Lợi nhuận:
- Khả năng hiểu các kênh đặt phòng (OTA, trực tiếp, đại lý), khái niệm về tỷ lệ kín phòng và vắng mặt, đồng thời sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo bản tóm tắt nhu cầu và dự thảo nhắc nhở
- Khả năng đánh giá các kịch bản đặt trước quá nhiều và hủy theo từng kịch bản với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
- Có thể khẳng định rằng kết quả đầu ra của trí tuệ nhân tạo là một gợi ý thống kê và quyết định cuối cùng ảnh hưởng đến việc đặt trước quá nhiều và nạn nhân là nạn nhân của khách thuộc về người quản lý.
Doanh thu của một khách sạn hoặc cơ sở thường không thể hiểu được nếu chỉ nhìn vào một con số: số lượng phòng được bán cũng quan trọng như số lượng phòng được bán, qua kênh nào, ở mức giá nào và số lượng khách hủy. Đặt chỗ và quản lý kênh là nghệ thuật quản lý toàn bộ bức tranh. Trong phần này, bạn sẽ học cách tự tin sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tóm tắt các luồng đặt phòng, giải thích các mô hình hủy và vắng mặt, chuẩn bị văn bản nhắc nhở và đánh giá các tình huống đặt trước quá nhiều. Cảnh báo ngay từ đầu: đặt trước quá nhiều, quyết định quan trọng nhất của đơn vị này, là một quyết định có rủi ro rất cao và AI chỉ tạo ra các kịch bản ở đây, không bao giờ có tiếng nói cuối cùng.
Làm quen với các kênh
Trước tiên hãy làm rõ các điều khoản. Kênh đặt phòng là cách bán phòng. Các kênh chính là: kênh trực tiếp (trang web riêng của khách sạn, điện thoại, quầy lễ tân - không có hoa hồng), OTA (Đại lý du lịch trực tuyến; các nền tảng trực tuyến như Booking.com, Expedia - nhận hoa hồng), đại lý du lịch / nhà điều hành tour (bán số lượng lớn hoặc trọn gói) và GDS (Hệ thống phân phối toàn cầu; mạng lưới phân phối kết hợp bán hàng của công ty và đại lý). Trình quản lý kênh là phần mềm đồng bộ hóa tình trạng còn hàng và giá cả trên tất cả các kênh này từ một nơi; Mục đích của nó là ngăn chặn việc cùng một phòng được bán trên hai kênh (lỗi đặt trước quá nhiều).
Hai khái niệm cơ bản hơn: Vắng mặt là khách không đến và không thông báo ngay cả khi đã đặt chỗ. Hủy phòng là việc khách hủy đặt phòng trước khi đến. Hai điều này là những điều không chắc chắn ảnh hưởng đến doanh thu nhiều nhất, bởi vì một căn phòng tưởng chừng như đã được bán có thể lại bị bỏ trống vào phút cuối.
Trong bảng này, AI có thể cung cấp cho bạn những thông tin sau: tóm tắt việc phân bổ kênh, giải thích các kiểu hủy và vắng mặt, xác nhận/nhắc nhở nháp sẽ gửi cho khách, lập bảng kết quả có thể xảy ra của các tình huống đặt trước quá nhiều khác nhau. Những gì nó không thể cung cấp: tình trạng sẵn có thực sự, xác suất hủy thực tế và số lượng đặt trước vượt mức cuối cùng. Những điều này đến từ hệ thống và quyết định của bạn.
Từng bước: đọc dữ liệu đặt chỗ với AI
- Mang dữ liệu ẩn danh và có cấu trúc. Xóa các trường như kênh, số phòng, số lần hủy khỏi PMS của bạn mà không có tên.
- Viết bối cảnh. Chỉ định thời gian, loại cơ sở, mùa và những gì bạn muốn học.
- Yêu cầu các tài khoản và ý kiến. Yêu cầu AI tính toán các tỷ lệ và viết bình luận một đoạn văn.
- Xác minh. Kiểm tra từng tỷ lệ một cách thủ công; Kiểm tra số giả.
- Bạn biến nó thành một quyết định. Đầu ra là đầu vào; Chiến lược kênh và quyết định đặt trước vượt mức là của bạn.
Bảng sau đây tóm tắt những lợi ích và chi phí điển hình của các kênh:
kênh
Lợi thế
Chi phí/rủi ro
lợi ích của AI
trực tiếp
Không có hoa hồng, bạn giữ dữ liệu
Khó tạo ra nhu cầu
Viết văn bản xác nhận/nhắc nhở
OTA
khả năng hiển thị cao
Hoa hồng 15-20%
Tóm tắt nhận xét và yêu cầu
đại lý/tour du lịch
công suất phòng lớn
Ký quỹ thấp, hợp đồng
dự thảo đề xuất
GDS
Quyền truy cập của công ty
Phức tạp, trả phí
Tóm tắt báo cáo
Vắng mặt và hủy: diễn giải mô hình bằng AI
Việc vắng mặt và hủy chuyến không phải là ngẫu nhiên; Họ thường mang theo hoa văn. Ví dụ, mặc dù mức hủy bỏ thấp đối với mức thuế không hoàn lại nhưng có thể cao đối với mức giá linh hoạt; đặt chỗ từ một số kênh nhất định có thể mang lại nhiều lượt vắng mặt hơn; Đặt phòng vào phút cuối hoạt động khác nhau. AI có thể tóm tắt các mẫu này khi bạn cung cấp dữ liệu và hiển thị rủi ro tập trung ở phân khúc nào. Nhưng hãy cẩn thận: điểm mà AI tạo ra, chẳng hạn như "đặt phòng này có 30% nguy cơ vắng mặt", là một dự đoán thống kê; Nó không được dùng để bêu xấu một cá nhân khách mà là tín hiệu chung cho kế hoạch nhắc nhở và đặt trước quá nhiều.
Thận trọng: Đánh dấu khách là "rủi ro" dựa trên tình trạng vắng mặt trong quá khứ và hạn chế dịch vụ sẽ tạo ra sự phân biệt đối xử và rủi ro danh tiếng. Sử dụng điểm AI cho kế hoạch của bạn chứ không phải để chống lại khách.
Đặt trước quá nhiều: quyết định rủi ro cao nhất
Đặt trước quá nhiều là khi một khách sạn bán nhiều phòng hơn mức có sẵn; Logic của nó dựa trên giả định rằng một số khách sẽ hủy hoặc vắng mặt. Khi thực hiện đúng cách, nó sẽ lấp đầy những căn phòng trống; Khi thực hiện không đúng cách sẽ tạo ra tình trạng khách không có phòng khi đến (tình huống đi bộ/chuyển chỗ), đây là một cơn ác mộng rất tốn kém cho thương hiệu. Tại đây, AI có thể tạo ra các kịch bản cho bạn dựa trên xác suất hủy/vắng mặt: "nếu bạn bán quá 5 phòng và tỷ lệ hủy trước đây của bạn là 8% thì số phòng mở dự kiến là thế này". Nhưng quyết định đặt trước quá nhiều cuối cùng – có bao nhiêu phòng, vào những đêm nào, với chính sách bồi thường và đi kèm – tùy thuộc vào từng cá nhân.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Cân bằng kênh. 78% doanh thu của khách sạn boutique đến từ một OTA duy nhất và chi phí hoa hồng đã tăng lên. Người quản lý đã giao việc phân phối doanh thu kênh ẩn danh cho AI và yêu cầu bản tóm tắt cũng như ý tưởng để trực tiếp phát triển kênh. YZ đã soạn thảo một email xác nhận cung cấp một lợi ích nhỏ (nhận phòng sớm) khi đặt phòng trực tiếp. Khách sạn bố trí và sử dụng cái này; Tỷ lệ chia sẻ kênh trực tiếp tăng từ 14% lên 22% trong 3 tháng. Các tuyên bố bằng số đều đến từ dữ liệu riêng của khách sạn, AI chỉ đưa ra nhận xét và văn bản.
Trường hợp 2 - Đặt trước quá nhiều chưa được xác minh. Một người quản lý hỏi AI không có dữ liệu: "Ngày mai tôi có thể bán thêm bao nhiêu phòng nữa?" YZ nói "8 phòng thoải mái". Người quản lý tin tưởng; Ngày hôm sau, bất ngờ chỉ có 2 khách hủy và 6 khách không còn phòng và bị đưa sang khách sạn khác bồi thường. Lỗi: chờ số từ AI mà không có lịch sử hủy thực tế và yêu cầu cụ thể cho đêm đó.
Trường hợp 3 - Hạ cấp không hiển thị kèm theo lời nhắc. Việc vắng mặt là tỷ lệ cao đối với đặt phòng với mức giá linh hoạt tại một cơ sở kinh doanh. Nhóm đã yêu cầu AI gửi bản nháp văn bản vào ngày trước khi nhận phòng, bao gồm lời nhắc nhẹ nhàng, đa ngôn ngữ và liên kết hủy dễ dàng. Các văn bản được gửi với sự chấp thuận của con người; Tỷ lệ vắng mặt giảm đáng kể do khách vắng mặt đã hủy phòng trước và bỏ trống phòng.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Hãy cho tôi biết tôi nên bán thêm bao nhiêu phòng vào ngày mai?
Lời nhắc này rất nguy hiểm: AI không biết tình trạng phòng trống thực tế, nhu cầu cụ thể cho đêm đó và lịch sử hủy đặt phòng; Con số được đưa ra là hư cấu và có thể khiến khách trở thành nạn nhân.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý quản lý doanh thu. Quyết định là của tôi, bạn chỉ cần nghĩ ra một kịch bản. Dữ liệu (ẩn danh): Khách sạn 100 phòng, ngày mai 100 phòng có vẻ sẽ kín khách. Tỷ lệ hủy+vắng mặt trung bình của loại đêm này trong 12 tháng qua là 6%, thấp nhất là 2%. Nhiệm vụ: hiển thị trong bảng rủi ro phòng mở và hết phòng dự kiến đối với các số lượng đặt trước vượt mức khác nhau (0, 2, 4, 6); giải thích cách tính toán; làm nổi bật tình huống xấu nhất. ÁP DỤNG một con số chính xác, thêm một tỷ lệ được tạo thành.
Bản mẫu: email xác nhận/nhắc nhở kênh:
Vai trò của bạn: trợ lý truyền thông cho khách, người viết phù hợp với phong cách thương hiệu của khách sạn. Ngôn ngữ: [tiếng Thổ Nhĩ Kỳ/tiếng Anh/tiếng Đức]. Giọng điệu: ấm áp, ngắn gọn, chuyên nghiệp. Bối cảnh: [loại chỗ nghỉ], nhận phòng [ngày], giá linh hoạt. Nhiệm vụ: Soạn thảo một email dài 90 từ để (1) xác nhận việc đặt phòng, (2) nhắc nhở bạn về tình trạng sẵn sàng hủy/thay đổi dễ dàng, (3) mời liên hệ kèm câu hỏi. THÊM giá, số phòng hoặc dữ liệu cá nhân; Tôi sẽ thêm chúng.
Bản mẫu: tóm tắt phân phối kênh:
Dưới đây là bảng doanh thu kênh ẩn danh của tôi: [kênh: phòng-đêm, doanh thu]. Nhiệm vụ: tính tỷ lệ phần trăm chia sẻ doanh thu của mỗi kênh (hiển thị công thức), viết bình luận 1 đoạn, trực tiếp đề xuất 3 ý tưởng phát triển kênh. Đừng tạo ra bất kỳ con số nào mà tôi không cung cấp dữ liệu.
Mẫu: tóm tắt mẫu vắng mặt:
Dữ liệu ẩn danh: số lượng đặt chỗ và vắng mặt theo phân khúc [bảng]. Nhiệm vụ: hiển thị phân khúc nào có tỷ lệ vắng mặt cao nhất, nhận xét về các lý do có thể xảy ra, đề xuất chiến lược nhắc nhở. Không sử dụng các biểu thức bêu xấu cá nhân khách; Giải thích điểm số cho mục đích lập kế hoạch.
Những lỗi thường gặp
- Hãy để AI xác định số lượng đặt trước vượt mức. AI tạo ra các kịch bản; Số lượng phòng sẽ được bán quá mức được xác định theo lịch sử hủy và quyết định của người quản lý.
- Xây dựng thương hiệu cho khách bằng điểm vắng mặt. Đây là sự phân biệt đối xử và rủi ro về danh tiếng; Điểm số chỉ dành cho mục đích lập kế hoạch.
- Dựa vào nhận xét mà không xác minh dữ liệu kênh. Bản tóm tắt của AI có giá trị nếu dữ liệu đầu vào chính xác.
- Chia sẻ dữ liệu cá nhân. Tên đặt chỗ, thẻ và hộ chiếu không được vào xe mở.
- Bỏ qua sự phụ thuộc vào một kênh duy nhất. AI thể hiện sự cân bằng nhưng chiến lược kênh là của bạn.
Mẹo: Trong các tình huống đăng ký trước quá nhiều, hãy luôn hỏi AI dòng "trường hợp xấu nhất". Khi đưa ra quyết định, hãy chuẩn bị sẵn kế hoạch bồi thường và cơ sở thay thế dựa trên trường hợp xấu nhất chứ không phải mức trung bình.
Tóm lại
Mục tiêu đặt phòng và quản lý kênh là doanh thu cân bằng và vững chắc, chứ không phải công suất phòng. Trong công việc này, AI tạo ra các bản tóm tắt kênh, nhận xét vắng mặt, văn bản nhắc nhở và các tình huống đăng ký trước quá nhiều; Nhưng tình trạng sẵn có thực tế, khả năng hủy và quyết định đặt trước quá nhiều đều đến từ hệ thống và phán đoán của bạn. Quyết định rủi ro cao nhất là đặt trước quá nhiều, trong đó AI chỉ tạo ra các kịch bản, con người đưa ra quyết định.
Nhiệm vụ ứng dụng
Sử dụng mẫu đặt trước quá nhiều “Nhắc nhở mạnh mẽ” cho một đêm (hoặc giả định) tại cơ sở kinh doanh của bạn: cơ sở lưu trú 100 phòng, lập bảng các kịch bản đặt phòng vượt mức 0/2/4/6 vào AI, giả sử tỷ lệ hủy/vắng mặt trung bình là 6%. Xác thực kết quả đầu ra (số phòng mở dự kiến = đặt trước vượt mức − dự kiến hủy bỏ), đánh dấu trường hợp xấu nhất và giải thích trong 5 câu về số lượng đặt trước vượt mức bạn sẽ chọn, cùng với phương án đền bù nào.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã ẩn danh và cấu trúc dữ liệu đặt phòng chưa?
- [ ] Tôi có muốn dòng "trường hợp xấu nhất" cho việc đặt trước quá nhiều không?
- [ ] Tôi đã xác minh thủ công mọi tỷ lệ mà AI trả về chưa?
- [ ] Tôi có sử dụng điểm vắng mặt để lập kế hoạch chứ không phải để ghi dấu khách không?
- [ ] Tôi có quy kết quyết định đặt trước quá nhiều và kênh cuối cùng cho con người không?