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Alors que l'industrie hôtelière se redresse dans l'ère post-épidémique, les changements dans le comportement de consommation des clients et le dynamisme des points chauds économiques locaux affectent les nerfs des hôteliers et même de chaque gérant de magasin à tout moment. De l’acquisition de clients les plus importants à l’amélioration de l’efficacité des revenus et à la gestion collaborative numérique en ligne, les hôtels doivent rechercher des changements de manière proactive.

BTG Homeinn Hotel Group (ci-après dénommé « BTG Homeinn »), connu comme l'un des « trois grands » de l'hôtellerie chinoise, compte 6 300 hôtels et 480 000 chambres à travers le pays, selon les dernières données publiques. Au cours des dernières années, grâce à ses fortes capacités opérationnelles, BTG Homeinn a inauguré une phase de développement extrêmement rapide. Elle couvre actuellement le luxe et le haut de gamme, le goût moyen à haut de gamme, la qualité milieu de gamme, le confort classique et la diversité. franchises, vacances de loisirs et autres domaines.

À partir de juillet 2023, BTG Homeinns promouvra le lancement du « AI Digital Store Manager », explorera activement des modèles d'IA à grande échelle et lancera des concours de performances en IA depuis le centre technologique du groupe pour formuler en continu des scénarios de mise en œuvre.

Récemment, dans la « Digital Value Observation Room », Wan Ning, co-fondateur de Titanium Media Group, directeur fondateur d'ITValue et président du Titanium Media Research Institute, s'est entretenu avec Wang Bo, directeur général du BTG Hotel Technology Center. , Wang Bo a révélé que BTG Homeinn est actuellement en train de construire un modèle de prévision du flux de passagers et une base de connaissances « encyclopédie des bénéfices », et d'utiliser de grands modèles pour résumer les modèles et les suggestions d'optimisation de la production, nous pouvons fixer avec précision le prix de 6 300 chambres d'hôtel.

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« Revenue Encyclopedia » est également devenu le module fonctionnel le plus important permettant à BTG Homeinns de créer « AI Digital Store Manager ». Dans le même temps, Wang Bo a également souligné que l'exploration de l'application de l'IA dans des scénarios commerciaux est un élément clé du développement numérique de l'ensemble de l'entreprise. Il a également fait une hypothèse audacieuse : la future organisation sera une organisation basée sur des jumeaux technologiques humains et IA numériques. Si l’IA peut remplacer 40 à 60 % des capacités de travail, elle entraînera un énorme bond en avant dans la productivité organisationnelle. C’est également la force motrice derrière l’adoption ferme de l’IA par BTG Homein.

La logique économique des hôtels a changé

D'après les retours du marché, en particulier depuis le second semestre 2023, la poursuite de la consommation de vacances affecte progressivement la reprise de l'économie hôtelière et montre également de nouvelles tendances.

Le « Rapport 2024 sur le développement de l'industrie hôtelière en Chine » publié en avril de cette année montre qu'à la fin de 2023, le nombre de chaînes d'hôtels en Chine sera d'environ 90 600, soit une augmentation de 28 % par rapport aux 71 000 de 2022. Selon le nombre d'établissements dans les quatre catégories de l'hôtellerie : économique (deux étoiles et moins), milieu de gamme (trois étoiles), haut de gamme (quatre étoiles) et luxe (cinq étoiles et plus), les proportions sont de 78,51. % respectivement, 13,91%, 6,02% et 1,56%. Calculé en fonction du nombre de chambres en chaîne, le taux de chaîne hôtelière est passé de 38,75 % l'année dernière à 40,95 %, dont les taux de chaîne d'hôtels de milieu de gamme et de luxe ont dépassé 55 %.

Le rapport prévoit également que cette année, après plus de dix ans de développement rapide, le taux de croissance de l'industrie hôtelière économique ralentira et la concurrence dans l'industrie hôtelière de milieu de gamme s'intensifiera.

Il n'est pas difficile de constater que les hôtels économiques et de milieu de gamme constituent encore l'industrie de base. Ces hôtels sont souvent destinés aux touristes et aux clients sensibles au prix qui recherchent une certaine classe mais ne peuvent pas être trop chers. En outre, avec la nouvelle augmentation des tarifs de la chaîne hôtelière, la pression concurrentielle des différentes marques d'hôtels s'accroît également.

Concernant les changements dans la structure du marché, Wang Bo a son propre jugement : Premièrement, la structure des groupes de voyages a changé, passant des voyages d'affaires dans le passé aux voyages de loisirs et touristiques qui ont connu une croissance très rapide après la reprise du marché épidémique. Deuxièmement, le jeu entre les actions devient de plus en plus évident. Il existe de moins en moins d’opportunités de croissance progressive. Comparé aux pays développés, le nombre de chambres d'hôtel occupées par 10 000 personnes en Chine est encore relativement faible. Mais en même temps, tout le monde sent qu’il sera de plus en plus difficile d’ouvrir de nouveaux hôtels, et qu’il existe des différences dans la demande et dans le nombre de voyageurs. Troisièmement, l'industrie se concentre progressivement vers le sommet. Les hôtels du futur seront confrontés à des défis croissants en matière de développement, d’exploitation, de talents, de numérisation ou d’autres investissements connexes. Ceci est fondamentalement cohérent avec certaines des tendances indiquées dans les rapports ci-dessus.

Intuitivement, à mesure que la demande du marché évolue, les hôtels doivent s'adapter rapidement aux changements de l'environnement du marché et rechercher activement des moyens innovants et transformationnels pour relever les défis. Sur cette question, les hôtels de différentes marques ont donné des réponses différentes.

Lorsque les hôtels développent l’IA, commencez par le modèle de revenus

BTG Homeinn explore depuis longtemps la numérisation des hôtels, qu'il s'agisse d'attirer des clients en ligne ou via de nouveaux canaux, ou d'utiliser des moyens numériques pour améliorer l'efficacité de la gestion hôtelière, le niveau de service hôtelier et la gestion de la qualité, ainsi que de cibler les hôtels haut de gamme et haut de gamme. hôtels étoilés. Nous avons pris de nombreuses dispositions et mesures pour investir dans la numérisation.

BTG Homeinns envisagera naturellement de tirer parti d’une technologie d’IA relativement mature ou de la co-création industrielle. Dans le format actuel de la chaîne hôtelière principale, le scénario de base de gestion des revenus a en fait la valeur et les avantages de la mise en œuvre de la technologie de l'IA, c'est-à-dire un investissement élevé, un rendement élevé et peut être mis en œuvre.

Selon Wang Bo, l'industrie hôtelière a accumulé de riches données et dispose d'un très haut degré de connaissance du marché et de couverture des hotspots urbains. « Avec une couverture de 580 villes à travers le pays, il est facile de savoir où se trouvent les points chauds, où les points chauds évoluent rapidement et comment saisir les points chauds à court terme pour faire des affaires. modèle pour ces points de revenus.

Qu’est-ce qu’un modèle de revenus ? Pourquoi faire du revenue management ?

Le but de la gestion des revenus est de maximiser les revenus des chambres et d’obtenir les clients les plus rentables. Ce concept est souvent utilisé dans les industries de services telles que l'aviation, l'hôtellerie et les cinémas, et présente les caractéristiques de coûts fixes élevés, d'une capacité de production fixe et de produits non stockables.

Par exemple, le nombre de chambres d'hôtel est fixe et les chambres d'hôtel peuvent être pré-vendues. La valeur des chambres d'hôtel dépend du temps. Si les chambres ne sont pas vendues un certain jour, la valeur des chambres ce jour-là le sera. disparaître. Lorsque la demande de chambres est forte, le directeur de l'hôtel doit vendre les chambres au prix le plus élevé possible ; à l'inverse, lorsque la demande de chambres est faible, le directeur de l'hôtel doit maximiser le nombre de ventes de chambres ;

À cette fin, les hôtels classent souvent les besoins des clients, tels que les clients d'affaires et les touristes de loisirs, les clients sensibles aux prix et en quête de classe. Dans le même temps, la demande des clients à laquelle sont confrontés les hôtels fluctue en fonction du temps, de la saison, de la ville et des événements chauds.

Au cours de chaque période, il y aura certains cycles et modèles. Les directeurs de magasin expérimentés doivent souvent donner des suggestions de prix scientifiques et raisonnables basées sur des modèles résumés à long terme et une analyse de données, combinées à leur propre expérience. Lorsque des événements chauds soudains se produisent, la capacité de réponse de chaque gérant de magasin est souvent mise à l’épreuve.

BTG Homeinns espère utiliser ses capacités d'analyse numérique et ses capacités d'apprentissage de grands modèles d'IA pour définir le modèle de revenus de base de chaque hôtel sur la base du Big Data et de la riche expérience du gérant du magasin, formuler plus rapidement des prévisions de prix des chambres et fournir des raisons spécifiques d'analyse. Cela affectera directement les revenus des chambres de chaque hôtel et saisira les opportunités concurrentielles sur un marché en évolution rapide.

Pour cela, BTG Homeinn a d’abord procédé à un démantèlement logique du revenue management en deux dimensions.

Le premier concerne le flux de passagers. À partir de 2023, BTG Homeinn commencera à prédire le flux de passagers sur la base de grands modèles et inclura des comparaisons historiques des mêmes magasins, des comparaisons de magasins frères dans les quartiers d'affaires, des comparaisons de produits concurrents dans les quartiers d'affaires, des événements chauds, la météo et d'autres facteurs. variables d’analyse. Actuellement, sur la base du modèle de prévision du flux de passagers, des prévisions de trafic peuvent être réalisées pour le même jour, 3 jours, 7 jours et 14 jours. Par exemple, une précision de plus de 80 % peut être obtenue sur 14 jours. de plus de 90% peut être atteint le même jour.

Le deuxième est le prix. Wang Bo a souligné que la première chose que l'équipe espère construire est un modèle de règles, c'est-à-dire définir différentes règles de prix dans des conditions spécifiées pour simuler les ajustements de prix. Cependant, en raison de la particularité de chaque hôtel, il est difficile de vérifier si le modèle de la boîte blanche est correct ou non une fois terminé.

En comparaison, le modèle de la boîte noire, c’est-à-dire la méthode de prévision des prix basée sur l’IA, est plus applicable aux scénarios. La logique de BTG Homeinn est la suivante : premièrement, laisser le modèle apprendre de 500 ou 1 000 directeurs généraux d'hôtels exceptionnels et suivre leurs règles d'ajustement des prix pour trouver des facteurs variables ; model + Combinaisons de modèles d'encyclopédie de rendement pour les grands modèles de langage.

"Tout d'abord, faites des prédictions de modèles de données basées sur d'énormes données, puis créez une encyclopédie des revenus. Après avoir collecté une grande quantité d'expérience en matière de revenus, nous résumons les règles basées sur le grand modèle et expliquons au directeur général de l'hôtel pourquoi ces règles sont établies, y compris le prix. sources, logique d'ajustement des prix, logique de suggestion, etc.", a souligné Wang Bo.

La formation de modèles de domaine privé est difficile

Cependant, la difficulté de construire un grand modèle de domaine privé pour les industries verticales sera différente de celle d'un grand modèle de domaine public formé sur la base de données Internet. En raison de la pénurie d’ensembles de données, de nouveaux défis seront posés à l’apprentissage des connaissances du domaine privé. Ces défis peuvent-ils être résolus en utilisant l’apprentissage par transfert, des bases de connaissances plug-in et en ajustant l’applicabilité des scénarios ?

En réponse aux défis du processus, Wang Bo a souligné : « Dans le domaine privé (côté B), le chemin de la formation/apprentissage de l'IA est très compliqué. C'est pourquoi nous avons commencé à travailler avec des universités célèbres pour mener des recherches sur la façon de rendre les capacités numériques ou les capacités jumelles d’IA de plus en plus populaires. « Proche des meilleures pratiques humaines. »

Prenons l'exemple de Earning Encyclopedia, c'est un chemin de croissance typique. Si les directeurs de magasin expérimentés partagent leur expérience avec l'encyclopédie des revenus, puis laissent le grand modèle effectuer un apprentissage de modèle sur la base de ces échantillons, le taux de croissance du modèle sera considérablement amélioré.

À son avis, contrairement à d'autres scénarios d'IA qui ont été mis en œuvre, tels que les avis clients intelligents par l'IA et le répondeur qui propose une formation de réponse, dont l'essentiel est de générer des réponses basées sur des corpus ou intégrées dans des flux de travail, Yield Encyclopedia est une auto-encyclopédie. plateforme d'apprentissage et d'auto-apprentissage. Le processus de croissance.

" Être capable de générer une nouvelle réponse n'est pas un choix qui lui est explicitement proposé. Cette nouvelle réponse peut être guidée. Cette capacité est ce qui m'attire particulièrement dans les grands modèles. En même temps, nous recherchons aussi un tel apprentissage. ", a souligné Wang Bo.

Grâce aux pratiques ci-dessus, BTG Homeinn a finalement construit son propre « assistant de revenus IA », qui n'est que la première étape. Derrière l'assistant de revenus IA, il y a une idée plus grande : le gestionnaire de magasin numérique IA.

Selon le partage de Wang Bo, le « gestionnaire de magasin numérique IA » dispose actuellement de trois capacités principales : premièrement, 60 % des fonctions répétitives des opérations quotidiennes de l'hôtel sont confiées au gestionnaire de magasin numérique IA, comme l'examen quotidien des affaires, jugement des points chauds du marché, gestion des revenus de l'hôtel, commentaires sur le service client, traitement des risques et des alarmes d'urgence, pour obtenir une assistance opérationnelle, en particulier en termes de revenus, fournir des commentaires sur les opportunités de revenus négligées telles que les événements soudains, troisièmement, il peut améliorer la normalisation ; niveau de gestion de l'ensemble de la chaîne hôtelière.

À l'heure actuelle, les gestionnaires de magasins numériques IA ont exploré de nombreux modèles de scénarios, notamment des modèles d'indicateurs d'exploitation hôtelière, des modèles de requêtes de commandes d'hôtels, des modèles de base de connaissances sur l'exploitation hôtelière, des modèles interactifs de questionnaires IA, des banques de questions IA et des modèles de réponses simulées. pour créer des opérations hôtelières IA Le modèle d'analyse des données peut produire des informations décisionnelles pour l'analyse graphique, qui peuvent être utilisées pour la comparaison des données entre pairs, la prédiction des KPI, etc.

On peut constater que BTG Homeinns a effectué une exploration et des préparatifs approfondis pour façonner les capacités d’IA et de transformation numérique. Les résultats des entreprises renforceront à leur tour leur confiance en matière d’investissement.

Wang Bo a également souligné qu'avant cela, il était très difficile pour les hôtels de parvenir à une standardisation en termes d'efficacité, de gestion, de revenus et de gestion quotidienne des employés. BTG Homeinns a pris certaines mesures, telles que l'augmentation de la transparence et de la pénétration de la gestion via des outils mobiles et en ligne. Cependant, la mise en œuvre de ces mesures nécessite encore beaucoup de main d’œuvre pour établir des règles, des modèles et des scénarios, puis les promouvoir. L'IA (générative) ouvre une nouvelle voie, modifiant l'efficacité de l'exécution et la transparence de la gestion, tout en contribuant également à la normalisation de la gestion.

"L'IA nous a ouvert une nouvelle fenêtre. Mais dans le processus d'adoption de l'IA, nous devons garder une pensée calme. Seuls de grands scénarios peuvent réaliser de grandes industries."(Cet article a été publié pour la première fois sur Titanium Media APP, auteur | Yang Li, éditeur | Gai Hongda)

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