С развитием современных технологий и их применением в сфере туризма, индустрия гостиничного бизнеса стала активно использовать инновации, в частности прогнозирование загрузки в гостинице.
Востребованность инструментов прогнозирования сегодня значительно растет, и среди других инструментов в TravelTech зачастую играет критическую роль в доходности объектов размещения. В этой статье мы рассмотрим, какие решения на российском рынке TravelTech помогают автоматизировать процесс прогнозирования загрузки, и какие преимущества это приносит отельерам.
Зачем нужно прогнозирование загрузки в гостинице?
Прогнозирование загрузки в гостинице — это процесс определения ожидаемого спроса на номера и услуги отеля на определенный период времени. Этот процесс позволяет гостиницам более эффективно управлять своими ресурсами (инвентарем, штатом, бюджетом) и максимизировать доходы. Прогноз загрузки нужен для оптимального ценообразования, выстраивания стратегии и плана продаж и включения необходимых тактик для достижения результатов.
Вот некоторые из самых значимых инноваций в TravelTech, которые меняют способы прогнозирования загрузки в гостиницах:
1. AI, искусственный интеллект и машинное обучение
С помощью алгоритмов AI и машинного обучения можно анализировать большие объемы данных, учитывать различные факторы, такие как сезонность, праздники, мероприятия и даже погодные условия, и предсказывать будущий спрос на номера. Это позволяет гостиницам более точно выставлять цены и настройки продаж для увеличения прибыли.
Так, в Bnovo есть встроенная система прогнозирования, которая анализирует показатели и рассчитывает, какими будут загрузка и доходность объекта в будущем. Алгоритмы машинного обучения фильтруют исторические данные продаж отеля от 12 месяцев, определяют тенденции недельной и годовой сезонности, учитывают спрос в праздничные дни и др. Планируемый доход отображается в виде графиков и таблиц — по объекту в целом на 30 дней вперед на каждую дату. Главные показатели: прогноз загрузки, RevPAR и ADR. Точность такого прогноза достигает 95%. Инструмент доступен бесплатно всем партнерам Bnovo и объектам размещения по типу «городской отель».
2. Большие данные (Big Data)
Сбор и последующий анализ больших данных также стало нормой в индустрии гостеприимства. Гостиницы собирают информацию о бронированиях, предпочтениях гостей, оценках и отзывах, что позволяет им более глубоко понимать потребности своих клиентов и предсказывать будущий спрос.
Накапливать и хранить данные позволяют современные системы управления гостиничным бизнесом, такие как Bnovo, TravelLine, Контур.Отель, Эдельвейс, ECVI, 1С: Отель, Shelter и другие. Во многих из этих систем Big Data используются в том числе для быстрой внутренней отчетности: отельеры могут оперативно получать доступ к самым важным ключевым показателям работы объекта (отчеты по доходу, загрузке, источникам бронирования и т.д.).
3. Интернет вещей (IoT)
С помощью IoT гостиницы могут собирать данные о том, как используются номера и услуги.
Например, считывание данных с умных электронных замков и устройств в номерах позволяет отельерам определить, какие удобства наиболее востребованы, и адаптировать свои предложения под этот спрос.
4. Онлайн-рейтинги и обзоры
Реальные отзывы и рейтинги гостиниц оказывают как прямое, так и косвенное влияние на рыночный спрос. Порталы, сайты и приложения с рейтингами и обзорами пользуются большой популярностью у путешественников.
Например, часто интересные исследования и статистику по трендам продаж публикуют такие онлайн-сервисы бронирования жилья как Ostrovok, Яндекс.Путешествия, МТС Travel, OneTwoTrip и др. Также, и сами гостиницы могут следить за своей репутацией при сотрудничестве с этими площадками. Это дополнительный важный источник информации для прогнозирования загрузки объекта.
Преимущества инноваций в прогнозировании
Использование инноваций в Traveltech для прогнозирования загрузки в гостиницах имеет преимущества и для самих отелей, и для путешественников:
- Оптимизация доходов — благодаря более точным прогнозам загрузки, гостиницы могут устанавливать оптимальные цены и управлять своими ресурсами. Это позволяет им максимизировать доходы в целом.
- Лучший опыт для гостей — гостиницы могут предоставлять гостям более персонализированный сервис, учитывая их предпочтения и потребности. Это включает в себя предложение желаемых номеров и дополнительных услуг.
- Более эффективное управление ресурсами — прогнозирование загрузки позволяет гостиницам более эффективно управлять персоналом, инвентарем и финансами, что способствует снижению затрат.
В заключении, важно отметить, что автоматизация прогнозирования загрузки становится все более актуальным решением для тех гостиниц, которые всерьез занимаются revenue management (управлением доходом). Технологии управления доходностью обеспечивают высокие показатели прибыли гостиницы на основе прогнозирования спроса.
Сегодня, использование искусственного интеллекта, анализа больших данных и других технологий — это необходимые решения для повышения эффективности и конкурентоспособности гостиничного бизнеса. Инновации в Traveltech позволяют отельерам не ждать доход, а осознанно управлять им.
Копирайтер компании Bnovo
