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A medida que la industria hotelera se recupera en la era post-epidemia, los cambios en el comportamiento de consumo de los clientes y el impulso de los puntos económicos locales están afectando los nervios de los operadores hoteleros e incluso de todos los gerentes de tiendas en todo momento. Desde la adquisición de clientes más importantes hasta la mejora de la eficiencia de los ingresos y la gestión colaborativa digital en línea, los hoteles deben buscar cambios de manera proactiva.

BTG Homeinn Hotel Group (en adelante "BTG Homeinn"), conocido como uno de los "Tres Grandes" de hoteles chinos, cuenta con 6.300 hoteles y 480.000 habitaciones en todo el país, según los últimos datos públicos. En los últimos años, con sus sólidas capacidades operativas, BTG Homeinn ha marcado el comienzo de una etapa de desarrollo extremadamente rápida. Actualmente cubre lujo y gusto de gama alta, media a alta, calidad de gama media, confort clásico y diversificado. franquicias, vacaciones de ocio y otros campos.

A partir de julio de 2023, BTG Homeinns promoverá el lanzamiento del "AI Digital Store Manager", explorará activamente modelos de IA a gran escala y lanzará competiciones de rendimiento de IA desde el centro tecnológico del grupo para formular continuamente escenarios de implementación.

Recientemente, en la "Sala de observación del valor digital", Wan Ning, cofundador de Titanium Media Group, director fundador de ITValue y presidente del Titanium Media Research Institute, conversó con Wang Bo, director general de BTG Hotel Technology Center. Wang Bo reveló que BTG Homeinn actualmente está construyendo un modelo de predicción del flujo de pasajeros y una base de conocimientos de "enciclopedia de ganancias", y utilizando modelos grandes para resumir patrones y sugerencias de optimización de resultados, podemos fijar el precio con precisión de 6300 habitaciones de hotel.

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La “Enciclopedia de ingresos” también se ha convertido en el módulo funcional más importante para que BTG Homeinns cree el “AI Digital Store Manager”. Al mismo tiempo, Wang Bo también señaló que explorar la aplicación de la IA en escenarios empresariales es una parte clave del desarrollo digital de toda la empresa. También hizo una suposición audaz: la futura organización será una organización basada en gemelos de tecnología digital humana y de inteligencia artificial. Si la IA puede reemplazar entre el 40% y el 60% de las capacidades laborales, supondrá un gran salto en la productividad organizacional. Esta es también la fuerza impulsora detrás de la firme adopción de la IA por parte de BTG Homein.

La lógica empresarial de los hoteles ha cambiado

Según la información del mercado, especialmente desde la segunda mitad de 2023, el continuo consumo vacacional está afectando gradualmente a la recuperación de la economía hotelera y también está mostrando algunas tendencias nuevas.

El "Informe sobre el desarrollo de la industria hotelera de China 2024" publicado en abril de este año muestra que a finales de 2023, el número de cadenas de hoteles en China será de aproximadamente 90.600, un aumento del 28% con respecto a los 71.000 en 2022. Según el número de instalaciones en los cuatro grados de la industria hotelera: económica (dos estrellas y menos), gama media (tres estrellas), gama alta (cuatro estrellas) y lujo (cinco estrellas y más), las proporciones son 78,51. % respectivamente, 13,91%, 6,02% y 1,56%. Calculada por el número de habitaciones encadenadas, la tarifa de las cadenas hoteleras aumentó del 38,75% el año pasado al 40,95%, de las cuales las tarifas de las cadenas hoteleras de gama media y lujo superaron el 55%.

El informe también predice que este año, después de más de diez años de rápido desarrollo, la tasa de crecimiento de la industria hotelera económica se desacelerará y la competencia en la industria hotelera de gama media se intensificará.

No es difícil darse cuenta de que los hoteles económicos y de gama media siguen siendo la industria básica. Estos hoteles suelen estar dirigidos a turistas y huéspedes sensibles al precio que buscan cierta clase pero que no pueden ser demasiado caros. Además, con el aumento de las tarifas de las cadenas hoteleras, la presión competitiva de los hoteles de diferentes marcas también está aumentando.

Con respecto a los cambios en la estructura del mercado, Wang Bo tiene su propio juicio: en primer lugar, la estructura de los grupos de viajes ha cambiado, desde los viajes de negocios en el pasado hasta los viajes de ocio y turismo que han crecido muy rápidamente después de que se recuperó el mercado epidémico. En segundo lugar, el juego entre acciones se está volviendo cada vez más evidente. Cada vez hay menos oportunidades de crecimiento incremental. Si se compara con los países desarrollados, el número de habitaciones de hotel ocupadas por 10.000 personas en China sigue siendo relativamente bajo. Pero al mismo tiempo, todo el mundo siente que cada vez será más difícil abrir nuevos hoteles y que existen diferencias en la demanda y en el número de viajeros. En tercer lugar, la industria se está concentrando gradualmente hacia la cima. Los hoteles del futuro enfrentarán desafíos cada vez mayores en desarrollo, operación, talento, digitalización u otras inversiones relacionadas. Esto es básicamente consistente con algunas de las tendencias mostradas en los informes anteriores.

Intuitivamente, a medida que cambia la demanda del mercado, los hoteles deben adaptarse rápidamente a los cambios en el entorno del mercado y buscar activamente formas innovadoras y transformadoras de afrontar los desafíos. Alrededor de este tema, hoteles de diferentes marcas han dado diferentes respuestas.

Cuando los hoteles desarrollen IA, comiencen con el modelo de ingresos

BTG Homeinn lleva mucho tiempo explorando la digitalización hotelera, ya sea atrayendo clientes online o a través de nuevos canales, o utilizando medios digitales para mejorar la eficiencia de la gestión hotelera, el nivel de servicio hotelero y la gestión de la calidad, así como apuntando a hoteles de alta gama y alta gama. Hoteles de estrellas. Hemos tomado muchas disposiciones y medidas para invertir en digitalización.

Aprovechar la tecnología de inteligencia artificial relativamente madura o la cocreación de la industria es, naturalmente, algo que BTG Homeinns considerará. En el formato actual de la cadena principal de hoteles, el escenario central de gestión de ingresos en realidad tiene el valor y las ventajas de la implementación de la tecnología de inteligencia artificial, es decir, alta inversión, alto rendimiento y se puede implementar.

En opinión de Wang Bo, la industria hotelera ha acumulado abundantes datos y tiene un muy alto grado de conocimiento del mercado y cobertura de puntos de acceso urbano. "Con una cobertura de 580 ciudades en todo el país, es fácil saber dónde están los puntos críticos, dónde están cambiando rápidamente y cómo aprovechar los puntos críticos a corto plazo para hacer negocios. Esto requiere que proporcionemos un sistema de ingresos ágil. modelo para estos puntos de ingresos ".

¿Qué es un modelo de ingresos? ¿Por qué hacer gestión de ingresos?

El objetivo de la gestión de ingresos es maximizar los ingresos por habitaciones y obtener los huéspedes más rentables. Este concepto se utiliza a menudo en industrias de servicios como la aviación, hoteles y cines, y tiene las características de altos costos fijos, capacidad de producción fija y productos no almacenables.

Por ejemplo, el número de habitaciones de hotel es fijo y las habitaciones de hotel se pueden vender por adelantado. El valor de las habitaciones de hotel depende del tiempo. Si las habitaciones no se venden en un día determinado, el valor de las habitaciones de ese día. desaparecer. Cuando la demanda de habitaciones es alta, el gerente del hotel necesita vender habitaciones al precio más alto posible; a la inversa, cuando la demanda de habitaciones es baja, el gerente del hotel debe maximizar el número de ventas de habitaciones.

Para ello, los hoteles suelen clasificar las necesidades de los clientes, como clientes de negocios y turistas de placer, en clientes sensibles al precio y que buscan clase. Al mismo tiempo, la demanda de los clientes a la que se enfrentan los hoteles fluctuará según el tiempo, la temporada, la ciudad y los eventos más importantes.

Dentro de cada período de tiempo, habrá ciertos ciclos y patrones. Los gerentes de tienda experimentados a menudo necesitarán dar sugerencias de precios científicas y razonables basadas en patrones resumidos a largo plazo y análisis de datos, combinados con su propia experiencia. Una vez que ocurren algunos eventos repentinos y candentes, a menudo se pone a prueba la capacidad de respuesta de cada gerente de tienda.

BTG Homeinns espera utilizar sus capacidades de análisis digital y capacidades de aprendizaje de modelos grandes de IA para definir el modelo de ingresos básico de cada hotel basado en big data y la rica experiencia del gerente de la tienda, y formular más rápidamente pronósticos de precios de habitaciones y proporcionar razones específicas para el análisis. Afectará directamente los ingresos por habitaciones de cada hotel y aprovechará las oportunidades competitivas en un mercado que cambia rápidamente.

Para ello, BTG Homeinn realizó en primer lugar un desmantelamiento lógico de la gestión de ingresos en dos dimensiones.

Uno es el flujo de pasajeros. A partir de 2023, BTG Homeinn comenzará a predecir el flujo de pasajeros basándose en modelos grandes e incluirá comparaciones históricas de las mismas tiendas, comparaciones de tiendas hermanas en distritos comerciales, comparaciones de productos competidores en distritos comerciales, eventos candentes, clima y otros factores en variables de análisis. Actualmente, según el modelo de predicción del flujo de pasajeros, se pueden realizar predicciones de tráfico para el mismo día, 3 días, 7 días y 14 días. Por ejemplo, se puede lograr una precisión de más del 80% en 14 días. de más del 90% se puede alcanzar en el mismo día.

El segundo es el precio. Wang Bo señaló que lo primero que el equipo espera construir es un modelo de reglas, es decir, establecer diferentes reglas de precios bajo condiciones específicas para simular ajustes de precios. Sin embargo, debido a la particularidad de cada hotel, es difícil verificar si el modelo de caja blanca es correcto o no una vez completado.

En comparación, el modelo de caja negra, es decir, el método de predicción de precios basado en IA, es más aplicable a escenarios. La lógica de BTG Homeinn es: en primer lugar, dejar que el modelo aprenda de 500 o 1000 destacados directores generales de hoteles y seguir sus reglas de ajuste de precios para encontrar factores variables; en segundo lugar, conectarse a las grandes capacidades del modelo proporcionadas por fabricantes externos para lograr el objetivo basado en "datos"; Combinaciones de modelo + modelo de enciclopedia de rendimiento para modelos de lenguaje grandes ".

"Primero, hagamos predicciones del modelo de datos basadas en una gran cantidad de datos y luego hagamos una enciclopedia de ingresos. Después de recopilar una gran cantidad de experiencia en ingresos, resumimos las reglas basadas en el modelo grande y le informamos al gerente general del hotel por qué se elaboran dichas reglas, incluido el precio. fuentes, lógica de ajuste de precios, lógica de sugerencias, etc.", señaló Wang Bo.

La formación de modelos de dominio privado es difícil

Sin embargo, la dificultad de construir un gran modelo de dominio privado para industrias verticales será diferente a la de un gran modelo de dominio público entrenado en base a datos de Internet. Debido a la escasez de conjuntos de datos, surgirán nuevos desafíos para el aprendizaje de conocimientos de dominio privado. ¿Se pueden resolver estos desafíos mediante el aprendizaje por transferencia, bases de conocimiento complementarias y ajustando la aplicabilidad de los escenarios?

En respuesta a los desafíos del proceso, Wang Bo enfatizó: "En el dominio privado (lado B), el camino del entrenamiento/aprendizaje de la IA es muy complicado. Por lo tanto, comenzamos a trabajar con universidades famosas para realizar investigaciones sobre cómo hacer Las capacidades digitales o capacidades gemelas de IA son cada vez más populares. "Cerca de las mejores prácticas humanas".

Tomemos como ejemplo Earning Encyclopedia, es un camino de crecimiento típico. Si los gerentes de tienda experimentados comparten su experiencia con la enciclopedia de ingresos y luego dejan que el modelo grande realice el aprendizaje del modelo basado en estas muestras, la tasa de crecimiento del modelo mejorará enormemente.

En su opinión, a diferencia de otros escenarios de IA que se han implementado, como las reseñas de clientes inteligentes de IA y el contestador que brinda capacitación para responder, cuyo núcleo es generar respuestas basadas en corpus o integradas en flujos de trabajo, es una Enciclopedia de rendimiento. Plataforma de aprendizaje y autoaprendizaje. El proceso de crecer.

"Poder generar una nueva respuesta no es una elección que se le indique explícitamente. Esta nueva respuesta puede guiarse. Esta capacidad es lo que me atrae especialmente de los modelos grandes. Al mismo tiempo, también buscamos ese aprendizaje. "El camino, porque el aprendizaje privado de modelos a gran escala es inevitable, tal vez podamos encontrar algunos escenarios particularmente adecuados en el futuro y, a través del aprendizaje continuo, los modelos serán cada vez más viables", señaló Wang Bo.

A través de las prácticas anteriores, BTG Homeinn finalmente construyó su propio "asistente de ingresos de IA", que es solo el primer paso. Detrás del asistente de ingresos de IA, hay una idea más amplia: el administrador de tienda digital de IA.

Según lo compartido por Wang Bo, el "gerente de la tienda digital de IA" actualmente tiene tres capacidades principales: primero, el 60% de las funciones repetitivas de las operaciones diarias del hotel se entregan al gerente de la tienda digital de IA, como la revisión diaria del negocio. juicio sobre los puntos críticos del mercado, gestión de ingresos del hotel, comentarios sobre el servicio a los huéspedes, procesamiento de alarmas de riesgo y emergencia, para lograr asistencia operativa, en segundo lugar, especialmente en términos de ingresos, proporcionar comentarios sobre oportunidades de ingresos pasadas por alto, como eventos repentinos, y en tercer lugar, puede mejorar la estandarización; nivel directivo de toda la cadena hotelera.

En la actualidad, los gerentes de tiendas digitales de IA han explorado muchos modelos de escenarios, incluidos modelos de indicadores de operación de hoteles, modelos de consulta de pedidos de hoteles, modelos de base de conocimientos de operación de hoteles, modelos interactivos de cuestionarios de IA, bancos de preguntas de IA y modelos de respuestas simuladas. para construir operaciones hoteleras de IA. El modelo de análisis de datos puede generar información para la toma de decisiones para el análisis de gráficos, que se puede utilizar para comparar datos entre pares, predecir KPI, etc.

Se puede ver que BTG Homeinns ha realizado exploraciones y preparativos en profundidad para dar forma a las capacidades de transformación digital e inteligencia artificial. Los resultados empresariales, a su vez, aumentarán su confianza inversora.

Wang Bo también señaló que antes de esto, era muy difícil y desafiante para los hoteles lograr la estandarización en términos de eficiencia, gestión, ingresos y gestión diaria de los empleados. BTG Homeinns ha tomado algunas medidas, como aumentar la transparencia y penetración de la gestión a través de herramientas móviles y online. Sin embargo, la implementación de estas medidas todavía requiere mucha mano de obra para establecer reglas, modelos y escenarios, y luego promoverlos. La IA (generativa) proporciona un nuevo camino, cambiando la eficiencia de la ejecución y la transparencia de la gestión, al tiempo que ayuda a lograr la estandarización de la gestión.

"La IA nos ha abierto una nueva ventana. Pero en el proceso de adoptar la IA, debemos mantener la calma. Sólo los grandes escenarios pueden lograr grandes industrias", dijo Wang Bo.(Este artículo se publicó por primera vez en la aplicación Titanium Media, autor | Yang Li, editor | Gai Hongda)

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