■ 概要
AirHostでは、日々の料金をどのように調整・更新していくか(料金管理)の方法が複数用意されています。
本ヘルプでは、「どの方法で料金を動かすべきか」にフォーカスして整理しています。
■ それぞれの特徴(ざっくり比較)
※ ⚪︎=向いている / △=条件付き / ✕=不向き
方法 | 小規模(〜数室) | 大規模(数十室〜) | 自動化 | 柔軟性 | 運用難易度 | 特徴 |
料金カレンダー(手動) | ⚪︎ | ✕ | ✕ | ⚪︎ | ⚪︎(簡単) | 日ごとに直接編集 |
料金ランク | ⚪︎ | △ | ✕ | △ | △ | 曜日・シーズンでルール化 |
料金テンプレート | △ | ⚪︎ | △ | △ | △ | シーズン(繁忙期・閑散期)カレンダーを複数施設に一括適用 |
CSVインポート | △ | ⚪︎ | △ | ⚪︎ | △ | Excel等で一括管理 |
Pricing API | ✕ | ⚪︎ | ⚪︎ | ⚪︎ | ✕(難) | 自社ロジックで完全自動化 |
PriceLabs | ⚪︎ | ⚪︎ | ⚪︎ | △ | △ | 市場データで全自動最適化 |
■ まとめ(方向性を決める)
料金管理の選び方は、管理する物件数や規模によって方向性が決まります。
小規模 → カレンダー / ランク / PriceLabs
大規模 → テンプレート / CSV / API / PriceLabs
迷った場合は👇
👉 「カレンダー or 料金ランクから開始 → 徐々に自動化」
■ 各料金調整方法の特徴
① 料金カレンダーによる手動管理
👉 料金管理(カレンダー編集)
https://support.airhost.co/ja/collections/7199722-%E6%96%99%E9%87%91%E7%AE%A1%E7%90%86
カレンダー上で日ごとに料金を直接編集
最もシンプルで直感的な方法
メリット
すぐに変更できる
柔軟な調整が可能
デメリット
物件数・日数が増えると管理が煩雑
向いているケース
小規模(数室程度)
スポットで細かく料金調整したい
② 料金ランクによる管理(ルールベース)
👉 料金プラン(料金ランク)
https://support.airhost.co/ja/collections/11938938-%E6%96%99%E9%87%91%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%B3
曜日・シーズン・イベントなどに応じて料金ルールを設定
ランクごとに料金を定義し、日付に割り当てる
メリット
手動調整を減らせる
運用をルール化できる
デメリット
突発的な需要変動には弱い
自動で価格が最適化されるわけではない
向いているケース
曜日や繁忙期で価格パターンが決まっている
一定のルールで安定運用したい
③ 料金テンプレート(まとめて調整)
複数日・複数施設に対して料金を一括適用
シーズン(繁忙期・閑散期)ごとの料金設定に適している
メリット
手動作業を大幅に削減
複数施設の一括更新が可能
デメリット
自動ではない(実行が必要)
細かい例外対応は別途必要
向いているケース
手動運用だが、件数が増えてきた
キャンペーンやシーズン変更時の一括調整
④ CSVインポート / Pricing API(社内ロジック管理)
👉 料金管理(CSVインポート)
https://support.airhost.co/ja/collections/7199722-%E6%96%99%E9%87%91%E7%AE%A1%E7%90%86
👉 AirHost API(Pricing API:料金更新の実装概要)
https://support.airhost.co/ja/articles/14775520-airhost-api-pricing-api-%E6%96%99%E9%87%91%E6%9B%B4%E6%96%B0-%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%AE%E6%A6%82%E8%A6%81
外部で作成した料金を一括反映(CSV)
APIで自動更新(Pricing API)
共通の特徴
料金ロジックはAirHost外にある
AirHostは「反映先」として利用
メリット
大量データに強い
自由なロジック設計が可能
デメリット
CSV:手動運用
API:開発が必要
向いているケース
Excelや自社ツールで料金管理している
RMSや独自ロジックを持っている
中〜大規模運用
⑤ PriceLabs(ダイナミックプライシング)
👉 ダイナミックプライシング(PriceLabs)
https://support.airhost.co/ja/collections/7199716-%E3%83%80%E3%82%A4%E3%83%8A%E3%83%9F%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%B7%E3%83%B3%E3%82%B0
市場データに基づき料金を自動最適化
メリット
料金調整を自動化できる
収益最大化に強い
デメリット
外部サービス費用あり
初期設定(最低・最大料金など)が重要
向いているケース
手動調整を減らしたい
市場に合わせて価格を最適化したい
