“收益百科”也成長(zhǎng)為首旅如家打造“AI數(shù)字店長(zhǎng)”最重要的功能模塊。同時(shí)，王波還指出，探索AI在業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的應(yīng)用，是整個(gè)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展中的很關(guān)鍵一環(huán)。他還提出一個(gè)大膽假設(shè)：未來(lái)組織，將是基于人和AI數(shù)字技術(shù)孿生的組織。如果AI能夠替代40%到60%的工作能力，將為組織生產(chǎn)力帶來(lái)巨大的飛躍。這也是首旅如家堅(jiān)定擁抱AI的源動(dòng)力。
結(jié)合市場(chǎng)反饋來(lái)看，尤其在2023年下半年以來(lái)，假日消費(fèi)的持續(xù)正逐步影響酒店經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇，同時(shí)也呈現(xiàn)出一些新趨勢(shì)。
今年4月發(fā)布的《2024中國(guó)酒店業(yè)發(fā)展報(bào)告》顯示，截至2023年底，中國(guó)連鎖酒店數(shù)約9.06萬(wàn)家，較2022年7.1萬(wàn)家增長(zhǎng)28%。按經(jīng)濟(jì)型(二星級(jí)及以下)、中檔(三星級(jí))、高檔(四星級(jí))、豪華(五星級(jí)及以上)這四個(gè)酒店業(yè)檔次的設(shè)施數(shù)，所占比重分別是78.51%、13.91%、6.02%和1.56%。按連鎖客房數(shù)量計(jì)算，酒店連鎖化率從去年的38.75%提升至40.95%，其中中檔、豪華酒店連鎖化率均超55%。
報(bào)告還預(yù)測(cè)今年，經(jīng)過(guò)十幾年高速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)型酒店行業(yè)增速放緩，中檔酒店行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)將加劇。
不難發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)型、中檔酒店依然是行業(yè)基本盤(pán)，這類(lèi)酒店往往針對(duì)的是對(duì)價(jià)格敏感的游客，以及對(duì)檔次有一定追求但又在價(jià)格上不能太貴的客人。此外，伴隨酒店連鎖化率的進(jìn)一步提升，不同品牌酒店的競(jìng)爭(zhēng)壓力也正進(jìn)一步增強(qiáng)。
而針對(duì)市場(chǎng)格局的變化，王波有著自己的判斷：一是出行人群結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，從過(guò)去的商務(wù)出行為主，到疫情市場(chǎng)恢復(fù)后的休閑和旅游出行增長(zhǎng)非?？斓内厔?shì)轉(zhuǎn)變。二是存量之間的博弈越來(lái)越明顯。增量的機(jī)會(huì)越來(lái)越少。如果跟發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)比，中國(guó)一萬(wàn)人所占的酒店客房數(shù)還是比較低的。但同時(shí)大家也感覺(jué)新開(kāi)酒店的難度會(huì)越來(lái)越大，需求和出行人數(shù)口徑上存在差異。三是行業(yè)逐步向頭部去集中。后面的酒店，在發(fā)展、經(jīng)營(yíng)，人才，以及數(shù)字化或其他相關(guān)投入的挑戰(zhàn)會(huì)越來(lái)越大。這與上述報(bào)告所呈現(xiàn)的部分趨勢(shì)基本吻合。
直觀來(lái)看，市場(chǎng)需求的變化下，酒店需要快速適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境的變化并積極尋求創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型的方式應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。圍繞這一問(wèn)題，不同品牌的酒店都給出了不同的答案。
首旅如家對(duì)酒店數(shù)字化的探索由來(lái)已久，無(wú)論是在線(xiàn)上或新渠道的引流拓客上，還是利用數(shù)字化手段去提升酒店內(nèi)管理效率，酒店服務(wù)水平和質(zhì)量管理，以及針對(duì)高端和高星酒店的數(shù)字化投入，都做出許多布局和舉措。
借助相對(duì)成熟的AI技術(shù)或產(chǎn)業(yè)共創(chuàng)，自然也是首旅如家考慮的范疇。而在目前主營(yíng)的連鎖酒店業(yè)態(tài)中，核心的收益管理場(chǎng)景，事實(shí)上具備了AI技術(shù)落地的價(jià)值及優(yōu)勢(shì)，即高投入高產(chǎn)出，且具備可落地性。
在王波看來(lái)，酒店行業(yè)積累了豐富的數(shù)據(jù)，對(duì)市場(chǎng)洞察和城市熱點(diǎn)的覆蓋度非常高。“現(xiàn)在對(duì)全國(guó)580個(gè)城市的覆蓋，很容易知道哪里是熱點(diǎn)，熱點(diǎn)快速變化在什么地方，如何抓住短期熱點(diǎn)做好生意。這就要求我們要針對(duì)這些收益點(diǎn)，提供敏捷性的收益模型。”
什么是收益模型？為什么要做收益管理？
收益管理的目的，是讓客房收益最大化，同時(shí)獲得最有收益價(jià)值的客人。該概念常應(yīng)用于航空、酒店、影院等服務(wù)業(yè)中，具有高額固定成本、生產(chǎn)能力固定、產(chǎn)品不可存儲(chǔ)等特征。
舉個(gè)例子，酒店的客房數(shù)量是固定的，酒店客房可以預(yù)售，酒店客房的價(jià)值具有時(shí)間依賴(lài)性，如果某天客房沒(méi)有售出，那當(dāng)天的客房?jī)r(jià)值就消失了?？头啃枨罅看髸r(shí)，酒店經(jīng)理需要以最大限度高價(jià)售出客房；反之，當(dāng)客房需求小時(shí)，要最大限度擴(kuò)大客房銷(xiāo)售量。
為此，酒店往往會(huì)對(duì)客戶(hù)需求進(jìn)行分類(lèi)，比如商務(wù)客戶(hù)與休閑游客，對(duì)價(jià)格敏感與追求檔次的客戶(hù)。與此同時(shí)，酒店面臨的客戶(hù)需求會(huì)跟隨時(shí)間、季節(jié)、城市、熱點(diǎn)事件而產(chǎn)生波動(dòng)。
每個(gè)時(shí)間段內(nèi)，都會(huì)存在一定的周期和規(guī)律，有經(jīng)驗(yàn)的門(mén)店經(jīng)理往往就需要根據(jù)長(zhǎng)期以來(lái)總結(jié)的規(guī)律和數(shù)據(jù)分析，結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)給出科學(xué)合理的價(jià)格建議。一旦遇上一些突發(fā)的熱點(diǎn)事件，往往還考驗(yàn)各門(mén)店經(jīng)理的反應(yīng)能力。
首旅如家希望助數(shù)字化分析能力和AI大模型學(xué)習(xí)能力，根據(jù)大數(shù)據(jù)和店長(zhǎng)的豐富經(jīng)驗(yàn)，定義每家酒店的基本收益模型，更快一步制定出客房?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)，并給出具體原因分析，將直接影響每個(gè)酒店的客房收益，把握快速變化市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)會(huì)。
為此，首旅如家針對(duì)收益管理首先進(jìn)行了兩個(gè)維度的邏輯拆解。
一是客流量。從2023年開(kāi)始，首旅如家就開(kāi)始基于大模型進(jìn)行客流量預(yù)測(cè)，并將同店歷史對(duì)比，商圈兄弟店的對(duì)比，商圈競(jìng)品對(duì)比，熱點(diǎn)事件，天氣等因素納入分析變量。目前基于客流量預(yù)測(cè)模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)天、3天、7天、14天的流量預(yù)測(cè)，如14天可以實(shí)現(xiàn)80%以上的準(zhǔn)確率，當(dāng)天可以做到90%以上的準(zhǔn)確率。
二是價(jià)格。王波指出，團(tuán)隊(duì)最早希望構(gòu)建的是規(guī)則模型，即設(shè)置規(guī)定條件下的不同價(jià)格規(guī)則進(jìn)行模擬調(diào)價(jià)。但是由于每個(gè)酒店的特殊性，導(dǎo)致白盒模型做完后，很難去驗(yàn)證正確與否。
相較起來(lái)，黑盒模型，即基于AI進(jìn)行價(jià)格預(yù)測(cè)的方式更具有場(chǎng)景適用性。首旅如家的邏輯是：首先讓模型根據(jù)500或1000個(gè)優(yōu)秀的酒店總經(jīng)理，跟著他們的調(diào)價(jià)規(guī)律學(xué)習(xí)，找到變量因子；其次再接入外部廠商提供的大模型能力，實(shí)現(xiàn)基于“數(shù)據(jù)模型+大語(yǔ)言模型的收益百科模型組合”。
“首先基于龐大的數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)，然后再做收益百科，收集大量收益經(jīng)驗(yàn)后，基于大模型總結(jié)出規(guī)律，告訴酒店總經(jīng)理為什么會(huì)得出這樣的規(guī)律，包括價(jià)格來(lái)源、調(diào)價(jià)邏輯、建議邏輯等等。”王波指出。
不過(guò)，構(gòu)建垂直行業(yè)的私域大模型，難度將不同于基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的公域大模型。由于數(shù)據(jù)集的不足，對(duì)于私域知識(shí)的學(xué)習(xí)，會(huì)帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)，是不是可以用遷移學(xué)習(xí)的方式，外掛知識(shí)庫(kù)的方式，調(diào)整場(chǎng)景適用性的方式來(lái)解決？
針對(duì)過(guò)程中的挑戰(zhàn)，王波強(qiáng)調(diào)，“在私域（B端），AI訓(xùn)練/學(xué)習(xí)的路徑很復(fù)雜。因此我們開(kāi)始就聯(lián)合著名大學(xué)進(jìn)行研究，怎么讓數(shù)字能力或AI孿生能力，能越來(lái)越接近于人類(lèi)的最佳實(shí)踐。”
以收益百科為例，它就是一個(gè)典型的成長(zhǎng)路徑。如果有經(jīng)驗(yàn)的門(mén)店經(jīng)理，都將經(jīng)驗(yàn)分享到收益百科，然后讓大模型來(lái)基于這些樣本進(jìn)行模型學(xué)習(xí)，模型的成長(zhǎng)速度將極大增強(qiáng)。
在他看來(lái)，不同于其他已落地AI場(chǎng)景，如AI智能客評(píng)、提供答題培訓(xùn)的答題小王子，其核心是基于語(yǔ)料庫(kù)或集成到工作流來(lái)生成答案的，收益百科是一個(gè)自學(xué)習(xí)和自成長(zhǎng)的過(guò)程。
“能夠生成一個(gè)新的答案，不是明確告訴他的選擇項(xiàng)，這個(gè)新的答案是可以被引導(dǎo)的。這個(gè)能力是大模型特別吸引我的地方。同時(shí)，我們也在尋找這樣的學(xué)習(xí)路徑，因?yàn)樗接虼竽Ｐ偷膶W(xué)習(xí)是必然的?？赡芪磥?lái)我們還能找到一些特別適合的場(chǎng)景，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)，模型也越來(lái)越有生命力。”王波指出。
通過(guò)上述實(shí)踐，首旅如家最終構(gòu)建出了屬于自身的“AI收益助手”，這只是第一步。在AI收益助手背后，還有更大的暢想——AI數(shù)字店長(zhǎng)。
據(jù)王波的分享，“AI數(shù)字店長(zhǎng)”目前主要有三方面能力：一是將酒店日常經(jīng)營(yíng)的60%重復(fù)性職能交給AI數(shù)字店長(zhǎng)完成，如每日經(jīng)營(yíng)復(fù)盤(pán)、市場(chǎng)熱點(diǎn)判斷、酒店收益管理、賓客服務(wù)反饋、風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)急告警處理，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)輔助；二是尤其在收益方面，針對(duì)一些突然事件等被忽略掉的收益機(jī)會(huì)進(jìn)行反饋；三是能夠?qū)⒄麄€(gè)連鎖酒店的標(biāo)準(zhǔn)化管理水平進(jìn)行提升。
目前AI數(shù)字店長(zhǎng)已經(jīng)探索了不少場(chǎng)景模型，包括酒店經(jīng)營(yíng)指標(biāo)模型、酒店訂單查詢(xún)模型、酒店運(yùn)營(yíng)知識(shí)庫(kù)模型、AI問(wèn)卷調(diào)查互動(dòng)模型、AI題庫(kù)與模擬答題模型，未來(lái)還計(jì)劃構(gòu)建AI酒店經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析模型，可輸出圖表分析的決策類(lèi)信息，用于同業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)比、KPI預(yù)測(cè)等。
可以看到，首旅如家在塑造AI和數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力方面做了深入探索和籌備。而業(yè)務(wù)上的成效又將反過(guò)來(lái)帶動(dòng)其投入的信心。
王波還指出，在此之前，酒店在效率、管理、收益以及員工日常管理等方面實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的難度很高，挑戰(zhàn)也很多。首旅如家曾采取一些措施，例如通過(guò)移動(dòng)化和在線(xiàn)化工具提高管理的透明度和滲透率。然而，這些措施的落地，仍然需要大量的人力去建立規(guī)則、模型和場(chǎng)景，繼而再進(jìn)行推廣。（生成式）AI提供了一個(gè)新的路徑，改變了執(zhí)行效率和管理透明度，同時(shí)也有助于實(shí)現(xiàn)管理標(biāo)準(zhǔn)化。
“AI為我們打開(kāi)了一個(gè)新的窗口。但擁抱AI的過(guò)程中，我們還要保持冷靜的思考力，只有大場(chǎng)景，才能成就大行業(yè)。”王波表示。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者 | 楊麗，編輯 | 蓋虹達(dá)）
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