Мы используем cookie и другие аналогичные технологии. Если, прочитав это сообщение, вы остаетесь на нашем сайте, это означает, что вы не возражаете против использования этих технологий.
Наша команда разработала портфель инновационных решений специально для индустрии гостеприимства. Эти решения используют машинное обучение и статистическое моделирование для эффективного управления продажами, снижения затрат на техническое обслуживание, точного прогнозирования закупок и значительного повышения общей удовлетворенности гостей.
Портфель разработок решает четыре ключевые проблемы в секторе гостеприимства: динамические стратегии ценообразования, предиктивное техническое обслуживание, прогнозирование складских запасов и ресурсов хозяйственных служб и индивидуальный подход к работе с гостями.
Решения интегрируются в платформу управления отелем с использованием интерфейса прикладного программирования (API). Такая интеграция дает нам неоспоримое преимущество перед конкурентами, которые в основном предлагают автономные программные продукты. Наши решения легко масштабируются и адаптируются к уникальным потребностям каждого клиента.
Благодаря внедрению этих решений наши клиенты добились замечательных результатов, в том числе:
- Повысили заполняемость отеля на 12% с помощью стратегий динамического ценообразования;
- Сократили затраты на техническое обслуживание и время простоя важнейших систем поддержки отелей на 15%;
- Обеспечели своевременное и точное прогнозирование склада и ресурсов хозяйственных служб и снизили затраты на избыточные запасы;
- Увеличили количество возвращающихся клиентов на 12%;
- Значительное повысили уровень экологичности отеля.
Согласно «Прогнозу европейской индустрии гостеприимства», опубликованному Deloitte в январе 2023 года, основными факторами риска, с которыми сталкиваются отели в нынешних экономических условиях, является рост издержек и нехватка рабочей силы. Эти серьезные проблемы подчеркивают необходимость инвестирования в инновации, повышающие операционную рентабельность и снижающие зависимость от людских ресурсов. По мнению консультантов Deloitte, отели должны использовать технологии для повышения операционной эффективности и сокращения расходов.
Содержание отеля и соблюдение стандартов влекут за собой значительные финансовые расходы, связанные с наймом персонала, закупкой оборудования, расходных материалов, продуктов питания, ведением хозяйства и многим другим. При этом после пандемии, на фоне общего экономического спада и растущей инфляции, во многих отелях наблюдается снижение заполняемости. Это можно объяснить как появлением сервисов краткосрочной аренды (например, Airbnb), так и стремлением путешественников к более персонализированному подходу. Следовательно, отелям необходимо искать пути для сокращения расходов без ущерба для качества обслуживания и уровня удовлетворённости гостей.
Мы решаем проблемы, стоящие перед индустрией гостеприимства, с помощью четырех основных компонентов.
Решение использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования цен на основе традиционного спроса, сезонности и конкурентного анализа. Мы объединяем исторические данные о заполняемости отеля и ценах на номера с внешними данными из открытых источников, такими как местные события, долгосрочные прогнозы погоды и цены конкурентов. В результате наша ценовая стратегия максимизирует выручку в периоды высокого спроса и стимулирует увеличение количества бронирований в «низкий сезон».
Мы используем данные датчиков, установленных в различных системах жизнеобеспечения отеля, журналы технического обслуживания и другие источники для прогнозирования графиков профилактического обслуживания, что значительно снижает частоту отказов. Такой упреждающий подход предотвращает простои инфраструктуры, которые могут привести к системным сбоям, снижая потенциальные репутационные и финансовые риски.
Решение основано на анализе исторических данных отеля в сочетании с информацией о бронировании номеров, чтобы определить будущую заполняемость. Такая оптимизация упрощает закупку продуктов питания, инвентаря, расходных материалов и планирование загрузки персонала, что в конечном итоге приводит к снижению затрат, повышению качества обслуживания, сокращению воздействия на окружающую среду и увеличению лояльности гостей.
Решение анализирует и сегментирует гостей на основании их предпочтений, моделей поведения и взаимодействия с различными службами отеля. Мы также учитываем такие факторы, как отзывы об отелях, культурные особенности, особые случаи, диетические предпочтения, а также аллергию. Такая сегментация позволяет отелям предлагать гостям услуги, которых они ожидают, еще до того, как будет сделан запрос, тем самым повышая лояльность гостей и количество возвращающихся гостей.
Мы стремимся быть в курсе отраслевых тенденций, постоянно изучая и анализируя их. Мы сочетаем эту осведомленность о рынке с глубоким пониманием специфических задач и сложностей наших клиентов. Мы считаем себя стратегическими партнерами наших клиентов, стремящимися предоставлять оптимальные и экономически эффективные решения. Мы твердо верим, что такой подход позволяет нам разрабатывать решения, которые приносят максимальную пользу бизнесу в минимальные сроки.