредактировать, или установить свою цену. Система запомнит логику вашего решения и адаптируется в будущем.

Какая модель ценообразования?

Фиксированная цена за отель в месяц, зависит от кол-ва номеров и конкурентов. Начиная с IND (1 отель, до 10 номеров). Скидки за 3+ отелей. Нет скрытых комиссий, нет комиссий с revenue.

ГОТОВО В 5 МИНУТ

Посмотрите первую рекомендацию за 48 часов

Никаких кредитных карт. Никаких вопросов. Просто ваша утренняя цена с обоснованием.

СЛ

Сергей Львов

Founder, Raviorate

15+ лет в гостинично-технологическом бизнесе · 6.5 лет CIO в кластере Красная Поляна · Сейчас базируюсь в Ереване

Я создал Raviorate потому что видел одну боль: revenue-менеджеры тонут в данных. Excel это не масштабируется, enterprise-системы стоят как стартап. Нужен средний путь — быстрое, обоснованное, понятное. Где вы остаёте водилом, а система учится у вашего опыта, а не вопреки ему.

Writing on hospitality revenue

Методология

Compset: больше чем BAR parity

Как правильно выбрать конкурентов, взвесить их, и использовать для своей стратегии, а не просто парировать цены.

7 мая 2026 · 15 мин
Coming soon

Подписывайтесь на обновления

Каждую неделю выходят новые статьи о методологии, технологии и случаях из практики. Добавьте в закладки.

Следить в Telegram / Twitter

Запросить демо