透過多模態和多階層的機器學習技術,結合強化學習所開發的營運策略輔助系統,能夠處理競爭市場中的大量數據,並應用時序預測技術來獲得重要的市場資訊。這個系統不僅包括資料蒐集模組、多模態預測模型、自動出價系統與營運策略建議,還使用了分群技術來找出同質性的競爭對手,確保數據分析和策略建議能夠基於正確的市場定位。
◎競爭市場中的實際挑戰
在實務中,許多旅店的決策者常憑藉個人經驗來選擇競爭對手,但實際上,透過系統化的數據分析後,我們往往發現這些選擇存在偏差。例如,一間位於一線城市商務區的旅店,平均房價約 2,500 元,設施偏向商務需求,但缺乏停車場、健身房、餐廳等附加設施,與其周邊提供不同價位(價位區間可能是在 1,500 - 15,000 之間)和設施的競爭對手相比,這樣的旅店需要根據特定的市場定位來進行精準競爭對手的選擇,而非單純依賴地理位置或價格範圍進行對比。為了解決這個問題,我們透過價格、設施、地理位置、旅店類型......等多維度因素,開發了一套競爭對手選擇模型,以更精確地鎖定實際的競爭者。
◎系統的技術瓶頸與解決方案
這套系統面臨的挑戰之一是模型訓練所需的高成本算力,尤其對於全新的旅店而言,由於缺乏足夠的歷史數據,系統很難進行有效的預測。此外,機器學習的特性決定了「垃圾進,垃圾出」的問題,數據品質會直接影響模型的表現。針對這些問題,我們採取了預訓練模型的方式,將高效運營的數據轉移至新旅店,幫助其建立初期的銷售策略。同時,我們在演算法選擇和模型數量的平衡上進行了優化,確保系統能在有限的算力下依然能保持穩定且有效的表現。
◎使用者信任與產品定位
讓使用者信任模型的預測和決策是一個關鍵挑戰。許多業主會誤以為只要將銷售交給這個系統,便能立即實現銷售額大幅成長。然而實際上,人工智慧無法處理所有複雜的銷售策略,旅店的服務設施品質、定位和經營策略也會影響最終的成果。因此,我們稱之為「營運策略輔助系統」,強調其核心功能在於「輔助」。
針對不同的使用者群體,我們設計了差異化的功能。對於沒有足夠資源進行數據分析的旅店,系統提供全自動的出價管理功能,舉例像非設計領域的用戶使用 Canva 等 AI 工具進行設計或簡報製作的工作。而對於有專家進行收益管理的旅店或集團,系統則能提供有參考價值的數據分析,減少人工整理數據的繁瑣流程,讓專家將精力集中在決策跟策略上,這也類似於視覺設計的專家使用新版 Photoshop 的 AI 功能來提升工作效率。人工智慧的躍進,在近兩年以大幅改變了不少專業工作者的作業生態。
而我們所使用的技術,也成功取得了「旅店需求評估方法及旅店需求評估系統」和「出價調整方法及出價調整系統」兩項 AI 發明專利。
◎系統導入的挑戰與解決方案
在導入這套系統時,數位資源落差大的旅店往往面臨成本、信任和操作的挑戰。為了解決這些問題,我們在產品的定價模式上進行了靈活設計,例如提供抽佣制方案,即旅店只有在成功銷售後才需要支付費用,這大大降低了導入的風險。此外,信任的建立主要依靠數據和科學驗證,系統提供了透明的數據驗證機制,讓使用者可以輕鬆了解模型的準確度和預測表現。
在操作方面,系統能夠串聯旅店的自營管道與各大銷售平台,並提供簡單易用的監控和修正介面。透過教育訓練和技術研討會,進一步幫助使用者掌握系統的應用,降低導入和使用的門檻。
◎系統對有專家管理的旅店的價值
對於已經擁有收益管理專家的旅店而言,系統能幫助經理人更好地理解人工智慧的運作原理,並透過強化學習技術的獎勵機制來比較 AI 的定價策略與專家決策的不同之處。透過固定的技術交流研討會形式,分享 AI 預測模型中使用的特徵,並利用 LLM 來解讀數據,這大大減輕了專業經理人處理大量數據的壓力。這讓專家能夠快速比對銷售策略、行銷推廣,甚至是旅店自身服務缺失的改善,從而保持競爭優勢。
◎當系統普及後的挑戰
隨著這類 AI 輔助系統的普及,一個必然的問題是:當大多數旅店都在使用這套系統時,競爭優勢會消失嗎?答案是:當市場趨於飽和,產品必須進行創新。當其他競爭對手都在使用數據化的分析和策略系統時,不採用這類系統的旅店將會處於劣勢。而針對不同旅店所對應的市場,我們的系統將持續作為輔助工具,幫助企業主導營運策略,減少不必要的重複工作,將資源集中在決策和執行上。
◎總結
這套基於大數據與人工智慧的營運策略輔助系統,可以有效節省數據收集和分析的時間,並提供市場預測和預警功能。對於有專家團隊的旅店,它能放大專家的專業價值;而對於缺乏數據營運能力的旅店,自動化的銷售功能可以幫助其實現營收最大化。這套系統採用靈活的收費機制,降低了導入風險,並且幫助旅店提升競爭力,是一家所有想要穩健成長的旅店不可多得的產品服務。
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