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酒店与旅游

分析与 AI · 在手进度、净增、提醒、服务补救与简报

在手进度与净增标签页从两个维度解读需求:某个未来住宿日已经落袋多少,以及在相同提前期下与去年相比如何。提醒只在需要决策的时点发出,不会变成骚扰。服务补救标签页优先处理在退房前还来得及挽回的问题,声誉标签页展示 NPS 和被拦下的评价邀请,AI 简报则仅基于聚合数据生成解读。

在手进度:在相同提前期下作比较

每一笔预订都有两个日期:下单的日期和客人入住的日期。只看后者,告诉您的是这个月最终会怎样;两个都看,告诉您的才是还来得及行动的事。在在手进度与净增标签页中,选择住宿日和提前期(天)。卡片会显示已落袋(该住宿日已被预订的单元数)、去年同期(在相同提前期下、对照去年一个可比日期时的落袋量)、带结论的变动(领先于去年或落后于去年),以及相对于可用房量的入住率。比较从不针对日历上的同一天:而是针对相同提前期下可比的同一星期几,因为周六要和周六比。而且取消会计入它发生的那一天,这样昨天的数字才不会自己好转。需求形成曲线会展示多个提前期节点上的落袋量,让您看到需求是如何逐步形成的。

净增:净落袋了多少

未来住宿日净增表会显示未来若干天中,最近 7 天内净落袋的量。数值为负并以红色突出显示,意味着取消超过了新增:这是现有最直接的警报,而且住宿日越近,分量越重。

值得一直读下去的提醒

系统会在收益经理真正需要决策的时点核对在手进度:抵店前 60、30、14 和 7 天。有三种情形会在系统通知中发出提醒:暂挂预订的期限即将到期(提醒在到期前 48 小时内开始,在最后关头升为紧急;已经过期的暂挂不再提醒,因为事后提醒毫无用处)、在手进度低于去年(仅在有可比基数时;没有历史数据时,所谓低于 100% 是噪音,不是消息),以及净增为负。每种情形在持续期间每天只提醒一次,而不是每个处理周期都提醒一次:反复重复的提醒,团队很快就学会无视。

服务补救:趁还来得及去修复

服务补救标签页把服务案件分成两个列表,而这个先后顺序本身就是要传达的信息:先是退房前尚有风险,也就是客人还在店内的案件,因为这才是真正能够修复的唯一窗口;然后才是其余未结案件。每个案件都会显示描述和严重程度。要结案,请在已采取的措施字段中填写内容并点击解决:不写清楚做了什么就结案是不被允许的,因为不写就无法从事件中学到东西。给客人的经济补偿要先经过审批权限,然后才会通过系统 API 变成退款。

声誉:在正确的时机拿到正确的分数

声誉标签页展示基于已回收问卷计算出的 NPS 卡片(得分、推荐者、中立者、贬损者和回复数),以及评价邀请列表和每一条的状态:已发送或已拦截,并可见拦截原因(尚未退房、有未结的服务补救案件、近期有负面反馈)。只要还有未结案件,公开评价邀请就会被拦下:在问题解决之前去求评分,等于主动去要一个差评。

AI 简报:只用聚合数据,且数字摆在眼前

  1. 打开 AI 简报标签页,选择解读类型:收入、宾客体验或团队业务机会。
  2. 点击生成解读。
  3. 回复分为两部分:支撑本次解读的数字,也就是提交给模型的聚合数据(和信号)表格;以及解读,即生成的文本。您可以核对每一句话的出处。

解读只在聚合数据之上生成:在手进度、净增、入住率、NPS、案件。个人颗粒度的数据,包括过敏信息,绝不会发送给模型,一旦这类数据出现在链路上,系统会拒绝生成文本。AI 用量会像 CRM 中任何其他 AI 调用一样计入您的组织,而且只有在您点击时才会生成:不会有任何东西自己跑起来消耗额度。

示例: 距 10 月 12 日假期还有 30 天,山间隐居酒店的经理打开在手进度与净增:已落袋 41,去年同期 58,变动 -29.3%,落后于去年。本周净增为 -3(取消多于新增)。她生成了一份收入简报:解读指出降幅集中在家庭套房,并建议检视房价和渠道。她与价格一致性标签页交叉比对,发现某家 OTA 的报价比直销低 5%,于是纠正了该渠道,并为这个周末推出了一个直销优惠。
💡 没有去年的历史数据时,变动会显示为空,也不会给出结论或在手进度提醒:系统宁可不比较,也不愿拿数据去和空白比较。从使用的第二年开始,这份解读就完整了。

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