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自2020年1月武汉发生新冠疫情至今，一直没有间断。北京、上海、广州、深圳、南京等国内主要城市疫情更是反复出现，让酒店长期处于疫情市场当中，加之各地疫情防控政策对大众出行的限制，导致酒店市场需求出现较大的不确定性和波动性。我们知道，酒店在做需求预测时多用时间序列预测方法，需要用到同期或前期的历史数据，而这些数据与目前疫情市场数据相比，有较大的误差，成为预测的难题。其实，通过以下两个技巧就完全能够解决以上问题，使预测的功能在疫情市场中依然能够得到正常的发挥。
技巧一：使用前期数据预测，用季节性需求波动误差修订
所谓前期数据，是指预测日前某一个时段内已发生的历史数据。该数据的特点是与要预测的时段相距较近，可以规避疫情导致历史数据不准确的问题；但也存在季节性需求差异的缺点，给预测带来误差，需要修订。例如，要预测7月份第3个周一至周日的每日客房需求量，要用到前6周的历史数据，最早要选取6月中旬的数据。但要预测的时段为暑期，市场需求与非暑期的6月和7月上旬存在着较大季节性需求差异。这就需要用季节性需求差异系数对结果进行修订，便可以得到符合误差范围的预测结果。
技巧二：使用同期数据预测，用误差分析修订
同期数据是指过去历年同时段的数据，与前期数据不同的是同期数据发生在不同的年份。由于顾客需求在疫情发生前后有较大的误差，使用历史数据预测时，需要用平均绝对误差或平均百分比误差等方法对预测结果进行修订。值得注意的是在修订系数的选取中，要经过若干次的实践比较分析。
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