Keuntungan:
- Keupayaan untuk memahami saluran tempahan (OTA, langsung, agensi), konsep penghunian dan tidak hadir serta menggunakan kecerdasan buatan untuk menghasilkan ringkasan permintaan dan draf peringatan
- Keupayaan untuk menilai lebihan tempahan dan senario pembatalan berdasarkan senario demi senario dengan sokongan kecerdasan buatan
- Dapat mengekalkan bahawa output kecerdasan buatan ialah cadangan statistik dan bahawa keputusan muktamad yang mempengaruhi tempahan lebihan dan penganiayaan tetamu adalah milik pengurus.
Hasil hotel atau kemudahan selalunya tidak dapat difahami dengan melihat satu nombor: bilangan bilik yang dijual adalah sama pentingnya dengan bilangan bilik yang dijual, melalui saluran mana, pada harga berapa dan jumlah pembatalan. Tempahan dan pengurusan saluran adalah seni mengurus keseluruhan gambar. Dalam unit ini, anda akan belajar cara menggunakan kecerdasan buatan (AI) dengan yakin untuk meringkaskan aliran tempahan, mentafsir corak pembatalan dan tidak hadir, menyediakan teks peringatan dan menilai senario lebihan tempahan. Amaran dari awal: terlebih tempahan, keputusan paling kritikal dalam unit ini, adalah keputusan yang sangat berisiko tinggi dan AI hanya menjana senario di sini, tidak pernah mempunyai kata putus.
Mengenali saluran
Mari kita jelaskan syaratnya terlebih dahulu. Saluran tempahan ialah cara bilik dijual. Saluran utama ialah: saluran terus (laman web hotel sendiri, telefon, meja depan — tiada komisen), OTA (Agensi Pelancongan Dalam Talian; platform dalam talian seperti Booking.com, Expedia — terima komisen), agensi pelancongan / operator pelancongan (jualan pukal atau pakej), dan GDS (Sistem Pengedaran Global; rangkaian pengedaran yang menggabungkan jualan korporat dan agensi). Pengurus saluran ialah perisian yang menyegerakkan ketersediaan dan harga pada semua saluran ini dari satu tempat; Tujuannya adalah untuk mengelakkan bilik yang sama daripada dijual pada dua saluran (ralat overbooking).
Dua lagi konsep asas: Tidak hadir ialah tetamu yang tidak hadir dan tidak memberi notis walaupun dia membuat tempahan. Pembatalan adalah apabila tetamu memecahkan tempahannya sebelum ketibaan. Kedua-dua ini adalah ketidakpastian yang paling menjejaskan hasil, kerana bilik yang kelihatan seperti dijual mungkin menjadi kosong pada saat-saat akhir.
Dalam jadual ini, AI boleh memberi anda perkara berikut: meringkaskan pengedaran saluran, mentafsir corak pembatalan dan tidak hadir, draf pengesahan/peringatan untuk dihantar kepada tetamu, jadualkan kemungkinan hasil senario lebihan tempahan yang berbeza. Perkara yang tidak dapat diberikan: ketersediaan sebenar, kebarangkalian pembatalan sebenar dan nombor lebihan tempahan terakhir. Ini datang daripada sistem dan keputusan anda.
Langkah demi langkah: membaca data tempahan dengan AI
- Bawa data tanpa nama dan berstruktur. Alih keluar medan seperti saluran, bilik-malam, bilangan pembatalan daripada PMS anda tanpa nama.
- Tulis konteks. Nyatakan tempoh, jenis kemudahan, musim dan perkara yang anda ingin pelajari.
- Minta akaun dan komen. Minta AI mengira nisbah dan tulis ulasan satu perenggan.
- Sahkan. Semak setiap nisbah secara manual; Semak nombor palsu.
- Anda mengubahnya menjadi keputusan. Output adalah input; Strategi saluran dan keputusan lebihan tempahan adalah milik anda.
Jadual berikut meringkaskan faedah dan kos tipikal saluran:
saluran
Kelebihan
Kos/risiko
faedah AI
langsung
Tiada komisen, anda simpan data
Sukar untuk mencipta permintaan
Tulis teks pengesahan/peringatan
OTA
penglihatan yang tinggi
15-20% komisen
Komen dan ringkasan permintaan
agensi/pelancongan
penghunian pukal
Margin rendah, kontrak
draf cadangan
GDS
Akses korporat
Kompleks, berbayar
Ringkasan laporan
Tidak hadir dan batal: mentafsir corak dengan AI
Ketidakhadiran dan pembatalan bukan secara rawak; Mereka sering membawa corak. Sebagai contoh, walaupun pembatalan adalah rendah untuk tarif tidak boleh dibayar balik, ia mungkin tinggi untuk tarif fleksibel; tempahan daripada saluran tertentu mungkin menghasilkan lebih banyak ketidakhadiran; Tempahan saat akhir berkelakuan berbeza. AI boleh meringkaskan corak ini apabila anda memberikan data dan menunjukkan dalam segmen mana risiko tertumpu. Tetapi berhati-hati: skor yang dihasilkan AI, seperti "tempahan ini membawa risiko 30% untuk tidak hadir", ialah ramalan statistik; Ia tidak digunakan untuk mencemarkan tetamu individu, tetapi sebagai isyarat umum untuk pelan peringatan dan tempahan terlebih dahulu.
Awas: Menandai tetamu sebagai "berisiko" berdasarkan corak tidak hadir yang lalu dan perkhidmatan menyekat mewujudkan risiko diskriminasi dan reputasi. Gunakan skor AI untuk perancangan anda, bukan terhadap tetamu.
Terlebih tempahan: keputusan berisiko tertinggi
Tempahan berlebihan ialah apabila hotel menjual lebih banyak bilik daripada yang ada; Logiknya adalah berdasarkan andaian bahawa sesetengah tetamu akan membatalkan atau tidak hadir. Apabila dilakukan dengan betul, ia memenuhi bilik kosong; Apabila dilakukan secara tidak betul, ia mewujudkan tetamu yang tidak mempunyai bilik apabila dia tiba (keadaan berjalan / relokasi), yang merupakan mimpi ngeri yang sangat mahal untuk jenama itu. Di sini AI boleh menjana senario untuk anda berdasarkan kebarangkalian pembatalan/ketidakhadiran: "jika anda menjual terlalu banyak 5 bilik dan kadar pembatalan sejarah anda ialah 8%, jangkaan bilangan bilik terbuka ialah ini." Tetapi keputusan lebihan tempahan terakhir - berapa banyak bilik, pada malam yang mana, dengan pampasan dan polisi panduan yang betul - terletak pada individu itu.
tiga kes mini
Kes 1 — Baki saluran. 78% daripada hasil hotel butik datang daripada OTA tunggal dan perbelanjaan komisen telah meningkat. Pengurus memberikan pengagihan hasil saluran tanpa nama kepada AI dan meminta ringkasan dan idea untuk mengembangkan saluran secara langsung. YZ mendraf e-mel pengesahan yang menawarkan faedah kecil (daftar masuk awal) untuk tempahan terus. Hotel mengatur dan menggunakan ini; Bahagian saluran langsung meningkat daripada 14% kepada 22% dalam 3 bulan. Tuntutan berangka semuanya datang daripada data hotel sendiri, AI hanya menghasilkan komen dan teks.
Kes 2 — Tempahan terlebih tidak disahkan. Seorang pengurus bertanya kepada AI tanpa data, "Berapa banyak lagi bilik yang boleh saya jual esok?" YZ cakap "selesa 8 bilik". Pengurus dipercayai; Keesokan harinya, tanpa diduga, hanya terdapat 2 pembatalan dan 6 tetamu ditinggalkan tanpa bilik dan dihantar ke hotel lain dengan pampasan. Ralat: menunggu nombor daripada AI tanpa sejarah pembatalan sebenar dan permintaan khusus untuk malam itu.
Kes 3 — Turun taraf tanpa tunjuk dengan peringatan. Ketidakhadiran adalah tinggi untuk tempahan kadar fleksibel di satu hartanah. Pasukan itu meminta AI untuk draf teks dihantar sehari sebelum daftar masuk, termasuk peringatan yang lembut dan berbilang bahasa dan pautan pembatalan yang mudah. Teks dihantar dengan kelulusan manusia; Kadar tidak hadir menurun dengan ketara kerana tetamu yang tidak hadir membatalkan lebih awal dan mengosongkan bilik.
Gesaan lemah / Gesaan kuat
Gesaan yang lemah:
Beritahu saya berapa banyak lagi bilik yang perlu saya jual untuk esok?
Gesaan ini berbahaya: AI tidak mengetahui ketersediaan sebenar, permintaan khusus untuk malam itu, dan sejarah pembatalan; Nombor yang diberikan adalah rekaan dan boleh menyebabkan tetamu menjadi mangsa.
Gesaan kuat:
Peranan anda: pembantu pengurusan hasil. Keputusan adalah milik saya, anda hanya membuat senario. Data (tanpa nama): Hotel dengan 100 bilik, 100 bilik nampaknya akan diduduki esok. Purata kadar pembatalan+ketidakhadiran untuk jenis malam ini sepanjang 12 bulan lalu ialah 6%, yang paling rendah ialah 2%. Tugasan: tunjukkan dalam jadual ruang terbuka yang dijangkakan dan risiko ketiadaan bilik untuk nombor lebihan tempahan yang berbeza (0, 2, 4, 6); menerangkan pengiraan; serlahkan senario kes terburuk. MENGENAKAN nombor yang tepat, menambah kadar yang dibuat.
Templat: e-mel pengesahan/peringatan saluran:
Peranan anda: pembantu komunikasi tetamu yang menulis selaras dengan nada jenama hotel. Bahasa: [Turki/Inggeris/Jerman]. Nada: hangat, ringkas, profesional. Konteks: [jenis hartanah], daftar masuk [tarikh], kadar fleksibel. Tugas: Draf e-mel 90 perkataan yang (1) mengesahkan tempahan, (2) mengingatkan anda tentang ketersediaan pembatalan/perubahan yang mudah, (3) menjemput kenalan dengan soalan. TAMBAH harga, nombor bilik atau data peribadi; Saya akan menambah mereka.
Templat: ringkasan pengedaran saluran:
Di bawah ialah jadual saluran tanpa nama saya: [saluran: bilik-malam, hasil]. Tugas: kira bahagian hasil setiap saluran sebagai peratusan (tunjukkan formula), tulis ulasan satu perenggan, cadangkan terus 3 idea untuk mengembangkan saluran. Jangan buat sebarang nombor yang saya tidak berikan datanya.
Corak: ringkasan corak tidak hadir:
Data tanpa nama: nombor tempahan dan tidak hadir mengikut segmen [jadual]. Tugas: tunjukkan segmen yang mempunyai kadar tidak hadir tertinggi, ulas tentang sebab yang mungkin, cadangkan strategi peringatan. Jangan gunakan ungkapan yang mencemarkan tetamu individu; Mentafsir markah untuk tujuan perancangan.
Kesilapan biasa
- Biarkan AI menentukan bilangan lebihan tempahan. AI menjana senario; Bilangan bilik yang akan terlebih jual ditentukan oleh sejarah pembatalan dan keputusan pengurus.
- Menjenamakan tetamu dengan skor tidak hadir. Ini adalah diskriminasi dan risiko reputasi; Skor adalah untuk tujuan perancangan sahaja.
- Bergantung pada ulasan tanpa mengesahkan data saluran. Ringkasan AI adalah berharga jika input adalah betul.
- Berkongsi data peribadi. Nama tempahan, kad dan pasport tidak masuk ke dalam kenderaan terbuka.
- Mengabaikan pergantungan pada satu saluran. AI menunjukkan keseimbangan, tetapi strategi saluran adalah milik anda.
Petua: Dalam senario lebihan tempahan, sentiasa minta AI untuk baris "senario kes terburuk". Apabila membuat keputusan anda, sediakan pampasan dan pelan kemudahan alternatif anda berdasarkan kes terburuk, bukan purata.
Secara ringkasnya
Pengurusan tempahan dan saluran menyasarkan hasil yang seimbang dan kukuh, bukan penghunian. Dalam tugas ini, AI menghasilkan ringkasan saluran, ulasan tidak hadir, teks peringatan dan senario lebihan tempahan; Tetapi ketersediaan sebenar, kemungkinan pembatalan dan keputusan tempahan berlebihan datang daripada sistem dan pertimbangan anda. Keputusan berisiko tertinggi ialah tempahan berlebihan, di mana AI hanya menjana senario, manusia membuat keputusan.
Tugasan permohonan
Gunakan templat tempahan lebihan "Gesaan kuat" untuk malam (atau hipotesis) di hartanah anda: hartanah 100 bilik, jadualkan senario lebihan tempahan 0/2/4/6 ke dalam AI, dengan mengandaikan purata pembatalan/tidak hadir 6%. Sahkan output (jangkaan bilik terbuka = terlebih tempahan − jangkaan pembatalan), tandai senario kes terburuk dan nyatakan dalam 5 ayat bilangan lebihan tempahan yang akan anda pilih, dengan pelan pampasan yang mana.
senarai semak
- [ ] Adakah saya telah menamakan dan menstrukturkan data tempahan?
- [ ] Adakah saya mahukan baris "senario kes terburuk" untuk lebihan tempahan?
- [ ] Adakah saya telah mengesahkan secara manual setiap nisbah yang dikembalikan AI?
- [ ] Adakah saya menggunakan skor tidak hadir untuk perancangan dan bukan untuk cop tetamu?
- [ ] Adakah saya telah mengaitkan tempahan terlebih dahulu dan keputusan saluran kepada manusia?