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ホテル業界が感染症流行後の時代に回復するにつれて、顧客の消費行動の変化と地域経済のホットスポットの推進は、ホテル運営者、さらにはすべての店舗マネージャーの神経に常に影響を与えています。最もコアな顧客の獲得から収益効率の向上、デジタルオンラインでの共同管理に至るまで、ホテルは積極的に変化を模索する必要があります。

最新の公開データによると、中国ホテルの「ビッグ 3」の 1 つとして知られる BTG ホームイン ホテル グループ (以下、「BTG ホームイン」) は、全国に 6,300 のホテルと 480,000 の客室を擁しています。過去数年間にわたり、BTG Homeinn はその強力な運営能力により、非常に急速な発展段階を迎えており、現在、高級品、ハイエンド、ミッドレンジからハイエンドのテイスト、ミッドレンジの品質、クラシックな快適さ、多様化をカバーしています。フランチャイズ、レジャー休暇、その他の分野。

2023年7月から、BTG Homeinnsは「AIデジタルストアマネージャー」の立ち上げを推進し、大規模なAIモデルを積極的に検討し、グループのテクノロジーセンターからAIパフォーマンスコンテストを立ち上げ、継続的に導入シナリオを策定していきます。

最近、「デジタル価値観察室」で、Titanium Media Group の共同創設者、ITValue の創設者取締役、Titanium Media Research Institute の社長である Wan Ning 氏が、BTG Hotel Technology Center のゼネラルマネージャーである Wang Bo 氏と対談しました。 , Wang Bo 氏は、BTG Homeinn が現在、乗客流動予測モデルと「利益百科事典」ナレッジ ベースを構築し、大規模なモデルを使用してパターンを要約し、最適化の提案を出力することで、6,300 室のホテルの客室の価格を正確に設定できることを明らかにしました。

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「収益百科事典」は、BTG Homeinns が「AI デジタル ストア マネージャー」を構築するための最も重要な機能モジュールにも成長しました。同時に、Wang Bo 氏は、ビジネス シナリオにおける AI の適用を検討することが、企業全体のデジタル開発の重要な部分であるとも指摘しました。彼はまた、将来の組織は人間と AI デジタル テクノロジーの双子に基づいた組織になるだろうという大胆な仮定も述べました。 AI が業務能力の 40% ～ 60% を置き換えることができれば、組織の生産性は大幅に向上します。これは、BTG Homein が AI を積極的に採用する原動力でもあります。

ホテルのビジネスロジックが変わった

市場のフィードバックに基づくと、特に 2023 年後半以降、継続的な休日消費はホテル経済の回復に徐々に影響を及ぼしており、また、いくつかの新しい傾向も示しています。

今年4月に発表された「2024年中国ホテル産業発展報告」によると、2023年末時点で中国のチェーンホテル数は約9万600軒となり、2022年の7万1000軒から28％増加する。ホテル業界のエコノミー（2つ星以下）、ミッドレンジ（3つ星）、ハイエンド（4つ星）、ラグジュアリー（5つ星以上）の4等級の施設数の割合は78.51施設となっている。それぞれ、13.91%、6.02%、1.56%でした。チェーン化された客室数から計算すると、ホテルチェーン率は昨年の38.75％から40.95％に増加し、このうち中級ホテルと高級ホテルチェーンの割合は55％を超えた。

同報告書はまた、10年以上の急速な発展を経て、今年は格安ホテル業界の成長率が鈍化し、中級ホテル業界の競争が激化すると予測している。

低価格および中価格帯のホテルが依然として基本的な産業であることは、難しくありません。これらのホテルは、多くの場合、価格に敏感な旅行者や、ある程度の高級感はあるものの、高すぎることはできないというゲストをターゲットとしています。さらに、ホテルチェーン率のさらなる上昇に伴い、さまざまなブランドのホテル間の競争圧力もさらに高まっています。

市場構造の変化について、王波氏は独自の判断をしている。まず、旅行グループの構造が過去のビジネス旅行から、疫病市場の回復後に急速に成長したレジャー・観光旅行へと変化した。第二に、株式間の競争がますます明白になってきています。段階的な成長の機会はますます少なくなっています。先進国と比較すると、中国では1万人が利用するホテルの客室数はまだ相対的に少ない。しかし同時に、ホテルの新規開業はますます難しくなり、需要や旅行者の数にも差があると誰もが感じています。第三に、業界は徐々にトップに向かって集中しつつあります。将来のホテルは、開発、運営、人材、デジタル化、その他の関連投資において、ますます多くの課題に直面することになります。これは基本的に、上記のレポートで示された傾向の一部と一致しています。

直感的には、市場の需要が変化するにつれて、ホテルは市場環境の変化に迅速に適応し、課題に対処するための革新的かつ変革的な方法を積極的に模索する必要があります。この問題に関して、さまざまなブランドのホテルがさまざまな答えを出しました。

ホテルが AI を開発する場合は、収益モデルから始めます

BTG Homeinn は、オンラインや新しいチャネルを通じて集客するか、デジタル手段を使用してホテルの管理効率、ホテルのサービス レベルと品質管理を向上させるか、高級ホテルや高級ホテルをターゲットにするかにかかわらず、ホテルのデジタル化を長年にわたって模索してきました。スターホテルでは、デジタル化への投資に向けてさまざまな準備と対策を講じてきました。

比較的成熟した AI テクノロジーや業界の共創を活用することは、BTG Homeinns にとって当然検討されることです。現在の主要チェーンのホテル形式では、中核となる収益管理シナリオには実際に AI テクノロジー実装の価値と利点、つまり高投資、高生産性があり、実装可能です。

Wang Bo 氏の見解では、ホテル業界は豊富なデータを蓄積しており、非常に高度な市場洞察と都市のホットスポットをカバーしています。 「全国 580 都市をカバーしているため、ホット スポットがどこにあるか、ホット スポットが急速に変化していること、ビジネスを行うために短期的なホット スポットをどのように確保するかを簡単に知ることができます。そのためには、機敏な収益を提供する必要があります。これらの収益ポイントのモデル。」

収益モデルとは何ですか?なぜ収益管理を行うのか?

レベニューマネジメントの目的は、客室収益を最大化し、最も収益性の高いゲストを獲得することです。この概念は、航空、ホテル、映画館などのサービス産業でよく使用され、固定費が高く、生産能力が固定され、製品が保管できないという特徴があります。

たとえば、ホテルの部屋の数は固定されており、ホテルの部屋の価値は時間に依存します。特定の日に部屋が売れなかった場合、その日の部屋の価値は変わります。消える。客室の需要が高い場合、ホテル マネージャーは可能な限り高い価格で客室を販売する必要があり、逆に、客室の需要が低い場合、ホテル マネージャーは客室の販売数を最大化する必要があります。

この目的のために、ホテルは多くの場合、ビジネス客とレジャー旅行者、価格に敏感な顧客と高級感を求める顧客など、顧客のニーズを分類します。同時に、ホテルが直面する顧客の需要は、時間、季節、都市、注目のイベントによって変動します。

各期間内には、特定のサイクルとパターンがあり、経験豊富な店舗マネージャーは、長期的に要約されたパターンとデータ分析に基づいて、自身の経験と組み合わせて、科学的で合理的な価格の提案を行う必要があります。突発的なホットイベントが発生すると、各店長の対応力が試されることが多い。

BTG Homeinnsは、デジタル分析機能とAI大規模モデル学習機能を利用して、ビッグデータと店長の豊富な経験に基づいて各ホテルの基本的な収益モデルを定義し、宿泊料金予測をより迅速に策定し、その理由を具体的に分析できるようにしたいと考えています。各ホテルの客室収益に直接影響を与え、急速に変化する市場での競争機会を把握します。

この目的を達成するために、BTG Homeinn はまず収益管理を 2 次元で論理的に解体しました。

1つは乗客の流れです。 2023 年から、BTG Homeinn は大規模なモデルに基づいて乗客の流れを予測し始めます。これには、同じ店舗の過去の比較、ビジネス地区の兄弟店の比較、ビジネス地区の競合製品の比較、注目のイベント、天候、その他の要因が含まれます。分析変数。現在、乗客流動予測モデルに基づいて、同日、3 日間、7 日間、14 日間の交通量予測を実現できます。たとえば、14 日間では 80% 以上の精度を達成できます。 90％以上を即日達成可能です。

2つ目は価格です。 Wang Bo 氏は、チームが最初に構築したいのはルール モデル、つまり、価格調整をシミュレートするために指定された条件下でさまざまな価格ルールを設定することであると指摘しました。しかし、各ホテルの特性上、ホワイトボックスモデルが完成後に正しいかどうかを検証することは困難です。

それに比べて、ブラックボックスモデル、つまりAIに基づく価格予測手法は、よりシナリオに適用しやすいと言えます。 BTG Homeinn のロジックは次のとおりです。まず、モデルに 500 人または 1,000 人の優れたホテルの総支配人から学習させ、その価格調整ルールに従って変動要因を見つけます。次に、外部メーカーが提供する大規模なモデル機能に接続して、「データ」に基づいて目標を達成します。大規模言語モデルのためのモデル + イールド エンサイクロペディア モデルの組み合わせ。」

「まず、膨大なデータに基づいてデータモデルを予測し、次に収益事典を作成します。大量の収益経験を収集した後、大規模なモデルに基づいてルールをまとめ、ホテルの総支配人に、なぜそのようなルールが導き出されたのかを価格も含めて伝えます」ソース、価格調整ロジック、提案ロジックなど」とWang Bo氏は指摘した。

プライベート ドメイン モデルのトレーニングは困難です

ただし、垂直産業向けの大規模なプライベート ドメイン モデルを構築する難しさは、インターネット データに基づいてトレーニングされた大規模なパブリック ドメイン モデルのそれとは異なります。データセットの不足により、プライベートドメインの知識の学習には新たな課題がもたらされるでしょう。これらの課題は、転移学習、プラグイン知識ベース、シナリオの適用可能性の調整を使用して解決できるでしょうか?

その過程での課題に対して、Wang Bo 氏は、「民間領域 (B サイド) では、AI のトレーニング/学習の道筋は非常に複雑です。そのため、有名大学と協力して、どのようにAI を学習するかについて研究を開始しました。」と強調しました。デジタル機能や AI ツイン機能がますます普及するようになります。「人間のベスト プラクティスに近いものになります。」

収益百科事典を例に挙げると、これは典型的な成長経路です。経験豊富な店舗マネージャーが収益百科事典で自分の経験を共有し、これらのサンプルに基づいて大規模モデルにモデル学習を実行させると、モデルの成長率が大幅に向上します。

同氏の見解では、AI インテリジェントな顧客レビューや応答トレーニングを提供する応答ボーイなど、これまでに実装されてきた他の AI シナリオとは異なり、その核となるのは、コーパスに基づいて回答を生成するか、ワークフローに統合された収益百科事典です。学習と自己学習のプラットフォーム。

「新しい答えを生み出すことができるかどうかは、彼に明示的に言われる選択ではありません。この新しい答えは導くことができます。この能力が、私が特に大型モデルに惹かれる点です。同時に、私たちはそのような学びも求めています」大規模なモデルの学習は避けられないため、将来的には特に適切なシナリオが見つかる可能性があり、継続的な学習を通じてモデルはますます実用的になるでしょう」と Wang Bo 氏は指摘しました。

上記の実践を通じて、BTG Homeinn は最終的に独自の「AI 収益アシスタント」を構築しましたが、これは最初のステップにすぎません。 AI 収益アシスタントの背後には、AI デジタル ストア マネージャーというより大きなアイデアがあります。

Wang Bo 氏の共有によると、「AI デジタル ストア マネージャー」には現在 3 つの主な機能があります。まず、日々の業務レビューなど、ホテルの日常業務の反復的な機能の 60% が AI デジタル ストア マネージャーに引き継がれます。市場のホットスポットの判断、ホテルの収益管理、ゲストサービスのフィードバック、リスクおよび緊急警報の処理、第 2 に、特に収益の面で、突発的なイベントなどの見落とされている収益機会に関するフィードバックを提供します。ホテルチェーン全体の管理レベル。

現在、AI デジタル ストア マネージャーは、ホテル運営指標モデル、ホテル注文クエリ モデル、ホテル運営ナレッジ ベース モデル、AI アンケート インタラクティブ モデル、AI 質問バンク、模擬回答モデルなど、多くのシナリオ モデルを検討しています。将来的には、これらも計画しています。 AI ホテル運営を構築する データ分析モデルは、チャート分析のための意思決定情報を出力でき、ピアデータの比較や KPI 予測などに使用できます。

BTG Homeinns が AI およびデジタル変革機能の形成において綿密な調査と準備を行ってきたことがわかります。ビジネスの結果により、投資に対する信頼感も高まります。

ワン・ボー氏はまた、これまでホテルが効率、管理、収益、日々の従業員管理の面で標準化を達成するのは非常に難しく、挑戦的だったと指摘した。 BTG Homeinns は、モバイルおよびオンライン ツールを通じて管理の透明性と浸透を高めるなどの措置を講じています。しかし、これらの施策を実施するには、ルールやモデル、シナリオを策定し、推進するために依然として多くのマンパワーが必要です。 （生成的）AI は新たな道を提供し、実行効率と経営の透明性を変えると同時に、経営の標準化の実現にも貢献します。

「AI は私たちに新たな窓を開きました。しかし、AI を受け入れる過程で、私たちは冷静な思考を維持する必要があります。大きなシナリオだけが大きな産業を達成することができます。」と Wang Bo 氏は言いました。(この記事は最初に Titanium Media APP に掲載されました。著者 | Yang Li、編集者 | Gai Honda)

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