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ホスピタリティ

分析と AI · ペース、ピックアップ、アラート、サービス回復、ブリーフィング

「ペースとピックアップ」タブは需要を2つの軸で読み取ります。先の宿泊日に対してすでにどれだけ受注済みか、そして同じリードタイムで前年と比べてどうかです。アラートは判断のタイミングで知らせつつ、迷惑な繰り返しにはなりません。「サービス回復」タブは出発前に直すことを優先し、「評判」タブは NPS とレビュー依頼の保留を示し、「AI ブリーフィング」は集計値だけをもとに読みを生成します。

ペース · 同じリードタイムで比べる

どの予約にも2つの日付があります。予約が入った日と、お客様が泊まる日です。後者だけを見ると月がどう終わるかは分かりますが、前者と合わせて見ると、まだ手を打てることが分かります。「ペースとピックアップ」タブで宿泊日とリードタイム(日)を選びます。カードには、受注済み(その宿泊日にすでに予約されている数)、前年同時点(同じリードタイムで、前年の比較可能な日付にどれだけ受注していたか)、判定付きの差異(前年を上回る、または前年を下回る)、そして販売可能数に対する稼働率が表示されます。比較の相手は決してカレンダー上の同じ日付ではありません。同じリードタイムの、曜日が比較できる日です。土曜は土曜と比べるからです。そして取消は、それが起きた日に効きます。そうしないと昨日の数字が勝手に良くなってしまいます。「積み上がりの推移」は、複数のリードタイムでの受注状況を並べ、需要が積み上がっていく様子を示します。

ピックアップ · 純増でいくら入ったか

「今後の宿泊日のピックアップ」の表は、これから先の日付について、直近7日で受注が純増でいくら入ったかを示します。赤で強調されるマイナスは、入った数より取消のほうが多かったことを意味します。これは最も直接的な警報であり、宿泊日が近いほど重みを持ちます。

読む価値が残り続けるアラート

システムは、レベニューマネージャーが実際に判断を下すタイミング、すなわち到着の60日前、30日前、14日前、7日前にペースを確認します。3つの状況がシステムの通知でお知らせを生みます。期限が迫った仮予約(期限まで48時間を切ると通知が始まり、最後の呼びかけで重大になります。すでに期限切れの仮予約は通知しません。過ぎてから知らせても無意味だからです)、前年を下回るペース(比較可能な母数がある場合のみです。履歴がないのにゼロに対して100パーセント下回ると言うのは、報せではなく雑音です)、そしてマイナスのピックアップです。それぞれの状況は、処理サイクルごとではなく、継続している間は1日1回だけ知らせます。繰り返されるアラートは、チームが無視することを覚えるアラートだからです。

サービス回復 · 間に合ううちに直す

「サービス回復」タブは案件を2つの一覧に分けます。その並び順自体がメッセージです。最初に来るのは「出発前の要注意」、つまりまだ館内にいるお客様の案件です。実際に直せる唯一の窓がそこだからです。その後に、その他の未対応案件が続きます。各案件には内容と重大度が表示されます。閉じるには「行った対応」の欄に記入してから「対応済みにする」をクリックします。何をしたかを書かずに閉じることはできません。それがなければ、起きたことから学べるものが残らないからです。お客様への金銭的な補償は、返金になる前にシステムの API を通じて決裁権限による承認を経ます。

評判 · 正しいタイミングで正しい評価を

「評判」タブには、回答済みのアンケートから算出した NPS のカード(スコア、推奨者、中立者、批判者、回答数)と、レビュー依頼の一覧が表示されます。各依頼には状態が付き、送信済みか保留かが分かり、保留の理由も見えます(まだ出発していない、未対応の案件がある、否定的な回答があった)。未対応の案件がある間、公開レビューの依頼は止まります。直す前に評価を求めるのは、悪い評価を求めに行くのと同じだからです。

AI ブリーフィング · 集計値だけで、数字を目の前に置いて

  1. 「AI ブリーフィング」タブを開き、読みの種類を選びます。収益、お客様の体験、団体の機会のいずれかです。
  2. 「読みを生成」をクリックします。
  3. 回答は2つの部分で返ります。「読みの根拠となった数字」はモデルに渡された集計値(および検知したシグナル)の表で、「読み」は生成された文章です。どの一文がどこから出たのかを確認できます。

読みは集計値だけから組み立てられます。ペース、ピックアップ、稼働率、NPS、案件です。アレルギーを含む個人単位のデータがモデルに送られることは決してなく、そうしたデータが経路上に現れた場合、システムは文章の組み立て自体を拒否します。AI の利用は、CRM の他の AI 呼び出しと同じようにあなたの組織で計測され、生成はクリックしたときにだけ行われます。勝手に動いてクレジットを消費することはありません。

Example: 10月12日の連休まで30日というところで、山のリゾート セラーノの支配人が「ペースとピックアップ」を開きます。受注済み41、前年同時点58、差異マイナス29.3パーセント、前年を下回る。今週のピックアップはマイナス3(入った数より取消が多い)です。支配人は収益のブリーフィングを生成します。読みは、落ち込みがファミリースイートに集中していることを指摘し、料金とチャネルを見るよう促します。支配人はこれを「料金の整合」タブと突き合わせ、ある OTA が直販より5パーセント安く出しているのを見つけ、チャネルを修正して、週末向けの直販オファーを打ち出します。
💡 前年の履歴がない場合、差異は空欄になり、判定もペースのアラートも出ません。何もないものと比べるくらいなら比べない、というのがシステムの選択です。利用2年目からは、読みが完全な形になります。

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