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전염병 이후 호텔 산업이 회복됨에 따라 고객 소비 행동의 변화와 지역 경제 핫스팟의 추진은 호텔 운영자는 물론 모든 매장 관리자의 신경에 항상 영향을 미치고 있습니다. 가장 핵심적인 고객 확보부터 수익 효율성 개선 및 디지털 온라인 협업 관리에 이르기까지 호텔은 적극적으로 변화를 모색해야 합니다.

최신 공개 자료에 따르면 중국 호텔 빅3 중 하나로 알려진 BTG 홈인 호텔 그룹(이하 'BTG 홈인')은 전국에 6,300개의 호텔과 48만 개의 객실을 보유하고 있다. 지난 몇 년 동안 강력한 운영 능력을 바탕으로 BTG Homeinn은 현재 럭셔리 및 고급, 중급 수준의 맛, 중급 품질, 클래식한 편안함, 다양한 제품을 포괄하는 매우 빠른 개발 단계를 시작했습니다. 프랜차이즈, 레저 휴가 및 기타 분야.

BTG 홈인스는 2023년 7월부터 'AI 디지털 스토어 매니저' 출시를 추진하고, 대규모 AI 모델을 적극적으로 발굴하며, 그룹 기술센터에서 AI 성능 대회를 열어 구현 시나리오를 지속적으로 수립할 예정이다.

최근 '디지털 가치 관찰실'에서는 티타늄 미디어 그룹 공동 창립자이자 ITValue 창립 이사이자 티타늄 미디어 연구소 소장인 Wan Ning이 BTG 호텔 기술 센터 총책임자 Wang Bo와 인터뷰를 진행했습니다. Wang Bo는 BTG Homeinn이 현재 승객 흐름 예측 모델과 "이익 백과사전" 지식 기반을 구축하고 대규모 모델을 사용하여 패턴을 요약하고 최적화 제안을 출력함으로써 6,300개 호텔 객실의 가격을 정확하게 책정할 수 있다고 밝혔습니다.

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“수익 백과사전”은 BTG Homeinns가 “AI 디지털 매장 관리자”를 구축하는 데 가장 중요한 기능 모듈로 성장했습니다. 동시에 Wang Bo는 비즈니스 시나리오에서 AI 적용을 탐구하는 것이 전체 기업의 디지털 발전의 핵심 부분이라고 지적했습니다. 그는 또한 미래 조직은 인간과 AI 디지털 기술 트윈을 기반으로 하는 조직이 될 것이라는 과감한 가정도 내놨다. AI가 업무 역량의 40~60%를 대체할 수 있다면 조직 생산성이 크게 향상될 것입니다. 이는 BTG Homein이 AI를 확고히 수용하는 원동력이기도 합니다.

호텔의 비즈니스 로직이 바뀌었다

시장 피드백에 따르면, 특히 2023년 하반기부터 지속적인 휴가 소비가 호텔 경기 회복에 점차 영향을 미치고 있으며, 새로운 추세도 나타나고 있습니다.

올해 4월 발표된 '2024년 중국 호텔 산업 발전 보고서'에 따르면 2023년 말 기준 중국 내 체인 호텔 수는 약 9만600개로 2022년 7만1000개에 비해 28% 증가할 전망이다. 호텔업계 4개 등급인 이코노미(2성급 이하), 중급(3성급), 고급(4성급), 럭셔리(5성급 이상)의 시설 수에 따르면 비율은 78.51이다. %, 각각 13.91%, 6.02%, 1.56%. 체인 객실 수로 계산하면 호텔 체인 비율은 지난해 38.75%에서 40.95%로 늘었고, 그 중 중급 및 고급 호텔 체인 비율이 55%를 넘어섰다.

보고서는 또한 10여년 간의 급속한 발전을 거쳐 올해는 저가 호텔 산업의 성장률이 둔화되고 중급 호텔 산업의 경쟁이 더욱 심화될 것이라고 전망했다.

중저가 호텔이 여전히 기본 산업이라는 사실을 찾는 것은 어렵지 않습니다. 이러한 호텔은 가격에 민감한 관광객과 특정 수준을 추구하지만 너무 비싸서는 안 되는 고객을 대상으로 하는 경우가 많습니다. 또한 호텔 체인 비율이 더욱 높아짐에 따라 다양한 브랜드 호텔의 경쟁 압력도 더욱 높아지고 있습니다.

시장 구조의 변화에 ​​대해 Wang Bo는 자신의 판단을 내렸습니다. 첫째, 과거 비즈니스 여행에서 전염병 시장이 회복된 후 매우 빠르게 성장한 레저 및 관광 여행으로 여행 그룹의 구조가 변경되었습니다. 둘째, 주식 간의 게임이 점점 더 분명해지고 있습니다. 점진적인 성장을 위한 기회는 점점 줄어들고 있습니다. 선진국과 비교하면 중국의 1만명이 차지하는 호텔 객실 수는 여전히 상대적으로 적다. 그러나 동시에 모든 사람들은 새로운 호텔을 오픈하는 것이 점점 더 어려워질 것이라고 느끼고 있으며, 수요와 여행자 수에도 차이가 있습니다. 셋째, 업계가 점차 상위권으로 집중하고 있다. 미래의 호텔은 개발, 운영, 인재, 디지털화 또는 기타 관련 투자에서 점점 더 많은 어려움에 직면하게 될 것입니다. 이는 기본적으로 위 보고서에 표시된 일부 추세와 일치합니다.

직관적으로, 시장 수요가 변화함에 따라 호텔은 시장 환경의 변화에 ​​신속하게 적응하고 과제를 해결하기 위한 혁신적이고 변혁적인 방법을 적극적으로 모색해야 합니다. 이 문제에 대해 여러 브랜드의 호텔들이 서로 다른 답변을 내놓았습니다.

호텔이 AI를 개발할 때 수익 모델부터 시작하세요

BTG Homeinn은 온라인이나 새로운 채널을 통해 고객을 유치하거나 디지털 수단을 사용하여 호텔 관리 효율성, 호텔 서비스 수준 및 품질 관리를 개선하고 고급 및 고급 고객을 대상으로 하는 등 오랫동안 호텔 디지털화를 탐구해 왔습니다. 우리는 디지털화에 투자하기 위해 많은 준비와 조치를 취했습니다.

상대적으로 성숙한 AI 기술이나 업계 공동 창작을 활용하는 것은 당연히 BTG Homeinns가 고려할 사항입니다. 현재 메인 체인 호텔 형식에서 핵심 수익 관리 시나리오는 실제로 AI 기술 구현의 가치와 장점, 즉 높은 투자, 높은 생산량을 가지며 구현 가능합니다.

Wang Bo의 견해에 따르면 호텔 산업은 풍부한 데이터를 축적했으며 매우 높은 수준의 시장 통찰력과 도시 핫스팟 범위를 보유하고 있습니다. "전국 580개 도시를 커버하여 핫스팟이 어디인지, 어디에서 핫스팟이 급격하게 변화하는지, 단기적으로 핫스팟을 어떻게 점유하여 비즈니스를 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 이를 위해서는 민첩한 수익 제공이 필요합니다. 이러한 수익 포인트에 대한 모델입니다.

수익 모델이란 무엇입니까? 수익관리를 왜 하는가?

수익 관리의 목적은 객실 수익을 극대화하고 가장 수익성 있는 고객을 확보하는 것입니다. 이 개념은 항공, 호텔, 영화관 등 서비스 산업에서 자주 사용되며, 높은 고정비, 고정된 생산 능력, 비저장 제품이라는 특징을 가지고 있습니다.

예를 들어, 호텔 객실 수는 고정되어 있으며, 호텔 객실 가치는 특정 날짜에 객실이 판매되지 않은 경우 해당 날짜의 객실 가치에 따라 달라질 수 있습니다. 사라지다. 객실에 대한 수요가 높을 때 호텔 매니저는 가능한 가장 높은 가격에 객실을 판매해야 하며, 객실 수요가 낮을 때 호텔 매니저는 객실 판매 수를 최대화해야 합니다.

이를 위해 호텔에서는 비즈니스 고객, 레저 관광객, 가격에 민감한 고객, 계층 추구 고객 등 고객 요구를 분류하는 경우가 많습니다. 동시에 호텔이 직면한 고객 수요는 시간, 계절, 도시, 핫 이벤트에 따라 변동될 것입니다.

각 기간 내에는 특정 주기와 패턴이 있습니다. 숙련된 매장 관리자는 자신의 경험을 바탕으로 장기적으로 요약된 패턴과 데이터 분석을 바탕으로 과학적이고 합리적인 가격을 제안해야 하는 경우가 많습니다. 갑작스러운 핫 이벤트가 발생하면 각 매장 관리자의 대응 능력이 테스트되는 경우가 많습니다.

BTG 홈인스는 디지털 분석 역량과 AI 대형 모델 학습 역량을 활용해 빅데이터와 매장 관리자의 풍부한 경험을 바탕으로 각 호텔의 기본 수익 모델을 정의하고 객실 가격 예측을 보다 신속하게 공식화하며 분석을 위한 구체적인 이유를 제공하기를 희망하고 있다. 이는 각 호텔의 객실 매출에 직접적인 영향을 미치며 급변하는 시장에서 경쟁 기회를 포착하게 됩니다.

이를 위해 BTG Homeinn은 먼저 수익 관리를 두 가지 차원에서 논리적으로 해체했습니다.

하나는 승객 흐름이다. 2023년부터 BTG Homeinn은 대형 모델을 기반으로 승객 흐름을 예측하기 시작하며 동일한 매장의 과거 비교, 비즈니스 구역 내 형제 매장 비교, 비즈니스 구역 내 경쟁 제품 비교, 핫 이벤트, 날씨 및 기타 요소를 포함합니다. 분석 변수. 현재 승객 흐름 예측 모델을 기반으로 당일, 3일, 7일, 14일에 대한 교통 예측이 가능하며, 예를 들어 14일에는 80% 이상의 정확도를 달성할 수 있다. 90% 이상을 당일에 달성할 수 있습니다.

두 번째는 가격이다. Wang Bo는 팀이 가장 먼저 구축하고자 하는 것은 규칙 모델, 즉 가격 조정을 시뮬레이션하기 위해 특정 조건에서 다양한 가격 규칙을 설정하는 것이라고 지적했습니다. 하지만 각 호텔의 특수성으로 인해 화이트박스 모델이 완성된 후 정확한지 여부를 검증하기는 어렵습니다.

이에 비해 블랙박스 모델, 즉 AI 기반 가격 예측 방식이 시나리오에 더 적합하다. BTG Homeinn의 논리는 다음과 같습니다. 첫째, 모델이 500~1,000명의 뛰어난 호텔 총책임자로부터 학습하고 가격 조정 규칙에 따라 가변 요인을 찾도록 하고, 둘째, 외부 제조업체가 제공하는 대규모 모델 기능에 연결하여 "데이터"를 기반으로 목표를 달성합니다. 모델 + 대규모 언어 모델을 위한 백과사전 모델 조합.”

“먼저, 방대한 데이터를 바탕으로 데이터 모델 예측을 하고, 수익 백과사전을 만듭니다. 많은 수익 경험을 모은 뒤, 대형 모델을 바탕으로 규칙을 정리하고, 호텔 총지배인에게 가격을 비롯해 왜 그런 규칙이 그려지는지 알려줍니다. 출처, 가격 조정 논리, 제안 논리 등”이라고 Wang Bo는 지적했습니다.

비공개 도메인 모델의 교육이 어렵습니다.

그러나 수직 산업을 위한 대규모 프라이빗 도메인 모델 구축의 어려움은 인터넷 데이터를 기반으로 훈련된 대규모 퍼블릭 도메인 모델의 어려움과 다를 것입니다. 데이터 세트의 부족으로 인해 민간 영역 지식 학습에 새로운 도전이 제기될 것입니다. 전이 학습, 플러그인 지식 기반 및 시나리오 적용 가능성 조정을 사용하여 이러한 문제를 해결할 수 있습니까?

왕보는 이 과정에서 겪는 어려움에 대해 "사설 영역(B측)에서 AI 훈련/학습의 경로가 매우 복잡하다"며 "그래서 우리는 유명 대학과 협력해 AI를 만드는 방법에 대한 연구를 진행하기 시작했다"고 강조했다. 디지털 기능이나 AI 트윈 기능이 점점 더 대중화되고 있습니다." 인간의 모범 사례에 가깝습니다."

Earning Encyclopedia를 예로 들면, 이는 전형적인 성장 경로입니다. 숙련된 매장 관리자들이 수익 백과사전에 대한 경험을 공유하고, 대형 모델이 이러한 샘플을 기반으로 모델 학습을 수행하게 하면 모델의 성장률이 크게 향상될 것입니다.

그에 따르면 AI 지능형 고객 리뷰, 답변 교육을 제공하는 응답 소년 등 구현된 다른 AI 시나리오와 달리 말뭉치를 기반으로 답변을 생성하거나 워크플로우에 통합되는 것이 핵심인 Yield Encyclopedia는 자체적인 것입니다. 학습과 자기학습 플랫폼으로 성장하는 과정입니다.

"새로운 답변을 생성할 수 있다는 것은 그에게 명시적으로 말해 주는 선택이 아닙니다. 이 새로운 답변은 안내될 수 있습니다. 이 능력은 특히 대형 모델에 대해 제가 매력을 느끼는 이유입니다. 동시에 우리는 그러한 학습도 찾고 있습니다. 대규모 모델의 학습은 불가피하기 때문에 미래에는 특히 적합한 시나리오를 찾을 수 있으며 지속적인 학습을 통해 모델의 실행 가능성이 점점 더 높아질 것입니다."라고 Wang Bo는 지적했습니다.

위의 관행을 통해 BTG Homeinn은 마침내 첫 번째 단계에 불과한 자체 "AI 수익 도우미"를 구축했습니다. AI 매출비서 뒤에는 더 큰 아이디어, 즉 AI 디지털 매장 관리자가 있다.

왕보의 공유에 따르면 현재 'AI 디지털 매장 관리자'는 세 가지 주요 기능을 갖고 있다. 첫째, 일일 업무 리뷰, 시장 핫스팟 판단, 호텔 수익 관리, 고객 서비스 피드백, 위험 및 긴급 경보 처리, 둘째, 특히 수익 측면에서 갑작스런 이벤트와 같이 간과된 수익 기회에 대한 피드백을 제공하고, 표준화된 기능을 개선할 수 있습니다. 전체 호텔 체인의 관리 수준.

현재 AI 디지털 매장 관리자는 호텔 운영 지표 모델, 호텔 주문 쿼리 모델, 호텔 운영 지식 기반 모델, AI 설문지 대화형 모델, AI 질문 은행 및 시뮬레이션 답변 모델을 포함한 다양한 시나리오 모델을 탐색했습니다. AI 호텔 운영 구축 데이터 분석 모델은 차트 분석을 위한 의사결정 정보를 출력할 수 있으며, 이는 피어 데이터 비교, KPI 예측 등에 사용될 수 있습니다.

BTG Homeinns는 AI 및 디지털 혁신 역량을 형성하기 위해 심층적인 탐구와 준비를 해왔다는 것을 알 수 있습니다. 사업 결과는 결국 투자 신뢰도를 높일 것입니다.

왕보는 또한 그 전에는 호텔이 효율성, 관리, 수익, 일일 직원 관리 측면에서 표준화를 달성하는 것이 매우 어렵고 도전적이었다고 지적했습니다. BTG Homeinns는 모바일 및 온라인 도구를 통해 관리의 투명성과 침투성을 높이는 등 몇 가지 조치를 취했습니다. 그러나 이러한 조치를 실행하려면 규칙, 모델 및 시나리오를 수립하고 이를 홍보하는 데 여전히 많은 인력이 필요합니다. (제너러티브) AI는 실행 효율성과 관리 투명성을 변화시키는 새로운 길을 제시하는 동시에 관리 표준화를 달성하는 데 도움을 줍니다.

"AI는 우리에게 새로운 창을 열었습니다. 그러나 AI를 수용하는 과정에서 우리는 차분한 사고를 유지해야 합니다. 큰 시나리오만이 큰 산업을 달성할 수 있습니다."(이 기사는 Titanium Media APP에 처음 게재되었습니다. 작성자 | Yang Li, 편집자 | Gai Hongda)

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