收益管理是酒店在实现智能化数据平台的基础上而引进的，使产品收益最大化的管理方式。收益管理者通过数据积累和数据分析进行一系列的消费者行为研究，进而做出针对不同客群、不同细分市场的渠道、价格和房量调控的实时决策反应。因此，精准的数据是实施收益管理的前提，而数据分析工具是提高收益管理效率和数据分析能力的条件。酒店行业的收益管理专家们为此做出了巨大的投入，形成了非常完备的数据收集、数据分享和数据分析工具。然而，民宿还处在行业初期，专业度在逐渐上升，在这个阶段引入收益管理，有哪些方法可以弥补先天条件的缺失?没有工具、没有数据，巧妇要为无米之炊，这一坎到底该如何跨过?
关注客人基本信息，做好自身数据收集
相比较市场和竞争者数据，自身数据最容易做到精准。因此，同期自身历史数据的比对成为民宿进行数据分析的重点和收益管理决策依据。在市场和竞争者数据不足的情况下，民宿做好自身数据收集显得尤为重要。
除了出租率、平均房价、客房收入等基础数据外，影响客群定位和消费者行为分析的数据需要得到民宿从业者更多的关注，如平均提前预定天数、平均入住天数、客人基本信息等。由于体量较小、细分市场相对比较单一，以散客为主，民宿很难运用酒店传统的细分市场划分方式进行精细的数据分析。因此，民宿的细分市场划分更多是根据客人(预定决策者)基本信息进行的人群划分。在客人基本信息中，旅行目的、年龄、性别、家庭状况、职业是比较重要的划分依据。在人群细分完成后，再进行平均提前预定天数、平均入住天数、平均房价的统计，就可以根据历史客人的预定节奏做出有效的渠道、价格和房态的动态决策。
与酒店相比，民宿在收集客人基本信息的准确性上有很大的优势。民宿主人或民宿管家比酒店工作人员有更多的时间和机会与客人沟通交流，在信任建立的基础上也相对更容易获得准确的基本信息，因此，这些基本信息在民宿数据分析中也更具价值。
利用OTA房态动态信息，分析竞争者数据
多数民宿受限于原始房屋的结构、面积、或老房改造，无法形成大量一致的标准客房。民宿总体房量不大，房型数量却很多，甚至一些民宿为突出个性，每个房间都是一种房型。在这种情况下，我们可以在OTA(Online Travel Agency，在线旅游经销商)上获得相对细致的竞争者房态信息。
然而，OTA上的竞争者房态信息不是百分之百准确可靠。比如当日房态中显示可售的房型实际可能已经被卖掉，为了吸引客人，库存不足的低价基础房型依然敞开售卖等等。为了获得更多订单，OTA擅自操作房态的情况也时有发生。因此，通过OTA收集竞争者数据，除了要结合收益管理者的经验判断外，还要保持动态、持续的关注。
竞争者在与我们吸引同类客群的情况下，客人的预定节奏不会有太大差异。所以，可以利用自身历史数据中的预定节奏分析竞争对手的情况。客人预订提前天数的峰值通常是竞争者最容易人工干预OTA显示房态的时期。在这项时间轴上，距离峰值点越远的往前或往后时间显示的房态信息就越准确。这样的动态数据收集可以帮助去除一部分不确定数据，为收益管理者做出判断提供依据。同时竞争者在OTA上的房态控制节奏和价格变化也是我们实时关注市场环境动态的重要依据。
关注政府旅游统计数据，了解宏观市场环境状况
民宿可以获得的政府官方数据非常有限。部分省份或城市会在旅游局网站上定期公布一部分统计数据，主要包括一段时间内的旅游接待总人数，以及根据省份和国别划分的旅游接待人数，有些旅游局还会公布游客平均逗留天数等信息。大部分旅游局的数据公布实效性相对滞后，而且较为笼统。但这些政府大数据可以从宏观上给民宿收益管理者提供一些帮助。
例如，旅游接待总人数与去年同期相比的变化可以作为我们自身历史数据同期对比的参照。如果官方公布的总人数呈上升趋势，而我们的出租率则呈下降趋势，或者两者同时上升或下降的比率有较大差异，就需要我们进一步分析原因。可能大数据的上升主要来源于一日游、商务出差、某类特殊活动等不会对民宿产生客流影响的细分人群，而且这部分人群的进入占用了大量交通等与区域承载力限制有关的资源;也有可能是这一地区对民宿类型的住宿形态需求量越来越不足，公寓或共享房源供应量越来越大，分流了民宿的客源;还有可能是因为自身的细分人群定位和销售渠道选择不准确、价格不合理、房态控制不及时等因素。政府大数据提供给我们的只是市场环境的宏观状况，还需要我们进一步做大量细致的调研工作才能得出结论，寻找应对方法。
期待专业的民宿数据分析工具提供商
收益管理的决策是在大量的数据分析基础上，结合从业者的市场经验判断而做出的。PMS(Property Management System，酒店管理信息系统)是最精准且最全面的数据来源地和分析工具。酒店体量大、管理体系成熟，PMS及各种系统的使用相对规范、数据可靠性强，加上强大的系统报表和个性化数据抓取软件，使得酒店的数据分析相对全面和高效。然而现阶段大多数民宿操作PMS没有信息录入标准，数据的精准性大打折扣， PMS提供给民宿的大数据报表也只能“仅供参考”。现有市面上的民宿PMS报表大部分也只提供最基础的数据统计结果，使得数据库中的大部分数据“被浪费”，没有办法展示给民宿从业者进行全面细致的分析。
随着民宿市场逐渐朝着专业化方向发展，越来越多的民宿管理公司和民宿品牌连锁公司出现，民宿管理体系的专业打造必然会催生对数据精准收集、智能化高效分析、全面细致呈现的需求。在这类公司群体中收集的大数据也更具分析价值。因此在这一时期，缩小数据样本，保证数据的精准，可能会呈现出更有价值的数据分析，从而帮助民宿收益管理者做出正确决策。
参考STR(Smith Travel Research，美国史密斯旅行研究机构)的酒店竞争者数据比对方式，在未来也会受到此类民宿专业团队的青睐。专业的民宿数据分析工具提供商可以将这些提供精准数据的民宿聚拢，由他们提供自己的竞争对手名单，整合竞争对手的数据，计算平均值来进行比较及排名。这样的数据分析报告可以为民宿专业从业者提供更加丰富可靠的市场数据，帮助他们了解市场形势，做出正确的决策，促进行业的健康、专业化发展。