泰国旅行“爆单”背后：供需失衡、算法定价与旅游科技的新挑战

ongwu
2024年6月

一、现象：从“爆单”到“价格翻倍”——泰国旅游市场的异常波动

近期，中国出境游市场迎来一波强劲复苏，其中泰国成为最热门目的地之一。据多家主流旅行社数据显示，2024年第二季度赴泰旅游线路预订量同比增长超过300%，部分热门线路如清迈、普吉岛、苏梅岛等已出现“售罄”状态。与此同时，携程、飞猪、美团等平台上的泰国酒店价格普遍达到淡季的2至3倍，部分高端度假村甚至出现“一房难求”的局面。

这一现象被媒体概括为“泰国旅行‘爆单’了”，但表象之下，实则折射出旅游科技、供需机制与市场心理的复杂博弈。作为长期关注旅游科技与消费行为的研究者，ongwu认为，此次“爆单”并非简单的季节性反弹，而是多重因素叠加下的结构性变化，其背后隐藏着算法定价、库存管理、消费者行为迁移以及平台经济逻辑的深层影响。

二、供需失衡：疫情后积压需求与供给恢复滞后的矛盾

从宏观角度看，泰国旅游“爆单”的首要原因是供需严重失衡。

1. 需求端：积压三年的出境游需求集中释放

自2023年中国全面恢复出境团队游以来，积压三年的旅游需求开始逐步释放。根据中国旅游研究院发布的《2024年第一季度中国出境旅游市场报告》，2024年Q1出境游人次已达2019年同期的85%，其中东南亚国家占比超过60%，泰国稳居首位。

消费者心理层面，经历了长期封闭后，“补偿性旅游”（revenge travel）成为主流情绪。年轻群体尤其倾向于选择“高性价比+高体验感”的目的地，而泰国凭借其成熟的旅游基础设施、相对较低的消费水平以及丰富的文化体验，成为理想之选。

2. 供给端：酒店、航班与地接服务恢复缓慢

尽管需求激增，但供给端恢复却明显滞后。一方面，泰国本土旅游业在疫情中遭受重创，大量中小型酒店、民宿因资金链断裂而永久关闭。据泰国酒店协会（THA）统计，2023年底泰国酒店业整体恢复率仅为疫情前的72%，其中经济型和中端酒店恢复最慢。

另一方面，国际航班运力尚未完全恢复。尽管中泰两国已签署互免签证协议，但直飞航班数量仍受限于航权谈判与航空公司运营策略。以北京至曼谷为例，目前每周直飞航班约为疫情前的65%，运力瓶颈直接推高了机票价格，进而传导至整体旅游成本。

此外，地接服务（如导游、包车、景点接驳）也面临人力短缺问题。许多原旅游从业人员转行，短期内难以重新招募和培训，导致服务质量下降，进一步加剧了供需矛盾。

三、科技驱动：算法定价与动态收益管理的“双刃剑”

在供需失衡的背景下，旅游科技平台的角色愈发关键，尤其是动态定价算法与收益管理系统（Revenue Management System, RMS）的应用，成为推高价格的直接推手。

1. 动态定价算法的“自我强化”机制

现代在线旅游平台（OTA）普遍采用机器学习模型进行实时定价。以携程、Booking.com、Agoda为代表的平台，其定价系统会综合以下因素：

实时预订量与库存余量
历史同期数据与季节性趋势
竞争对手价格（通过爬虫监控）
用户搜索行为与点击率
用户画像（如消费能力、停留时长）

当系统检测到某条线路或某家酒店预订量激增时，算法会自动上调价格，以“抑制过度需求”并“最大化收益”。这一机制在经济学上被称为“价格歧视”（Price Discrimination），即对不同支付意愿的消费者收取不同价格。

然而，问题在于，算法缺乏对“市场异常”的判断能力。当大量用户因签证便利、假期集中等原因集中预订时，系统误判为“长期高需求”，从而持续提价，形成“越贵越订，越订越贵”的正反馈循环。

2. 酒店端的收益管理系统：从“被动接受”到“主动提价”

与此同时，泰国本地酒店也在广泛使用RMS系统。这些系统通常由国际酒店管理集团（如万豪、希尔顿）或本地科技公司（如ThaiRMS）提供，能够根据预订节奏、取消率、竞争对手定价等数据，自动调整房价。

在“爆单”期间，酒店RMS系统普遍采取“激进定价策略”，将房价推至淡季2-3倍。例如，普吉岛某五星级度假村在2024年4月的平均房价为每晚3500泰铢（约合人民币700元），而2023年同期仅为1200泰铢。这种涨幅远超正常季节性波动，反映出系统对短期需求的过度反应。

更值得警惕的是，部分酒店与OTA平台存在“价格协同”行为。通过数据接口，酒店可将自身房价同步至多个平台，而平台则利用算法“建议”酒店提价，形成隐性共谋。这种行为虽未违反反垄断法，但已引发消费者关于“算法合谋”（Algorithmic Collusion）的广泛讨论。

四、消费者行为变迁：从“计划型”到“冲动型”旅游

除了供需与科技因素，消费者行为的深刻变化也是推动“爆单”的重要变量。

1. 短视频与社交媒体的“种草效应”

抖音、小红书、Instagram等平台的短视频内容，正在重塑旅游决策路径。一段15秒的“清迈夜市美食”或“苏梅岛日落航拍”视频，可能直接触发用户的“即时预订”行为。这种“所见即所得”的消费模式，使得旅游从传统的“计划型消费”转向“冲动型消费”。

据飞猪数据显示，2024年Q1通过短视频引流产生的泰国旅游订单占比达38%，较2022年提升21个百分点。这种“种草—下单”的短链路，进一步加剧了需求的集中爆发。

2. 年轻群体的“体验优先”倾向

Z世代与千禧一代成为出境游主力军，其消费偏好显著不同于上一代。他们更看重“独特体验”而非“低价”，愿意为“网红打卡点”“小众路线”“文化沉浸”支付溢价。例如，清迈的“大象保护营”、曼谷的“水上市场夜游”等产品，尽管价格高昂，但仍供不应求。

这种消费心理的转变，使得传统“低价团”模式逐渐失效，而高端定制游、主题游等细分市场迅速崛起。旅行社与平台不得不调整产品结构，推出更多高单价、高利润的“体验型产品”，进一步推高整体价格水平。

五、平台经济的“流量逻辑”：补贴退潮与利润导向

在“爆单”现象背后，OTA平台的商业策略也扮演了重要角色。

1. 补贴退潮：从“烧钱获客”到“盈利优先”

过去几年，为争夺市场份额，各大OTA平台普遍采取“低价补贴”策略，通过承担部分酒店或机票成本来吸引用户。然而，随着资本市场对盈利能力的关注提升，平台纷纷转向“利润导向”模式。

以携程为例，其2023年财报显示，营销费用同比下降18%，而毛利率提升至82%。这意味着平台不再依赖低价引流，而是通过提升佣金率、优化产品组合来实现盈利。在泰国“爆单”期间，平台更倾向于推荐高佣金的高端产品，而非低价团。

2. 流量分配机制：算法推荐加剧“马太效应”

OTA平台的搜索与推荐算法，也在无形中加剧了供需失衡。系统倾向于将流量导向“高转化率”“高客单价”的产品，导致热门线路与酒店获得更多曝光，而冷门但性价比高的选项被边缘化。

例如，用户搜索“普吉岛酒店”时，算法可能优先展示价格较高但评分略高的度假村，而忽略价格低廉但位置稍偏的民宿。这种“算法偏见”使得消费者难以发现真正高性价比的选择，进一步推高了市场均价。

六、未来展望：旅游科技如何平衡效率与公平？

泰国旅行“爆单”现象，本质上是旅游科技在供需剧烈波动下的应激反应。它既体现了算法定价的高效性，也暴露了其缺乏人文关怀与长期视野的缺陷。

1. 技术优化方向：引入“伦理算法”与“反脆弱机制”

未来，旅游科技平台应探索更智能的定价模型。例如：

引入“需求预测+弹性调控”机制，避免算法在短期波动中过度反应；
建立“价格上限预警系统”，当某产品价格涨幅超过阈值时自动触发人工审核；
开发“公平推荐算法”，确保低价、小众产品也能获得合理曝光。

2. 政策与监管：防范“算法垄断”与“价格操纵”

各国监管机构应加强对OTA平台与酒店RMS系统的审查，防止算法合谋与价格操纵。可考虑建立“旅游价格透明度平台”，要求企业公开定价逻辑与数据来源，增强消费者知情权。

3. 消费者教育：提升数字素养与理性决策能力

最终，消费者也需提升对旅游科技的认知。了解算法如何影响价格、识别“虚假稀缺”营销、善用比价工具，是避免被“割韭菜”的关键。

结语：爆单之后，旅游科技需要“降温”

泰国旅行的“爆单”，是疫情后全球旅游复苏的一个缩影。它既展现了科技在提升效率方面的巨大潜力，也警示我们：当算法主导市场时，效率与公平、短期收益与长期信任之间的平衡，将愈发重要。

作为行业观察者，ongwu认为，真正的旅游科技不应只是“最大化收益”的工具，更应成为“连接人与体验”的桥梁。在算法与人性之间，我们仍需寻找那条更温暖、更可持续的道路。

毕竟，旅行的意义，从来不只是价格与订单，而是那些无法被算法量化的——阳光、微笑，与不期而遇的惊喜。