Предиктивная аналитика для индустрии гостеприимства

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.