10 Best Listings Management Solutions for Hotels 2026

Author img Jordan Hollander
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深度指南

什么是 房源管理

Finding the right 房源管理 solution for your hotel depends on several variables ranging from user experience and pricing to functionality and support. This guide is designed to help you identify the best 房源管理 vendors, questions to ask on demos, read unbiased reviews from similar hoteliers and so much more.

房源管理 供应商候选名单

每个物业都有不同的特点、需求、偏好和预算。使用下面的过滤器即时分析数以千计的评论,找到最适合您的酒店。

酒店 房源管理 推薦

Q4 2025 Listings Management 调查排名

最后更新:Q4 2025
按酒店规模 最佳 Listings Management

基于HTR的Q4 2025季度Listings Management调查洞察,这些是目前各规模酒店最推荐的产品。

小型(最多 49 间客房) 最多 24 间客房
15 酒店经营者 2 已排名,0位付费会员
排名
中大型(50-199 间客房) 25-74 间客房
13 酒店经营者 1 个产品推荐
大型(200-499 间客房) 75-199 间客房
29 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
超大型(500+ 间客房) 200+ 间客房
50 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名

Q4 2025 Listings Management 调查排名

最后更新:Q4 2025
按酒店类型 最佳 Listings Management

基于HTR的Q4 2025季度Listings Management调查洞察,这些是目前各类型酒店最推荐的产品。

度假村
67 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
豪华酒店
41 酒店经营者 1 个产品推荐
精品店
39 酒店经营者 1 个产品推荐
机场/会议酒店
32 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
品牌酒店
29 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
市中心酒店
26 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
住宿加早餐旅馆
22 酒店经营者 2 已排名,0位付费会员
排名
有限的服务和经济型酒店
19 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
长住服务式公寓
数据收集中
旅馆
数据收集中
赌场
数据收集中
度假出租屋和别墅
数据收集中
房车公园和露营地
数据收集中
汽车旅馆
数据收集中

Q4 2025 Listings Management 调查排名

最后更新:Q4 2025
按地区 最佳 Listings Management

基于HTR的Q4 2025季度Listings Management调查洞察,这些是目前各地区酒店最推荐的产品。

北美
数据收集中
欧洲
65 酒店经营者 2 已排名,0位付费会员
排名
亚太地区
9 酒店经营者 1 个产品推荐
中东
24 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
南美洲
数据收集中
非洲
数据收集中

Q4 2025 Listings Management 调查排名

最后更新:Q4 2025
按国家 最佳 Listings Management

基于HTR的Q4 2025季度Listings Management调查洞察,这些是目前各国酒店最推荐的产品。

🇬🇷
Greece
34 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
🇹🇷
Turkey
14 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
🇪🇸
Spain
9 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
🇪🇬
Egypt
8 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
🇧🇪
Belgium
7 酒店经营者 1 已排名,0位付费会员
排名
🇺🇸
United States Of America
数据收集中
🇮🇹
Italy
数据收集中
🇩🇪
Germany
数据收集中
🇮🇳
India
数据收集中
🇵🇹
Portugal
数据收集中
🇦🇪
United Arab Emirates
数据收集中
🇮🇩
Indonesia
数据收集中
🇵🇪
Peru
数据收集中
🇨🇦
Canada
数据收集中
🇨🇳
China
数据收集中
🇨🇾
Cyprus
数据收集中
🇫🇮
Finland
数据收集中
🇫🇷
France
数据收集中
🇱🇰
Sri Lanka
数据收集中
🇲🇹
Malta
数据收集中
🇵🇭
Philippines
数据收集中
🇸🇮
Slovenia
数据收集中
🇻🇳
Vietnam
数据收集中
🇿🇦
South Africa
数据收集中
🇦🇩
Andorra
数据收集中
🇦🇫
Afghanistan
数据收集中
🇦🇬
Antigua And Barbuda
数据收集中
🇦🇮
Anguilla
数据收集中
🇦🇱
Albania
数据收集中
🇦🇲
Armenia
数据收集中
🇦🇳
Netherlands Antilles
数据收集中
🇦🇴
Angola
数据收集中
🇦🇶
Antarctica
数据收集中
🇦🇷
Argentina
数据收集中
🇦🇸
American Samoa
数据收集中
🇦🇹
Austria
数据收集中
🇦🇺
Australia
数据收集中
🇦🇼
Aruba
数据收集中
🇦🇽
Åland
数据收集中
🇦🇿
Azerbaijan
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🇧🇦
Bosnia And Herzegovina
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🇧🇧
Barbados
数据收集中
🇧🇩
Bangladesh
数据收集中
🇧🇫
Burkina Faso
数据收集中
🇧🇬
Bulgaria
数据收集中
🇧🇭
Bahrain
数据收集中
🇧🇮
Burundi
数据收集中
🇧🇯
Benin
数据收集中
🇧🇱
Saint Barthélemy
数据收集中
🇧🇲
Bermuda
数据收集中
🇧🇳
Brunei Darussalam
数据收集中
🇧🇴
Bolivia
数据收集中
🇧🇷
Brazil
数据收集中
🇧🇸
Bahamas
数据收集中
🇧🇹
Bhutan
数据收集中
🇧🇻
Bouvet Island
数据收集中
🇧🇼
Botswana
数据收集中
🇧🇾
Belarus
数据收集中
🇧🇿
Belize
数据收集中
🇨🇨
Cocos (Keeling) Islands
数据收集中
🇨🇩
Congo (Kinshasa)
数据收集中
🇨🇫
Central African Republic
数据收集中
🇨🇬
Congo (Brazzaville)
数据收集中
🇨🇭
Switzerland
数据收集中
🇨🇮
Côte D'ivoire
数据收集中
🇨🇰
Cook Islands
数据收集中
🇨🇱
Chile
数据收集中
🇨🇲
Cameroon
数据收集中
🇨🇴
Colombia
数据收集中
🇨🇷
Costa Rica
数据收集中
🇨🇺
Cuba
数据收集中
🇨🇻
Cape Verde
数据收集中
🇨🇽
Christmas Island
数据收集中
🇨🇿
Czech Republic
数据收集中
🇩🇯
Djibouti
数据收集中
🇩🇰
Denmark
数据收集中
🇩🇲
Dominica
数据收集中
🇩🇴
Dominican Republic
数据收集中
🇩🇿
Algeria
数据收集中
🇪🇨
Ecuador
数据收集中
🇪🇪
Estonia
数据收集中
🇪🇭
Western Sahara
数据收集中
🇪🇷
Eritrea
数据收集中
🇪🇹
Ethiopia
数据收集中
🇫🇯
Fiji
数据收集中
🇫🇰
Falkland Islands
数据收集中
🇫🇲
Micronesia
数据收集中
🇫🇴
Faroe Islands
数据收集中
🇬🇦
Gabon
数据收集中
🇬🇧
United Kingdom
数据收集中
🇬🇩
Grenada
数据收集中
🇬🇪
Georgia
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🇬🇫
French Guiana
数据收集中
🇬🇬
Guernsey
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🇬🇭
Ghana
数据收集中
🇬🇮
Gibraltar
数据收集中
🇬🇱
Greenland
数据收集中
🇬🇲
Gambia
数据收集中
🇬🇳
Guinea
数据收集中
🇬🇵
Guadeloupe
数据收集中
🇬🇶
Equatorial Guinea
数据收集中
🇬🇸
South Georgia And South Sandwich Islands
数据收集中
🇬🇹
Guatemala
数据收集中
🇬🇺
Guam
数据收集中
🇬🇼
Guinea-Bissau
数据收集中
🇬🇾
Guyana
数据收集中
🇭🇰
Hong Kong
数据收集中
🇭🇲
Heard And Mcdonald Islands
数据收集中
🇭🇳
Honduras
数据收集中
🇭🇷
Croatia
数据收集中
🇭🇹
Haiti
数据收集中
🇭🇺
Hungary
数据收集中
🇮🇪
Ireland
数据收集中
🇮🇱
Israel
数据收集中
🇮🇲
Isle Of Man
数据收集中
🇮🇴
British Indian Ocean Territory
数据收集中
🇮🇶
Iraq
数据收集中
🇮🇷
Iran
数据收集中
🇮🇸
Iceland
数据收集中
🇯🇪
Jersey
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🇯🇲
Jamaica
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🇯🇴
Jordan
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🇯🇵
Japan
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🇰🇪
Kenya
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🇰🇬
Kyrgyzstan
数据收集中
🇰🇭
Cambodia
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🇰🇮
Kiribati
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🇰🇲
Comoros
数据收集中
🇰🇳
Saint Kitts And Nevis
数据收集中
🇰🇵
Korea, North
数据收集中
🇰🇷
Korea, South
数据收集中
🇰🇼
Kuwait
数据收集中
🇰🇾
Cayman Islands
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🇰🇿
Kazakhstan
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🇱🇦
Laos
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🇱🇧
Lebanon
数据收集中
🇱🇨
Saint Lucia
数据收集中
🇱🇮
Liechtenstein
数据收集中
🇱🇷
Liberia
数据收集中
🇱🇸
Lesotho
数据收集中
🇱🇹
Lithuania
数据收集中
🇱🇺
Luxembourg
数据收集中
🇱🇻
Latvia
数据收集中
🇱🇾
Libya
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🇲🇦
Morocco
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🇲🇨
Monaco
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🇲🇩
Moldova
数据收集中
🇲🇪
Montenegro
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🇲🇫
Saint Martin (French Part)
数据收集中
🇲🇬
Madagascar
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🇲🇭
Marshall Islands
数据收集中
🇲🇰
Macedonia
数据收集中
🇲🇱
Mali
数据收集中
🇲🇲
Myanmar
数据收集中
🇲🇳
Mongolia
数据收集中
🇲🇴
Macau
数据收集中
🇲🇵
Northern Mariana Islands
数据收集中
🇲🇶
Martinique
数据收集中
🇲🇷
Mauritania
数据收集中
🇲🇸
Montserrat
数据收集中
🇲🇺
Mauritius
数据收集中
🇲🇻
Maldives
数据收集中
🇲🇼
Malawi
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🇲🇽
Mexico
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🇲🇾
Malaysia
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🇲🇿
Mozambique
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🇳🇦
Namibia
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🇳🇨
New Caledonia
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🇳🇪
Niger
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🇳🇫
Norfolk Island
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🇳🇬
Nigeria
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🇳🇮
Nicaragua
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🇳🇱
Netherlands
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🇳🇴
Norway
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排序方式
  • 精选合身: 默认排序首先显示正在积极寻求与您所在地区的酒店建立联系的供应商,然后按高级会员和 HT 分数排序。
  • 高分: 酒店技术得分是一个综合排名,包括关键信号,例如:用户满意度、客户支持、用户评论、专家推荐、集成可用性和地理范围,以帮助买家更好地了解他们的产品。
  • 人气: 按用户评论和报告的安装次数(从多到少)对列表进行排序。
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4.7 (12 评论)
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Hotel Tech Score 是一个综合排名,包括关键信号,例如:用户满意度、评论数量、评论新近度和供应商提交的信息,以帮助买家更好地了解他们的产品。
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4.7 (85 评论)
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透明度是我们的政策。了解它如何影响我们所做的一切。

使命
我們的使命是加快全球酒店業的創新步伐和技術採用,使其成為地球上最精通數字技術和最高效的行業之一。
想象
我們的願景是讓酒店技術報告成為全球酒店業從小型 B&B 到大型連鎖酒店的每項技術堆棧決策的起點。

我们向科技公司销售不同类型的产品和服务,以帮助他们教育买家、建立品牌并扩大安装基础。这些服务通常通过捆绑的会员套餐出售,但也按点菜出售,包括:赞助内容、广告、潜在客户开发和营销活动。虽然会员确实获得了许多好处,以帮助提高他们的影响力,从增强的高级配置文件到审查收集服务 - 会员身份和赞助不会以任何方式影响 HT 分数排名方法。

要了解有关我们营销服务的更多信息,请访问我们的 合作伙伴网站

我们根据我们专有的排名算法 HT 分数对产品进行排名。 HT 分数是 100 分的总分,在每个类别中都是相对的,旨在封装购买过程中的关键变量,包括:客户评级和评论、合作伙伴生态系统、集成可用性、客户支持、地理范围等。

与酒店的 REVPAR 类似,HT 分数旨在成为一个标准化指标,以便能够更好地比较不同的供应商。两个主要驱动因素不是评分和入住率,而是评论数量和平均评分的混合。与 REVPAR 类似,HT 分数是一个有助于决策制定的指标,但并不是选择供应商时的唯一因素。

要了解有关 HT 分数排名方法的更多信息,请访问我们的 HT 分数文档变更日志

保持独立性和编辑自由对于我们赋予酒店经营者权力的使命至关重要。

核心酒店技术报告内容永远不会受到供应商的影响,并且赞助内容始终被明确指定为此类内容。我们的团队只会撰写关于我们已经 (1) 演示 (2) 收集广泛的用户研究或 (3) 我们自己使用过的产品的赞助内容。

为了进一步保护我们编辑内容的完整性,我们严格区分销售团队和作者,以消除对我们分析和研究的任何压力或影响。

HTR 人群每年获取数万条经过验证的评论,并汇总数十万个其他数据点,从专家推荐到产品集成数据,这些数据被即时分析并提供给全球数百万酒店经营者以发现、审查和研究数字产品免费在平台上做出更快、更轻松、风险更低的技术决策,从而加快全球创新和技术采用的步伐。

为您的酒店选择合适的软件取决于几十个变量,其中许多变量可以根据您的酒店的特征进行量化,但其中许多也归结为个人喜好。您的酒店是预算有限的小型酒店吗?或者您的房产是一个拥有众多店铺和高 ADR 的豪华度假村? HTR 旨在提供动态过滤器,以便能够根据您的特征快速个性化数据集。我们还将酒店分为 关键部分/角色 基于共同的属性特征,这些特征通常用作推动类似产品决策的指标,旨在帮助您节省时间并快速确定与您的酒店或投资组合的最佳匹配。

虽然 HTR 的数据集不断增长,使其建议随着时间的推移更具代表性和准确性,但我们基于 HT 分数、数据和细分受欢迎程度的程序化建议旨在作为您在购买过程中利用的工具,但不能取代彻底尽职调查和研究。没有两家酒店是相同的,大多数购买决定还包括个人喜好,这就是为什么我们强烈建议买家在研究过程中考虑至少 3-5 家供应商,以便您获得现场演示和报价,以便做出明智的决定。

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