酒店（中美）与 OTA（携程/Booking）的单位经济模型
一、结论速览（给投资/经营决策看的）
OTA 单位经济（以 2024 年为基准）
Booking（Booking Holdings）
Take rate（营收/GMV）≈ 14.3%（$23.739B 营收 / $165.58B GMV）。公司披露“营收占总预订额（Gross Bookings）”为 14.3%。SEC
营销强度：营销费≈ 4.4% 的 GMV（或 30.7% 的营收）；其中绩效投放占营销费“大部分”，主要去向是搜索引擎（以 Google 为主）、联盟、比价、社媒。SEC+2SEC+2
直接（自发）渠道占比提升：2024 年全年的**“直连渠道”房晚占比为“中 50%”；移动端房晚占比“低 50%”，且“绝大多数”App 订单为直连**。这意味着直连≥50%、付费/合作渠道≤约 50%。网页链接{Booking Holdings -+1}
按每 $100 GMV 的钱去哪了（近似）：产生 $14.3 营收 → 扣 $4.4 绩效/品牌营销 → 扣 $1.9 支付&客服等变动成本（Sales & Other）→ $8.0 贡献利润（未扣人员、IT、G&A 等固定/半固定）。SEC
携程（Trip.com Group）
营收规模与营销强度：2024 年净营收 RMB 53.3B，销售与营销（S&M）/营收 ≈ 22%；2024Q4 单季 S&M/营收 26%（旺季促销所致）。网页链接{China Travel News+1}
直连/自发能力（App）：管理层在 2024Q3、2025Q1 的沟通中反复强调 App 为最大渠道，全球 订单 60% 左右来自移动端 App，APAC 区域>70%；因此直连比例普遍**≥60%。另有口径称在特定季度，“销售与营销/GMV <1%”**（多指 Trip.com 国际品牌侧的效率，不代表全集团全年）。网页链接{China Travel News}
中国市场佣金结构：国内 OTA（如美团）8%–12%，携程 10%–15% 较常见；国际 OTA（如 Booking）常见15% 基础、偏向 18% 的“优选”档。这使得国内酒店与 OTA 的分成结构与欧美存在差异。KrASIA+2newsglobenow.com+2
直连 vs 买量（简表）
Booking：直连（含 App、自带品牌流量）≈ 中 50%；其余≈ 中 40%–近 50% 来自绩效/比价/联盟等付费或合作渠道。网页链接{Booking Holdings -+1}
携程：直连（App）≥60%（APAC>70%）；付费/合作渠道（搜索、联盟、比价、内容/直播等）≈ ≤40%，但旺季和出海市场的投放占比会阶段性上行。网页链接{China Travel News}
二、酒店单位经济模型（中美对比｜可直接套用）
术语： ADR 平均房价；Occ 入住率；RevPAR=ADR×Occ；GOP 毛经营利润；GOPPAR 每间可售客房毛利。
美国酒店（行业基线 & 成本结构）
行业基线（2024 年）：美国 2024 年 入住率 ~63%、ADR $158.67、RevPAR $99.94（CoStar 年结）。网页链接{Asian Hospitality}
利润基线（全服务样本）：2024 年美国全服务样本酒店 GOP 利润率约 33.8%（较 2023 年 34.3% 小幅回落，成本涨幅高于营收）。网页链接{CBRE Hotels}
分销/佣金假设：若40% OTA（佣金 15%）+20% 协议/旅代（10%）+40% 直连，则加权分销成本 ≈ 8% 的客房收入（0.4×15% + 0.2×10%）。（佣金区间见多来源汇总：Booking 常见 15%，“优选”18%；行业均值 15%–30%）。Guesty+2articles.your.rentals+2
可套用的美国酒店 P&L 模板（按“每 $100 客房收入”）
收入：$100
直接运营（客房部人工/耗材等）：约 22%–25%（档次而异）
分销佣金/渠道费：按上面的~8%
销售与市场（自营）：4%–6%
维护&能源：6%–8%
行政管理（G&A）：7%–9%
品牌&系统费（如有）：9%–12%（特许品牌）
GOP（毛经营利润）：常见 30%–40% 区间（全服务样本 2024 年值 33.8% 可作锚点）。网页链接{CBRE Hotels}
注：上面给出的是结构化区间，你可以把ADR/Occ/渠道占比换成你的项目实参，公式会给在文末。
中国酒店（行业基线 & 成本结构）
市场环境（2024）：整体客房价格承压、淡旺季波动加大；春节/暑期等节点多现价弱于量，RevPAR 与 2023 相比在多个周样本中呈走弱/波动（STR/行业跟踪）。网页链接{China Travel News+2Skift DLR+2}
分销侧结构：携程/美团为主渠道。美团 8%–12%、携程 10%–15% 的佣金区间在酒店实务中较常见，直播/内容电商（抖音等）佣金名义较低但另有达人/投流成本。KrASIA+1
App 直连能力强：携程 App 在 APAC 区域**>70% 订单来自移动端，集团层面~60%** 来自 App——意味着大量直连，OTA 的自带流量对单体/小连锁的曝光与填房依然关键。网页链接{China Travel News}
可套用的中国酒店 P&L 模板（按“每 ¥100 客房收入”）
收入：¥100
直接运营（客房部人工/耗材等）：18%–24%（人工相对美国低一些，但一线城市上升快）
分销佣金/渠道费：按你的渠道组合（如 30% 携程×12% + 30% 美团×10% + 40% 直连 → 加权~6.6%）
销售与市场（自营）：3%–5%（与 OTA 合作期/开业期可更高）
物业租金/能耗/维保：8%–12%（租赁型显著更高）
行政管理：6%–8%
GOP：常见 25%–35%（城际&存量资产差异较大；详尽分位数据见浩华/HotStats等年度研究）。网页链接{Horwath HTL Asia Pacific+1}
注：中国没有权威公开“全年全国”ADR/Occ/RevPAR的免费汇总，行业一般用 STR、浩华等付费年报或头部连锁披露作为锚点。上面给的是结构与区间，用于投策/预算推演。
三、OTA 单位经济模型（可复用到你自己的 Excel）
A) Booking（2024 披露口径，单位：占 GMV 或占营收）
营收/GMV（Take rate）：14.3%。SEC
营销费：4.4% 的 GMV（= 30.7% 的营收），其中绩效投放为“大部分”，主要在Google 搜索、联盟、比价、社媒。SEC+1
销售及其他变动成本（支付、客服、DST 等）：1.9% 的 GMV（= 13.1% 的营收）。SEC
用户获取结构：
直连（Direct）：全年“直连渠道房晚”≈中 50%；移动端房晚≈低 50%，且**“绝大多数 App 订单为直连”**。网页链接{Booking Holdings -+1}
买量/合作：其余**≈中 40%–近 50%** 来自搜索/比价/联盟/社媒等。SEC
$100 GMV 的资金去向（简版）： $14.30 营收 → $4.40 营销（绩效为主） → $1.90 支付/客服/税等 → $8.00 贡献利润（再覆盖人员 14.1%营收、G&A 4.4%营收、IT 3.2%营收、D&A 2.5%营收 等固定/半固定成本）。SEC
B) 携程（2024 年度 & 管理层口径，单位：占营收）
净营收：RMB 53.3B（2024）。网页链接{China Travel News}
销售与营销：22% 的营收（全年）；旺季单季可到 ~26%。网页链接{Trip.com Investors}
直连（App）：全球 ~60% 的订单来自 App，APAC >70%；携程亦通过直播/内容增强自有流量（2024 年>9 万场直播，成交额> USD 2 亿）。网页链接{China Travel News+1}
佣金生态（对酒店侧）：国内常见 携程 10%–15%、美团 8%–12%；国际 OTA 常见 15%–18%+。KrASIA+2newsglobenow.com+2
四、怎么把“流量自发 vs 买量”落到可量化
注意：公司公开披露多为“房晚/订单”口径（直连/移动占比），而非“网站流量/UV”。且**“直连”≠“完全零投放”（App 装机/品牌投放会贡献直连的增长）。因此最好用多指标拼图**来近似判断买量强度。
指标拼图范式
直连房晚占比（Booking：全年“直连渠道”≈中 50%，携程：App 订单≥60%）。网页链接{Booking Holdings -+1}
营销费/营收（Booking 30.7%；携程 22%）：越高通常表示买量/外部渠道依赖更强。SEC+1
营销费/GMV（Booking 4.4%；携程国际品牌在某季度管理层称 <1%，但集团全年不是此水平）：可作更直接的“获客毛强度”对比。SEC+1
渠道构成（搜索/比价/联盟的占比叙述）：Booking 明确绩效投放为营销费“大部分”，核心依赖搜索引擎（Google）；携程在国内更多依靠 App & 内容场。SEC+1
基于披露的可落地判断
Booking：自发（直连）≈ 55% 左右；买量/合作 ≈ 45% 左右（年度）。随淡旺季和 ROI 策略波动。网页链接{Booking Holdings -}
携程：自发（App 直连）≥ 60%（APAC>70%）；买量/合作 ≤ 40%，但出海/新品类/旺季阶段性更依赖投放。网页链接{China Travel News}
五、为什么中美酒店单位经济差异会这么大（对经营有何启示）
分销佣金与渠道格局：中国Meituan/携程佣金低于欧美头部 OTA 的“15%+”；因此同等 RevPAR 下，中国酒店的渠道费率（加权）往往低于欧美，但对 OTA 的依赖度更高。KrASIA+1
人工&租金结构：中国许多城市租金/能耗对 P&L 的影响更大（租赁型资产），而美国人工/保险/税费更显性；两地**GOP 的 30%+ 与 25%–35%**区间差主要来自这些项的组合。网页链接{CBRE Hotels}
需求与定价周期：美国 2024 年 RevPAR 创新高但增速放缓；中国 2024 年价格承压、波动大，应更侧重库存与价格动态管理和多渠道弹性。网页链接{Asian Hospitality+1}
六、把上面搬进你表格/模型里的“公式模板”
输入（酒店）：ADR、Occ、房量、渠道占比（直连/OTA/协议）、每渠道佣金、部门成本率、租金/能源/人力假设。 输出：RevPAR、总客房收入、分销成本、部门成本、GOP、GOPPAR。
RevPAR = ADR × Occ
客房收入 = RevPAR × 可售房间数 × 天数
分销成本 = Σ（各渠道房晚×ADR×佣金率）
GOP = 客房收入 –（客房部成本 + 分销成本 + S&M 自营 + 维保/能源 + G&A + 品牌系统费）
GOPPAR = GOP /（可售房间数×天数）
输入（OTA）：GMV、Take rate、营销费/GMV、销售及其他/GMV、人员/G&A/IT/折旧占营收%。 输出：贡献利润/GMV、经营利润/GMV、利润率。 示例（Booking 2024）：
营收/GMV 14.3% → 每 $100 GMV 产生 $14.30 营收；
营销费 4.4% GMV；销售及其他 1.9% GMV → 贡献利润 $8.00/百元 GMV；
再扣人员 14.1%营收、G&A 4.4%营收、IT 3.2%营收、D&A 2.5%营收 估算经营利润。
酒店相关书籍
《平台革命》(Platform Revolution) by Geoffrey G. Parker, Marshall W. Van Alstyne, and Sangeet Paul Choudary
《平台革命》（Platform Revolution）的框架浓缩成可操作要点，再专门落到酒旅行业，最后给出对携程、华住、万豪、Booking能直接用的动作与指标。
一、书的核心观点（提炼为可操作框架）
1）平台 vs. 管道：价值来源从“内部产出”转向“生态互动”
平台的竞争力来自跨边网络效应与生态规模，一个成熟平台进入管道型行业时，往往凭借网络效应取胜；管理平台时，指标与打法与“管道企业”不同（更强调互动密度、匹配效率、治理质量等）。网页链接{哈佛商业评论+2MIT Initiative on the Digital Economy+2}
2）冷启动与补贴结构：先解决“鸡与蛋”
冷启动靠价格结构（哪一侧补贴、哪一侧付费）而非平均价格；解法包括：提升一侧价值、降低成本、或直接补贴；并决定先哪一侧引爆还是双侧并进的节奏。网页链接{Harvard Business School+1}
3）治理与规则：平台的“宪法”比功能更关键
平台要在**“开放度（Access）—控制（Governance）”**之间做“聪明的选择”：放开能促创新与增长，过度开放会牺牲质量与变现；控制能保秩序与体验，过度控制会抑制生态活力。网页链接{ScienceDirect+2MIT Initiative on the Digital Economy+2}
4）负网络效应与拥堵管理
网络做大不总是更好：拥堵、噪声、欺诈会让边际价值下降；需要通过排序、费率/竞价、准入与质量控制、节流等缓释。
5）多归属与脱媒
供给与需求两侧多平台并存（multihoming）常态化；平台需用会员、支付与保障闭环、数据工具、差异化内容/体验降低被替代性，并以反脱媒机制保护交易在站内完成。（平台革命与配套文献反复强调的行业通则。）
6）平台经营的关键度量
流动性/匹配效率（搜索→下单→履约的成功率与速度）
互动质量（有效评论密度、纠纷率、取消率、仲裁时效）
经济性（双边CAC、留存、补贴效率、take rate、站内支付渗透、广告/竞价带来的可见性收益）
治理健康度（作弊/刷单、价格一致性问题、合规/监管事件）
二、落到酒旅行业：从理论到战术
行业映射
两边市场：旅客（需求）↔ 酒店/房东（供给）；还有分销、支付、出行等多边扩展。
强跨边外部性：供给广度与即时可订能力↑ → 需求侧价值↑；反之亦然。
负外部性典型场景：同城同档位过度竞争、内容噪声、黄牛与“跳单/脱媒”。
治理重心：排序与竞价、评论与反作弊、取消与赔付、站内沟通与支付闭环、价格一致性与合规。
冷启动与补贴结构（按场景）
目的地冷启动：先引入明星供给/旗舰店与可见性资源，同时对旅客给会员专属价/新客券，再以“可订率与评论密度”作为阶段门。
品类扩张（如民宿/套餐）：补贴供给侧工具与培训，旅客侧给“无房必赔”“延迟到店保障”，用信任装置降低新场景的交易成本。
开放与控制的拿捏
更开放：放宽准入、内容共建、引入第三方服务（目的地玩乐、交通）；
更控制：高风险类（民宿、小店）强化KYC、担保金、押金/保险、强制站内支付与脱敏沟通；对高价值库存设优先/独家与更高治理标准。ScienceDirect
拥堵管理与排序经济学
当热门城市/旺季“商家太多、信息噪声高”时，用竞价+质量分与**体验相关特征（即时确认、取消灵活度、投诉率）**共同驱动可见性，抑制单纯“低价内卷”。SpringerLink
三、四家的对照与可操作建议
携程（Trip.com Group）
定位：多品类“超级平台”，天然具备跨边外部性叠加优势。
建议（对照平台革命）
治理升维：把“价保、赔付、先赔后核、延时入住保障”写进平台“宪法”，并让其进入排序质量分，把治理变成增长引擎，而非成本中心。哈佛商业评论
补贴再设计：在新目的地/新场景（民宿、长住）阶段性让供给侧成为补贴侧（免上架费、工具包、培训/驻场教练），旅客侧给“权利型权益”（非纯折扣）。网页链接{Harvard Business School}
拥堵调度：在热门地引入拥堵费/竞价+服务质量双维；把即时确认、取消灵活度、站内支付率纳入可见性权重，降低噪声与差体验。SpringerLink
核心指标：目的地-日期的可订率/即时确认率、一次性解决率、T+1赔付率、站内支付渗透、质量分与GMV弹性。
Booking（Booking.com）
定位：全球住宿撮合标杆，长尾供给+评论密度强，近年加速Payments/Fintech闭环。
建议
Genius从折扣→治理型权益：把退改灵活度、到店保障、优先仲裁纳入Genius层级，提升互动质量而非纯价格竞争。哈佛商业评论
开放/控制的二元优化：长尾侧更开放以促增长；高风险类更强控制（押金、保险、强制站内沟通）。ScienceDirect
负外部性抑制：旺季/热点采用“质量分×竞价×供需拥堵系数”的联合排序，减少噪声与超售。SpringerLink 核心指标：评论新鲜度与有效率、Payments渗透、取消/改期成本、移动端直订占比。
定位：品牌矩阵+加盟网络+自有会员，既是供给侧巨头又是“小平台”。
建议
把加盟商当平台“生产者”治理：以准入标准、SOP评分、差评止损工具与“授权矩阵”提高互动质量；把在岗店长授权时效写入治理指标。网页链接{MIT Initiative on the Digital Economy}
开放生态但控制关键节点：会员直订App接入在地出行/玩乐（开放），但把支付、保障、客服牢牢控制在自有闭环中（控制），用里程/积分生态提高单归属。ScienceDirect
目的地冷启动打法：新城开店密度建设期，优先补贴供给侧工具与培训并配置旗舰样板店做“明星供给”。网页链接{Harvard Business School}
核心指标：直订渗透、加盟续约率、授权导致的一次性解决率、门店质量分与RevPAR提升。
万豪（Marriott Bonvoy）
定位：品牌—业主—住客多边平台；Bonvoy是平台级“需求资产”。
建议
从“所有权”到“接入权”思维：把Bonvoy打造成“服务承诺的操作系统”（保量/房型保障、体验兑换、优先处理），以接入权与治理胜过单纯自营资产扩张。哈佛商业评论
开放—控制组合拳：对在地体验、第三方服务更开放；对品牌标准、售后保障更控制，确保跨品牌一致体验。网页链接{MIT Initiative on the Digital Economy}
与OTA的“结构化分工”：把低频新客获取交给平台；把高价值复购收口到Bonvoy闭环；用差异化库存/权益减少多归属。
核心指标：Bonvoy直订渗透×渠道成本、跨品牌复购、保障触发与满意度联动。
四、立刻可做的6个动作（可AB测试）
“补贴—付费”结构实验：在3个目的地把旅客侧从单纯折扣改为治理型权益（价保/保障/优先客服），供给侧开放数据洞察+竞价位；观察GMV、投诉率、复购联动。网页链接{Harvard Business School}
联合排序升级：上线“质量分×竞价×拥堵系数”排序；把即时确认、取消灵活度、站内支付率计入质量分。SpringerLink
开放—控制策略卡：为每个品类/目的地定义Access/Control清单（准入、押金、保险、API范围、数据使用）。ScienceDirect+1
评论体系“新鲜度”提升：对近90天内无新评的房源降权；引入“有用票/照片占比”以控噪。
反脱媒闭环：强制站内沟通与脱敏，鼓励站内支付；对高风险类加担保与赔付优先。
平台健康看板：每周追踪匹配效率、互动质量、经济性、治理健康度四大维度，作为跨团队共用北极星。 $万豪国际酒店(MAR)$ $携程(TCOM)$ $Booking Holdings(BKNG)$