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À medida que a indústria hoteleira recupera na era pós-epidemia, as mudanças no comportamento de consumo dos clientes e a dinâmica dos pontos económicos locais estão a afectar os nervos dos operadores hoteleiros e até de todos os gestores de loja em todos os momentos. Desde a aquisição de clientes mais importantes até à melhoria da eficiência das receitas e à gestão colaborativa digital online, os hotéis precisam de procurar mudanças de forma proativa.

O BTG Homeinn Hotel Group (doravante denominado "BTG Homeinn"), conhecido como um dos "Três Grandes" dos hotéis chineses, possui 6.300 hotéis e 480.000 quartos em todo o país, de acordo com os dados públicos mais recentes. Nos últimos anos, com sua forte capacidade operacional, o BTG Homeinn iniciou um estágio de desenvolvimento extremamente rápido. Atualmente, abrange luxo e gosto sofisticado, de médio a alto padrão, qualidade intermediária, conforto clássico e diversificado. franquias, férias de lazer e outros campos.

A partir de julho de 2023, o BTG Homeinns promoverá o lançamento do "AI Digital Store Manager", explorará ativamente modelos de IA em grande escala e lançará competições de desempenho de IA a partir do centro de tecnologia do grupo para formular continuamente cenários de implementação.

Recentemente, na "Sala de Observação de Valor Digital", Wan Ning, cofundador do Titanium Media Group, diretor fundador do ITValue e presidente do Titanium Media Research Institute, conversou com Wang Bo, gerente geral do BTG Hotel Technology Center. , Wang Bo revelou que o BTG Homeinn está atualmente. Ao construir um modelo de previsão de fluxo de passageiros e uma base de conhecimento de "enciclopédia de lucro", e usando grandes modelos para resumir padrões e sugestões de otimização de saída, podemos precificar com precisão 6.300 quartos de hotel.

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A “Revenue Encyclopedia” também se tornou o módulo funcional mais importante para o BTG Homeinns construir o “AI Digital Store Manager”. Ao mesmo tempo, Wang Bo também destacou que explorar a aplicação da IA ​​em cenários de negócios é uma parte fundamental do desenvolvimento digital de toda a empresa. Ele também fez uma suposição ousada: a futura organização será uma organização baseada em gêmeos de tecnologia digital humana e de IA. Se a IA puder substituir 40% a 60% das capacidades de trabalho, trará um enorme salto na produtividade organizacional. Esta também é a força motriz por trás da adoção firme da IA ​​pelo BTG Homein.

A lógica de negócios dos hotéis mudou

Com base no feedback do mercado, especialmente desde o segundo semestre de 2023, a continuação do consumo nas férias está a afetar gradualmente a recuperação da economia hoteleira e também a apresentar algumas novas tendências.

O "Relatório de Desenvolvimento da Indústria Hoteleira da China de 2024", lançado em abril deste ano, mostra que no final de 2023, o número de cadeias de hotéis na China será de aproximadamente 90.600, um aumento de 28% em relação aos 71.000 em 2022. De acordo com o número de instalações nos quatro níveis da indústria hoteleira: economia (duas estrelas e abaixo), médio (três estrelas), alto padrão (quatro estrelas) e luxo (cinco estrelas e acima), as proporções são 78,51 % respectivamente, 13,91%, 6,02% e 1,56%. Calculada pelo número de quartos encadeados, a tarifa da rede hoteleira passou de 38,75% no ano passado para 40,95%, sendo que a tarifa da rede hoteleira de médio e luxo ultrapassou os 55%.

O relatório também prevê que este ano, após mais de dez anos de rápido desenvolvimento, a taxa de crescimento da indústria hoteleira económica irá abrandar e a concorrência na indústria hoteleira de gama média irá intensificar-se.

Não é difícil descobrir que os hotéis económicos e de gama média ainda são a indústria básica. Estes hotéis são frequentemente dirigidos a turistas e hóspedes sensíveis ao preço que têm uma certa procura de classe, mas não podem ser demasiado caros. Além disso, com o aumento adicional da taxa da cadeia hoteleira, a pressão competitiva de hotéis de diferentes marcas também aumenta ainda mais.

Em relação às mudanças na estrutura do mercado, Wang Bo tem o seu próprio julgamento: Em primeiro lugar, a estrutura dos grupos de viagens mudou, das viagens de negócios no passado para as viagens de lazer e turismo que cresceram muito rapidamente após a recuperação do mercado epidêmico. Em segundo lugar, o jogo entre ações está a tornar-se cada vez mais óbvio. Há cada vez menos oportunidades de crescimento incremental. Se comparado com os países desenvolvidos, o número de quartos de hotel ocupados por 10.000 pessoas na China ainda é relativamente baixo. Mas, ao mesmo tempo, todos também sentem que será cada vez mais difícil abrir novos hotéis e que há diferenças na procura e no número de viajantes. Terceiro, a indústria está gradualmente a concentrar-se no topo. Os hotéis do futuro enfrentarão desafios crescentes em termos de desenvolvimento, operação, talento, digitalização ou outros investimentos relacionados. Isto é basicamente consistente com algumas das tendências mostradas nos relatórios acima.

Intuitivamente, à medida que a procura do mercado muda, os hotéis precisam de se adaptar rapidamente às mudanças no ambiente do mercado e procurar ativamente formas inovadoras e transformacionais para lidar com os desafios. Em torno desta questão, hotéis de diferentes marcas têm dado respostas diferentes.

Quando os hotéis desenvolvem IA, comece com o modelo de receita

O BTG Homeinn vem explorando a digitalização hoteleira há muito tempo, seja atraindo clientes online ou por meio de novos canais, ou usando meios digitais para melhorar a eficiência da gestão hoteleira, o nível de serviço hoteleiro e a gestão da qualidade, bem como visando produtos de alta qualidade e alta qualidade. hotéis estrelas. Tomamos muitos arranjos e medidas para investir na digitalização.

Aproveitar a tecnologia de IA relativamente madura ou a cocriação da indústria é naturalmente algo que o BTG Homeinns considerará. No atual formato de hotel da cadeia principal, o cenário central de gestão de receitas tem, na verdade, o valor e as vantagens da implementação da tecnologia de IA, ou seja, alto investimento, alto rendimento e pode ser implementado.

Na opinião de Wang Bo, a indústria hoteleira acumulou dados valiosos e possui um alto grau de percepção do mercado e cobertura de hotspots urbanos. "Com cobertura de 580 cidades em todo o país, é fácil saber onde estão os pontos críticos, onde os pontos críticos estão mudando rapidamente e como aproveitar os pontos críticos de curto prazo para fazer negócios. Isso exige que forneçamos uma receita ágil modelo para esses pontos de receita ".

O que é um modelo de receita? Por que fazer gerenciamento de receitas?

O objetivo do gerenciamento de receitas é maximizar a receita dos quartos e obter os hóspedes mais lucrativos. Este conceito é frequentemente utilizado em indústrias de serviços, como aviação, hotéis e cinemas, e tem como características altos custos fixos, capacidade de produção fixa e produtos não armazenáveis.

Por exemplo, o número de quartos de hotel é fixo e os quartos de hotel podem ser pré-vendidos. O valor dos quartos de hotel depende do tempo. Se os quartos não forem vendidos num determinado dia, o valor dos quartos nesse dia será. desaparecer. Quando a procura por quartos de hóspedes é elevada, o gestor do hotel necessita de vender quartos ao preço mais elevado possível; inversamente, quando a procura por quartos de hóspedes é baixa, o gestor do hotel deve maximizar o número de vendas de quartos;

Para este fim, os hotéis classificam frequentemente as necessidades dos clientes, tais como clientes de negócios e turistas de lazer, clientes sensíveis ao preço e que procuram classe. Ao mesmo tempo, a demanda dos clientes enfrentada pelos hotéis irá flutuar com o tempo, a estação, a cidade e os eventos quentes.

Dentro de cada período de tempo, haverá determinados ciclos e padrões. Gestores de lojas experientes muitas vezes precisam dar sugestões de preços científicas e razoáveis ​​com base em padrões resumidos de longo prazo e análise de dados, combinados com sua própria experiência. Quando ocorrem alguns eventos repentinos de calor, a capacidade de resposta de cada gerente de loja é frequentemente testada.

O BTG Homeinns espera usar seus recursos de análise digital e recursos de aprendizado de grandes modelos de IA para definir o modelo básico de receita de cada hotel com base em big data e na rica experiência do gerente da loja, e formular previsões de preços de quartos mais rapidamente e fornecer motivos específicos para análise. Afetará diretamente a receita de quartos de cada hotel e aproveitará as oportunidades competitivas no mercado em rápida mudança.

Para tanto, o BTG Homeinn primeiro conduziu um desmantelamento lógico da gestão de receitas em duas dimensões.

Um deles é o fluxo de passageiros. A partir de 2023, o BTG Homeinn começará a prever o fluxo de passageiros com base em grandes modelos e incluirá comparações históricas das mesmas lojas, comparações de lojas irmãs em distritos comerciais, comparações de produtos concorrentes em distritos comerciais, eventos quentes, clima e outros fatores em variáveis ​​de análise. Atualmente, com base no modelo de previsão de fluxo de passageiros, as previsões de tráfego podem ser realizadas para o mesmo dia, 3 dias, 7 dias e 14 dias. Por exemplo, uma precisão de mais de 80% pode ser alcançada em 14 dias e uma precisão. de mais de 90% podem ser alcançados no mesmo dia.

O segundo é o preço. Wang Bo destacou que a primeira coisa que a equipe espera construir é um modelo de regras, ou seja, definir diferentes regras de preços sob condições específicas para simular ajustes de preços. Porém, devido à particularidade de cada hotel, é difícil verificar se o modelo da caixa branca está correto ou não após sua conclusão.

Em comparação, o modelo caixa preta, ou seja, o método de previsão de preços baseado em IA, é mais aplicável a cenários. A lógica do BTG Homeinn é: primeiro, deixar o modelo aprender com 500 ou 1.000 gerentes gerais de hotéis de destaque e seguir suas regras de ajuste de preços para encontrar fatores variáveis; em segundo lugar, conectar-se aos grandes recursos do modelo fornecidos por fabricantes externos para atingir a meta com base em “dados; modelo + combinações de modelos de enciclopédia de rendimento para modelos de linguagem grande.

“Primeiro, fazemos previsões de modelos de dados com base em dados enormes e, em seguida, criamos uma enciclopédia de receitas. Depois de coletar uma grande quantidade de experiência em receitas, resumimos as regras com base no modelo grande e informamos ao gerente geral do hotel por que tais regras são elaboradas, incluindo preço fontes, lógica de ajuste de preços, lógica de sugestão e assim por diante", destacou Wang Bo.

O treinamento de modelos de domínio privado é difícil

No entanto, a dificuldade de construir um grande modelo de domínio privado para indústrias verticais será diferente daquela de um grande modelo de domínio público treinado com base em dados da Internet. Devido à escassez de conjuntos de dados, novos desafios serão trazidos à aprendizagem do conhecimento do domínio privado. Esses desafios podem ser resolvidos usando aprendizagem por transferência, bases de conhecimento plug-in e ajustando a aplicabilidade dos cenários?

Em resposta aos desafios do processo, Wang Bo enfatizou: "No domínio privado (lado B), o caminho do treinamento/aprendizagem em IA é muito complicado. Portanto, começamos a trabalhar com universidades famosas para conduzir pesquisas sobre como fazer capacidades digitais ou capacidades gêmeas de IA cada vez mais populares." Perto das melhores práticas humanas."

Tomemos como exemplo a Earning Encyclopedia, é um caminho típico de crescimento. Se gerentes de loja experientes compartilharem sua experiência com a enciclopédia de receita e, em seguida, permitirem que o modelo grande execute o aprendizado do modelo com base nessas amostras, a taxa de crescimento do modelo será bastante aumentada.

Em sua opinião, ao contrário de outros cenários de IA que foram implementados, como avaliações inteligentes de clientes de IA e o atendente que fornece treinamento de atendimento, cujo núcleo é gerar respostas com base em corpora ou integradas em fluxos de trabalho, a Enciclopédia de Rendimento é uma auto-enciclopédia. plataforma de aprendizagem e autoaprendizagem O processo de crescimento.

"Ser capaz de gerar uma nova resposta não é uma escolha que lhe é explicitamente dita. Essa nova resposta pode ser orientada. Essa capacidade é o que me atrai particularmente nos grandes modelos. Ao mesmo tempo, também buscamos esse aprendizado caminho, porque privado A aprendizagem de modelos em grande escala é inevitável. Talvez possamos encontrar alguns cenários particularmente adequados no futuro e, através da aprendizagem contínua, os modelos se tornarão cada vez mais viáveis", destacou Wang Bo.

Através das práticas acima, o BTG Homeinn finalmente construiu seu próprio “assistente de receita de IA”, que é apenas o primeiro passo. Por trás do assistente de receita de IA, há uma ideia maior - gerente de loja digital de IA.

De acordo com o compartilhamento de Wang Bo, o “gerente de loja digital de IA” tem atualmente três capacidades principais: primeiro, 60% das funções repetitivas das operações diárias do hotel são entregues ao gerente de loja digital de IA, como revisão diária de negócios, julgamento de pontos críticos de mercado, gestão de receitas de hotéis, feedback de serviço de hóspedes, processamento de alarmes de risco e emergência, para obter assistência operacional em segundo lugar, especialmente em termos de receitas, fornecer feedback sobre oportunidades de receitas negligenciadas, como eventos repentinos; terceiro, pode melhorar a padronização; nível de gestão de toda a cadeia hoteleira.

Atualmente, os gerentes de lojas digitais de IA exploraram muitos modelos de cenários, incluindo modelos de indicadores de operação de hotéis, modelos de consulta de pedidos de hotéis, modelos de base de conhecimento de operações de hotéis, modelos interativos de questionários de IA, bancos de perguntas de IA e modelos de respostas simuladas. para construir operações de hotéis de IA O modelo de análise de dados pode gerar informações de tomada de decisão para análise de gráficos, que podem ser usadas para comparação de dados de pares, previsão de KPI, etc.

Pode-se ver que o BTG Homeinns fez explorações e preparativos aprofundados para moldar a IA e as capacidades de transformação digital. Os resultados empresariais, por sua vez, aumentarão a confiança dos seus investimentos.

Wang Bo também destacou que antes disso era muito difícil e desafiador para os hotéis alcançar a padronização em termos de eficiência, gestão, receita e gestão diária dos funcionários. O BTG Homeinns tomou algumas medidas, como aumentar a transparência e a penetração da gestão por meio de ferramentas mobile e online. Contudo, a implementação destas medidas ainda requer muita mão de obra para estabelecer regras, modelos e cenários, e depois promovê-los. A IA (generativa) fornece um novo caminho, mudando a eficiência da execução e a transparência da gestão, ao mesmo tempo que ajuda a alcançar a padronização da gestão.

"A IA abriu uma nova janela para nós. Mas no processo de adoção da IA, devemos manter o pensamento calmo. Somente grandes cenários podem alcançar grandes indústrias."(Este artigo foi publicado pela primeira vez no Titanium Media APP, autor | Yang Li, editor | Gai Hongda)

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