Smart Hotel Room of the Future in Action
來源： 環球旅訊
我們來聽聽由SaaS創業公司Revinate、飯店技術供應商Siteminder，和收益管理系統提供商IdeaS，共同舉辦的線上研討會。本次研討會中，法國ESSEC商學院的Peter O’Connor教授，研究了2020年飯店業的發展情況。
為此，他做了兩件事：
1）對一些飯店經營者做了調查，並撰寫了一份調查報告；
2）與飯店顧問和高級營運經理進行了一番頭腦風暴般的溝通。
為此，他做了兩件事：
1）對一些飯店經營者做了調查，並撰寫了一份調查報告；
2）與飯店顧問和高級營運經理進行了一番頭腦風暴般的溝通。
Peter向上述兩組成員進行了提問：到了2020年，飯店客人會有什麼特點？飯店經營者屆時會使用什麼樣的技術系統？
以下是此次討論的部分要點內容。
到了2020年，飯店客人會有什麼特點？
針對這一問題，兩組成員給出了相似的答案。
他們都認為，今後的客人會越來越精明，而且精於使用最新技術。他們希望享受個性化的獨特體驗，對飯店服務的期待，也越來越高。
但問題卻在於，飯店如何滿足這些客人的需求？毋庸置疑，關鍵還是要真正瞭解你的客人。如果對客人和官網的訪客都不瞭解，飯店經營者很快就會落後於行業的發展。
他們都認為，今後的客人會越來越精明，而且精於使用最新技術。他們希望享受個性化的獨特體驗，對飯店服務的期待，也越來越高。
但問題卻在於，飯店如何滿足這些客人的需求？毋庸置疑，關鍵還是要真正瞭解你的客人。如果對客人和官網的訪客都不瞭解，飯店經營者很快就會落後於行業的發展。
飯店經營者屆時會使用什麼樣的技術系統？
這個問題的結果讓我們很驚訝。第一組成員給出的答案已經相當過時：他們給出的答案（包括收益管理系統、客戶關係管理系統等）早就已經在飯店中得到大規模應用了。
於是，Peter換了一種說法：你在2020年希望在酒店中使用什麼技術系統？
Peter將所有人的答案分為兩類：關注數據型系統和關注顧客型系統。
a）關注數據型系統
–雖然「大數據」早就不是什麼新鮮詞了，但飯店業卻很少用到大數據。目前，人們尚未找到使用數據的正確方式。Peter根據受訪者的回答，分出了4種主要的系統：
1）以人工智慧和機器學習為基礎的系統，這種系統在零售業等領域比較普及，但在飯店業用的比較少。
2）預測分析技術——利用數據集合預測未來。
3）看板管理——在內部實現更有效的數據通信。
4）中間件——一種獨立的系統軟體，在數據和系統之間搭設橋梁。
當第二組成員在被問及，上述哪一種是飯店最需要的系統時，他們回答：以人工智慧和機器學習為基礎的系統。他們認為，一旦這些系統到位了，其他的都可以以此為基礎。
當第二組成員在被問及，上述哪一種是飯店最需要的系統時，他們回答：以人工智慧和機器學習為基礎的系統。他們認為，一旦這些系統到位了，其他的都可以以此為基礎。
b）關注顧客型系統
對此，Peter列出了3種主要的系統：
1）整合資訊系統——為客人提供統一的用戶畫像。有的客人儘管已經是飯店的常客，但他們在預訂和入住酒店的過程中，還會被反反覆覆要求輸入同樣的資訊。如果無法實現統一的用戶畫像，預測分析技術也是無法實現的。
2）顧客建檔系統——目的是為了更好地瞭解客人的需求，從而更好的展開線上行銷活動。郵件行銷早就過時了，許多旅行者根本就不瞭解郵件行銷。飯店必須採取新的溝通形式，比如：即時通訊軟體。
3）通訊指向標系統——這個系統能幫助飯店在正確的時間，向目標顧客推送合適的資訊。比如：你如果知道某位客人喜歡練瑜伽，你就可以在她回到客房的當晚，給她發送第二天瑜伽課程的資訊。
當第二組成員在被問及，上述哪一種是飯店最需要的系統時，他們回答：整合資訊系統。
那麼問題來了：如果提升技術系統的潛力真有那麼大，第一組成員為何會提到，20年前就已經研發出來的軟體呢？原因就在於：飯店在運用新技術方面困難重重。
Peter指出了4大障礙：
1）數據孤立：飯店所掌握的客人數據，都是孤立的。幾乎沒有飯店與其他飯店實現了系統上的對接，這就意味著飯店沒有客人完整的檔案。飯店間系統的對接，並不可能馬上實現，這也是最大的障礙。
2）數據保護／保密：與第一個問題息息相關的，就是數據保護和保密問題。飯店很容易受到駭客的攻擊，這也限制了任何以客人為中心、關注數位技術的發展。
3）落實有困難：現在很難確定利用一項新技術，需要多少成本。當技術提供商到飯店介紹新系統時，他們必須言簡意賅地說明，這個系統對飯店的總收入和淨利潤有何幫助。
4）缺乏開拓精神：幾乎沒有酒店曾經想過要克服這些障礙，他們更喜歡安於現狀。沒人願意成為「第一個吃螃蟹的人」。飯店業需要的是擁有不同技能和能力，以及開放思維的經理。
此次線上研討會的最後一個環節是問答。下面是我們摘錄的部分問題以及Peter的回答：
直接預訂系統未來的發展如何？
1． 今後，直接預訂的獲客成本會更高。為什麼？因為飯店的直接預訂量，無法衝抵其提升流量、開發網站和轉化顧客的成本。這裡存在的挑戰就是預訂量。
2． 飯店如何才能提升預訂量？全靠轉化率。飯店需要加大投入，鼓勵更多的網站訪客預訂飯店。
3． 酒店如何提升轉化率？關鍵在於個性化——你需要瞭解你的顧客。亞馬遜對每一位顧客的購買，和搜索情況都了如指掌，並能利用這些數據，向顧客發送不同的客製化資訊。而飯店發送的資訊，則並沒有多少個性化的成分，儘管你的預訂歷史記錄顯示，你一直都和家人一起旅行，酒店還是會為你推薦單人房。
4． 所有的酒店都需要分析軟體，以便瞭解自己的客人來自哪裡，每個銷售管道的轉化率是多少。
你如何對一個首次登錄官網的用戶建檔？
1． 這種情況通常會很困難，但你可以做一些簡單的改變。比如：你可以檢測到用戶所在的國家，然後自動更換語言。
2． 允許用戶使用Facebook ／ Google等社交媒體帳號登錄官網，這樣你也能對顧客有更多的瞭解。
3． 如果用戶再次訪問官網，飯店就可以向其發送個性化的資訊。
4． 但一個最大的挑戰是數據保密問題——你能分享顧客的哪些數據？怎麼做才不會讓顧客反感？這在很大程度上要歸結於文化偏好。
你是否認為未來的消費者會不太喜歡數據挖掘公司？
1． 這是個很有趣的問題：千禧一代／Z世代給出的觀點很矛盾。他們一會說自己喜歡千篇一律的東西；一會又說自己喜歡個性化的東西。
2． 更年輕一些的消費者，希望享受被追蹤和分析，所帶來的個性化服務。可事實其實很簡單，將來他們將別無選擇，該來的總會來。501
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