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Während sich die Hotelbranche in der Zeit nach der Epidemie erholt, belasten Veränderungen im Konsumverhalten der Kunden und die Dynamik lokaler Wirtschaftszentren die Nerven von Hotelbetreibern und sogar jedem Filialleiter zu jeder Zeit. Von der wichtigsten Kundenakquise über die Verbesserung der Umsatzeffizienz bis hin zum digitalen Online-Kooperationsmanagement müssen Hotels proaktiv nach Veränderungen suchen.

Die BTG Homeinn Hotel Group (im Folgenden als „BTG Homeinn“ bezeichnet), bekannt als eines der „Großen Drei“ chinesischer Hotels, verfügt laut neuesten öffentlichen Daten über 6.300 Hotels und 480.000 Zimmer im ganzen Land. In den letzten Jahren hat BTG Homeinn mit seinen starken operativen Fähigkeiten eine extrem schnelle Entwicklungsphase eingeläutet. Derzeit deckt es Luxus und High-End, Mittel- bis High-End-Geschmack, Mittelklasse-Qualität, klassischen Komfort und Diversifizierung ab Franchises, Freizeitreisen und andere Bereiche.

Ab Juli 2023 wird BTG Homeinns die Einführung des „AI Digital Store Manager“ vorantreiben, groß angelegte KI-Modelle aktiv erforschen und vom Technologiezentrum der Gruppe aus KI-Leistungswettbewerbe starten, um kontinuierlich Szenarien für die Umsetzung zu formulieren.

Kürzlich sprach Wan Ning, Mitbegründer der Titanium Media Group, Gründungsdirektor von ITValue und Präsident des Titanium Media Research Institute, im Interview mit Wang Bo, General Manager des BTG Hotel Technology Center , gab Wang Bo bekannt, dass BTG Homeinn derzeit durch den Aufbau eines Passagierfluss-Vorhersagemodells und einer „Gewinn-Enzyklopädie“-Wissensdatenbank sowie die Verwendung großer Modelle zur Zusammenfassung von Mustern und Ausgabeoptimierungsvorschlägen einen genauen Preis für 6.300 Hotelzimmer erstellen kann.

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„Revenue Encyclopedia“ hat sich für BTG Homeinns auch zum wichtigsten Funktionsmodul für den Aufbau des „AI Digital Store Manager“ entwickelt. Gleichzeitig wies Wang Bo auch darauf hin, dass die Erforschung der Anwendung von KI in Geschäftsszenarien ein wesentlicher Bestandteil der digitalen Entwicklung des gesamten Unternehmens sei. Er machte auch eine mutige Annahme: Die zukünftige Organisation wird eine Organisation sein, die auf digitalen Zwillingen von Mensch und KI basiert. Wenn KI 40 bis 60 % der Arbeitskapazitäten ersetzen kann, wird dies einen enormen Produktivitätssprung in der Organisation mit sich bringen. Dies ist auch die treibende Kraft hinter BTG Homeins konsequentem Engagement für KI.

Die Geschäftslogik von Hotels hat sich verändert

Basierend auf Marktrückmeldungen, insbesondere seit der zweiten Jahreshälfte 2023, wirkt sich der anhaltende Urlaubskonsum allmählich auf die Erholung der Hotelwirtschaft aus und zeigt auch einige neue Trends.

Der im April dieses Jahres veröffentlichte „2024 China Hotel Industry Development Report“ zeigt, dass die Zahl der Kettenhotels in China Ende 2023 etwa 90.600 betragen wird, was einem Anstieg von 28 % gegenüber 71.000 im Jahr 2022 entspricht. Gemessen an der Anzahl der Einrichtungen in den vier Hotellerieklassen Economy (zwei Sterne und weniger), Mittelklasse (drei Sterne), High-End (vier Sterne) und Luxus (fünf Sterne und mehr) beträgt das Verhältnis 78,51 % bzw. 13,91 %, 6,02 % und 1,56 %. Berechnet nach der Anzahl der verketteten Zimmer stieg die Rate der Hotelketten von 38,75 % im letzten Jahr auf 40,95 %, wobei die Raten der Mittelklasse- und Luxushotelketten 55 % überstiegen.

Der Bericht prognostiziert außerdem, dass sich die Wachstumsrate der Budget-Hotelbranche in diesem Jahr nach mehr als zehn Jahren rasanter Entwicklung verlangsamen und der Wettbewerb in der Mittelklasse-Hotelbranche zunehmen wird.

Es ist nicht schwer festzustellen, dass Budget- und Mittelklassehotels immer noch die Basisbranche sind. Diese Hotels richten sich oft an preissensible Touristen und Gäste, die ein gewisses Streben nach Klasse haben, aber nicht zu teuer sein dürfen. Darüber hinaus nimmt mit der weiteren Steigerung der Hotelkettenrate auch der Wettbewerbsdruck verschiedener Markenhotels weiter zu.

Zu den Veränderungen in der Marktstruktur hat Wang Bo sein eigenes Urteil: Erstens hat sich die Struktur der Reisegruppen verändert, von Geschäftsreisen in der Vergangenheit zu Freizeit- und Tourismusreisen, die nach der Erholung des Epidemiemarktes sehr schnell gewachsen sind. Zweitens wird das Spiel zwischen den Aktien immer offensichtlicher. Es gibt immer weniger Möglichkeiten für schrittweises Wachstum. Im Vergleich zu Industrieländern ist die Zahl der Hotelzimmer, die von 10.000 Menschen belegt werden, in China immer noch relativ gering. Gleichzeitig spüren aber auch alle, dass es zunehmend schwieriger wird, neue Hotels zu eröffnen, und dass es Unterschiede in der Nachfrage und der Anzahl der Reisenden gibt. Drittens konzentriert sich die Branche allmählich nach oben. Hotels werden in Zukunft mit zunehmenden Herausforderungen in Bezug auf Entwicklung, Betrieb, Talent, Digitalisierung oder andere damit verbundene Investitionen konfrontiert sein. Dies steht im Wesentlichen im Einklang mit einigen der in den oben genannten Berichten dargestellten Trends.

Wenn sich die Marktnachfrage ändert, müssen sich Hotels intuitiv schnell an Veränderungen im Marktumfeld anpassen und aktiv nach innovativen und transformativen Wegen suchen, um mit Herausforderungen umzugehen. Zu diesem Thema haben Hotels verschiedener Marken unterschiedliche Antworten gegeben.

Wenn Hotels KI entwickeln, beginnen Sie mit dem Umsatzmodell

BTG Homeinn beschäftigt sich seit langem mit der Digitalisierung von Hotels, sei es dabei, Kunden online oder über neue Kanäle zu gewinnen oder digitale Mittel zur Verbesserung der Effizienz des Hotelmanagements, des Hotelserviceniveaus und des Qualitätsmanagements zu nutzen und dabei auf High-End- und High-End-Hotels zu zielen. Sternehotels haben viele Vorkehrungen und Maßnahmen getroffen, um in die Digitalisierung zu investieren.

Der Einsatz relativ ausgereifter KI-Technologie oder die Zusammenarbeit mit der Industrie ist für BTG Homeinns selbstverständlich eine Überlegung. Im aktuellen Hotelformat der Hauptkette hat das Kern-Revenue-Management-Szenario tatsächlich den Wert und die Vorteile der Implementierung der KI-Technologie, d. h. hohe Investitionen, hohe Leistung und kann implementiert werden.

Nach Ansicht von Wang Bo hat die Hotelbranche umfangreiche Daten gesammelt und verfügt über ein sehr hohes Maß an Marktkenntnissen und einer Abdeckung städtischer Hotspots. „Mit der Abdeckung von 580 Städten im ganzen Land ist es leicht zu erkennen, wo sich die Hotspots befinden, wo sich die Hotspots schnell ändern und wie man kurzfristige Hotspots für die Geschäftsabwicklung nutzen kann. Dafür müssen wir flexible Einnahmen erzielen.“ Modell für diese Einnahmepunkte.

Was ist ein Erlösmodell? Warum Revenue Management?

Der Zweck des Revenue Managements besteht darin, den Gästezimmerumsatz zu maximieren und die profitabelsten Gäste zu gewinnen. Dieses Konzept wird häufig in Dienstleistungsbranchen wie der Luftfahrt, Hotels und Kinos verwendet und weist die Merkmale hoher Fixkosten, fester Produktionskapazität und nicht lagerfähiger Produkte auf.

Beispielsweise ist die Anzahl der Hotelzimmer festgelegt und der Wert der Hotelzimmer ist zeitabhängig. Wenn die Zimmer an einem bestimmten Tag nicht verkauft werden, wird der Wert der Zimmer an diesem Tag geändert verschwinden. Wenn die Nachfrage nach Gästezimmern hoch ist, muss der Hotelmanager die Zimmer zum höchstmöglichen Preis verkaufen; ist die Nachfrage nach Gästezimmern hingegen gering, muss der Hotelmanager die Anzahl der Zimmerverkäufe maximieren.

Zu diesem Zweck klassifizieren Hotels häufig Kundenbedürfnisse, etwa Geschäftskunden und Freizeittouristen, preissensible und klassesuchende Kunden. Gleichzeitig schwankt die Kundennachfrage von Hotels je nach Zeit, Jahreszeit, Stadt und heißen Ereignissen.

Innerhalb jedes Zeitraums gibt es bestimmte Zyklen und Muster. Erfahrene Filialleiter müssen häufig wissenschaftliche und vernünftige Preisvorschläge machen, die auf langfristigen zusammengefassten Mustern und Datenanalysen in Kombination mit ihrer eigenen Erfahrung basieren. Sobald plötzliche heiße Ereignisse eintreten, wird die Reaktionsfähigkeit jedes Filialleiters oft auf die Probe gestellt.

BTG Homeinns hofft, seine digitalen Analysefunktionen und KI-Lernfunktionen für große Modelle nutzen zu können, um das grundlegende Umsatzmodell jedes Hotels auf der Grundlage von Big Data und der umfangreichen Erfahrung des Filialleiters zu definieren, schneller Zimmerpreisprognosen zu formulieren und eine spezifische Analyse der Gründe bereitzustellen . Es wird sich direkt auf den Zimmerumsatz jedes Hotels auswirken und die Wettbewerbschancen auf dem sich schnell verändernden Markt nutzen.

Zu diesem Zweck führte BTG Homeinn zunächst eine logische Zerlegung des Revenue Managements in zwei Dimensionen durch.

Einer davon ist der Passagierfluss. Ab 2023 wird BTG Homeinn damit beginnen, den Passagierstrom auf der Grundlage großer Modelle vorherzusagen und dabei historische Vergleiche derselben Geschäfte, Vergleiche von Brudergeschäften in Geschäftsvierteln, Vergleiche konkurrierender Produkte in Geschäftsvierteln, heiße Ereignisse, Wetter und andere Faktoren einbeziehen Analysevariablen. Derzeit können auf der Grundlage des Passagierflussvorhersagemodells Verkehrsvorhersagen für denselben Tag, 3 Tage, 7 Tage und 14 Tage realisiert werden. Beispielsweise kann eine Genauigkeit von mehr als 80 % an 14 Tagen erreicht werden von über 90 % am selben Tag erreicht werden.

Der zweite ist der Preis. Wang Bo wies darauf hin, dass das Team als Erstes ein Regelmodell entwickeln möchte, das heißt, unterschiedliche Preisregeln unter bestimmten Bedingungen festzulegen, um Preisanpassungen zu simulieren. Aufgrund der Besonderheiten jedes Hotels ist es jedoch schwierig zu überprüfen, ob das White-Box-Modell nach seiner Fertigstellung korrekt ist oder nicht.

Im Vergleich dazu ist das Black-Box-Modell, also die auf KI basierende Methode der Preisvorhersage, eher auf Szenarien anwendbar. Die Logik von BTG Homeinn lautet: Lassen Sie das Modell erstens von 500 oder 1.000 hervorragenden Hotelmanagern lernen und befolgen Sie deren Preisanpassungsregeln, um variable Faktoren zu finden. Zweitens verbinden Sie sich mit den großen Modellfunktionen externer Hersteller, um das Ziel auf der Grundlage von „Daten“ zu erreichen Modell + Yield-Enzyklopädie-Modellkombinationen für große Sprachmodelle.“

„Erstellen Sie zunächst Datenmodellvorhersagen auf der Grundlage großer Datenmengen und erstellen Sie dann eine Umsatzenzyklopädie. Nachdem wir eine große Menge an Umsatzerfahrungen gesammelt haben, fassen wir die Regeln basierend auf dem großen Modell zusammen und teilen dem Hotelmanager mit, warum solche Regeln erstellt werden, einschließlich des Preises.“ Quellen, Preisanpassungslogik, Vorschlagslogik usw.“, betonte Wang Bo.

Das Training privater Domänenmodelle ist schwierig

Die Schwierigkeit beim Aufbau eines großen Private-Domain-Modells für vertikale Industrien wird sich jedoch von der eines großen Public-Domain-Modells unterscheiden, das auf der Grundlage von Internetdaten trainiert wird. Aufgrund der Knappheit an Datensätzen wird das Erlernen von privatem Domänenwissen neue Herausforderungen mit sich bringen. Können diese Herausforderungen durch Transferlernen, Plug-in-Wissensdatenbanken und die Anpassung der Anwendbarkeit von Szenarien gelöst werden?

Als Reaktion auf die Herausforderungen in diesem Prozess betonte Wang Bo: „Im privaten Bereich (B-Seite) ist der Weg des KI-Trainings/Lernens sehr kompliziert. Deshalb haben wir begonnen, mit renommierten Universitäten zusammenzuarbeiten, um zu erforschen, wie das geht.“ Machen Sie digitale Fähigkeiten oder KI-Zwillingsfunktionen immer beliebter. „Nahe an menschlichen Best Practices.“

Nehmen wir als Beispiel die Earning Encyclopedia, es ist ein typischer Wachstumspfad. Wenn erfahrene Filialleiter ihre Erfahrungen mit der Umsatzenzyklopädie teilen und dann das große Modell das Modelllernen auf der Grundlage dieser Stichproben durchführen lassen, wird die Wachstumsrate des Modells erheblich gesteigert.

Seiner Ansicht nach handelt es sich bei der Yield Encyclopedia im Gegensatz zu anderen implementierten KI-Szenarien, wie z. B. intelligenten KI-Kundenrezensionen und dem antwortenden Jungen, der Antwortschulungen anbietet, um Antworten auf Basis von Korpora oder integriert in Arbeitsabläufe. Lern- und Selbstlernplattform.

„Eine neue Antwort generieren zu können, ist keine Wahl, die ihm explizit mitgeteilt wird. Diese neue Antwort kann geführt werden. Diese Fähigkeit reizt mich besonders an großen Modellen. Gleichzeitig sind wir auch auf der Suche nach einem solchen Lernen.“ „Weg, weil privat Das Lernen großer Modelle ist unvermeidlich. Vielleicht können wir in Zukunft einige besonders geeignete Szenarien finden, und durch kontinuierliches Lernen werden die Modelle immer praktikabler“, betonte Wang Bo.

Durch die oben genannten Praktiken hat BTG Homeinn schließlich seinen eigenen „KI-Umsatzassistenten“ entwickelt, was nur der erste Schritt ist. Hinter dem KI-Umsatzassistenten steckt eine größere Idee – der KI-Digital-Store-Manager.

Laut der Aussage von Wang Bo verfügt der „KI-Digital-Store-Manager“ derzeit über drei Hauptfunktionen: Erstens werden 60 % der sich wiederholenden Funktionen des täglichen Betriebs des Hotels an den KI-Digital-Store-Manager übergeben, wie zum Beispiel die tägliche Geschäftsüberprüfung. Markt-Hot-Spot-Beurteilung, Hotel-Umsatzmanagement, Gästeservice-Feedback, Risiko- und Notfallalarmverarbeitung, um zweitens, insbesondere im Hinblick auf den Umsatz, Feedback zu übersehenen Umsatzchancen wie plötzlichen Ereignissen bereitzustellen, und drittens kann es die Standardisierung verbessern Führungsebene der gesamten Hotelkette.

Derzeit haben KI-Digital-Store-Manager viele Szenariomodelle untersucht, darunter Hotelbetriebsindikatormodelle, Hotelauftragsabfragemodelle, Hotelbetriebs-Wissensdatenbankmodelle, interaktive KI-Fragebogenmodelle, KI-Fragenbanken und simulierte Antwortmodelle Zum Aufbau eines KI-Hotelbetriebs Das Datenanalysemodell kann Entscheidungsinformationen für die Diagrammanalyse ausgeben, die für Peer-Datenvergleiche, KPI-Vorhersagen usw. verwendet werden können.

Es ist ersichtlich, dass BTG Homeinns eingehende Untersuchungen und Vorbereitungen zur Gestaltung von KI- und digitalen Transformationsfähigkeiten getroffen hat. Die Geschäftsergebnisse werden wiederum ihr Investitionsvertrauen stärken.

Wang Bo wies auch darauf hin, dass es für Hotels zuvor sehr schwierig und herausfordernd war, eine Standardisierung in Bezug auf Effizienz, Management, Umsatz und tägliches Mitarbeitermanagement zu erreichen. BTG Homeinns hat einige Maßnahmen ergriffen, beispielsweise die Erhöhung der Transparenz und Durchdringung des Managements durch mobile und Online-Tools. Allerdings erfordert die Umsetzung dieser Maßnahmen noch viel Manpower, um Regeln, Modelle und Szenarien zu etablieren und diese dann voranzutreiben. (Generative) KI bietet einen neuen Weg, der die Effizienz der Ausführung und die Transparenz des Managements verändert und gleichzeitig zur Standardisierung des Managements beiträgt.

„KI hat uns ein neues Fenster geöffnet. Aber bei der Einführung von KI müssen wir ruhig denken. Nur große Szenarien können große Industrien erreichen.“(Dieser Artikel wurde zuerst auf Titanium Media APP veröffentlicht, Autor | Yang Li, Herausgeber | Gai Hongda)

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