בשוק התיירות המשתנה במהירות של היום, מלונות חייבים לקבוע מחירי חדרים באופן מתמיד כדי להתאים לביקוש המשתנה. מערכות ניהול הכנסות מודרניות המופעלות על ידי בינה מלאכותית יכולות לנטר כמויות עצומות של נתונים בזמן אמת – מחירי מתחרים, קצב הזמנות, אירועים מקומיים, מזג אוויר, מגמות חברתיות ועוד – ולהתאים את המחירים מיד כדי למקסם את התפוסה וההכנסות.

למעשה, כ-60% ממנהלי המלונות מציינים את הביקוש הבלתי צפוי כאתגר המרכזי בקביעת המחירים שלהם. הבינה המלאכותית מתמודדת עם זה על ידי החלפת תמחור איטי המבוסס על כללים ב"למידת מכונה [ש] מנתחת מערכי נתונים עצומים בזמן אמת".

מערכות אלו מקבלות קלטים חיים (מגמות הזמנות, מחירי מתחרים, פעילות חיפוש וכו') ואז מציעות או מיישמות שינויים במחיר המטרתם להעלות את ההכנסה לחדר זמין (RevPAR) ואת המחיר הממוצע ליום (ADR).

ניהול הכנסות מסורתי הסתמך לעיתים על כללים קבועים (למשל מחירים לפי עונה או יום בשבוע), אשר "לא מתחשבים בשינויים בזמן אמת" כמו ביטול טיסה פתאומי או אירוע משפיענים.

לעומת זאת, תמחור מבוסס בינה מלאכותית משתמש באלגוריתמים מתקדמים כדי לזהות דפוסים ואותות עדינים ולהגיב לפני המתחרים.

לדוגמה, מודלים של למידת מכונה יכולים לזהות עניין גובר מטיילים משפחתיים או זינוקים בחיפושי טיסות ולהתאים מחירים לפי סגמנטים בהתאם. בקיצור, הבינה המלאכותית הופכת תמחור דינמי ל"מודעות החלטתית" – אוטומציה של אסטרטגיות תמחור מורכבות בדקות במקום בשעות.

יתרונות מרכזיים של תמחור מונחה בינה מלאכותית

תמחור משופר בבינה מלאכותית מספק יתרונות מוחשיים רבים למלונות:

• תגובה בזמן אמת. מערכות בינה מלאכותית עוקבות ללא הפסקה אחר גורמי שוק ומעדכנות מחירים באופן מיידי. כפי שמציין מומחה בתעשייה, "מערכות מונחות בינה מלאכותית... מעבדות יותר נתונים, מהר יותר ובזמן אמת, מה שהופך את החלטות התמחור למהירות, מדויקות ויעילות יותר".
  מלונות יכולים להגיב מיד לשינויים במחירי מתחרים או לזינוקים פתאומיים בביקוש, לנצל הזדמנויות למכירה נוספת ולהימנע מחדרים ריקים.

• תחזיות משופרות. באמצעות ניתוח כמויות עצומות של נתונים היסטוריים וחיצוניים, הבינה המלאכותית יכולה לחזות עליות בביקוש (פסטיבלים, חגים, כנסים) מוקדם ובדיוק רב יותר.
  תחזיות חכמות מאפשרות למלונות להעלות מחירים באופן יזום במקום להמתין למחסור שיגרום לעליית מחירים. מחקרים מראים שזה מניב הכנסות טובות יותר: מחקר אחד מצא כי תחזיות ביקוש מבוססות בינה מלאכותית ותמחור דינמי הובילו לעלייה ב-RevPAR וב-ADR.

• יעילות ואוטומציה. הבינה המלאכותית מפחיתה מהמנהלים מטלות שגרתיות. לדוגמה, לאחר התקנת מערכת הכנסות מבוססת בינה מלאכותית, מלון אחד צמצם את עדכוני המחירים הידניים ב-80%, מה ששחרר את הצוות להתמקד באסטרטגיה.
  דוח נוסף ציין כי עיבוד נתונים שגרתי ומעקב אחר מחירים – שלעיתים צורך יותר מחצי מזמן המנהל – יכולים להיות ממוכנים ברובם באמצעות בינה מלאכותית. זה חוסך שעות מדי חודש ומאפשר למנהלים להשקיע זמן בקמפיינים שיווקיים ושיפור חוויית האורח.

• עלייה בהכנסות. תמחור מונחה בינה מלאכותית נוטה להגדיל את ההכנסות. מחקר של אוניברסיטת קורנל מצא כי מלונות המשתמשים בניהול הכנסות מבוסס בינה מלאכותית ראו עלייה של כ-7.2% בהכנסות הכוללות לעומת אלה המשתמשים בשיטות מסורתיות.
  בפועל, מחקרים מקרים מדווחים על עליות גדולות אף יותר: לדוגמה, מערכת בינה מלאכותית אחת (Atomize) סיפקה עד 25% עלייה ב-RevPAR בתוך כמה חודשים עבור נכסים מסוימים. בקיצור, תמחור מונחה נתונים מתורגם ישירות לרווח גבוה יותר לכל חדר.

• מודעות תחרותית. הבינה המלאכותית מנטרת ללא הפסקה את תנאי השוק ואת פעולות המתחרים. האלגוריתמים מזהים דפוסים כמו אירועים מקומיים או מגמות ברשתות החברתיות שאנליסטים אנושיים עלולים לפספס.
  על ידי זיהוי אותות עדינים אלו מוקדם, המלון יכול להתאים מחירים לפני אחרים. (לדוגמה, הבינה המלאכותית עשויה לזהות זינוק בשיח החברתי סביב אירוע עירוני ולהעלות מחירים מיד, מה שיהיה מאוחר מדי אם נעשה ידנית.)

• אימוץ בתעשייה. תמחור מבוסס בינה מלאכותית כבר הפך לסטנדרט. סקר אחד מצא כי 69.4% ממנהלי ההכנסות במלונות מסתמכים על בינה מלאכותית לעדכוני מחירים בזמן אמת.
  באופן דומה, כ-52% מהמלונות העצמאיים משתמשים כיום בכלי בינה מלאכותית או תמחור אוטומטי כלשהו. גם נכסים קטנים יותר יכולים לנצל כלים מתקדמים (לעיתים דרך פלטפורמות ענן) שבעבר היו שמורים לרשתות גדולות.

סיפורי הצלחה מהשטח

מלונות ברחבי העולם מדווחים על תוצאות מרשימות מתמחור מבוסס בינה מלאכותית. לדוגמה:

• מלון עסקים (מומבאי, הודו): במהלך כנס פיננסי מרכזי, מערכת מונחית בינה מלאכותית זיהתה עלייה בביקוש והעלתה את מחירי חדרי מנהלים ב-22% בתוך שעה – הרבה לפני שהמתחרים הספיקו להגיב.
  תמחור חכם זה הוביל לתפוסה מלאה ולעלייה של 17% במחיר הממוצע ליום בהשוואה לשנה הקודמת.

• מלון היסטורי (ג'איפור, הודו): מלון בוטיק עם 50 חדרים התמודד עם תנועת מבקרים בלתי צפויה בפסטיבל. לאחר הוספת תמחור מבוסס בינה מלאכותית, המערכת העלתה אוטומטית מחירים עד 25% בימי שיא של פסטיבל ספרות.
  זה הניע עלייה של 20% ב-RevPAR משנה לשנה ותפוסה כמעט מלאה במשך שבוע האירוע.

• אתר נופש חופי (גואה, הודו): אתר נופש על חוף הים השתמש בבינה מלאכותית לאיזון ביקוש של הרגע האחרון, הזמנות קבוצתיות וביטולים. כאשר פסטיבל מוזיקה מרכזי הוכרז ימים ספורים לפני ראש השנה, כלי הבינה המלאכותית העלה מיד מחירים ודרישות שהייה מינימלית.
  התוצאה הייתה עלייה של 18% במחיר הממוצע ליום והפחתה של 30% בהכנסות שאבדו בשל ביטולים של הרגע האחרון.

דוגמאות אלו ממחישות כיצד הבינה המלאכותית יכולה לנצל במהירות הזדמנויות קצרות טווח שאנושיים עלולים לפספס. מלונות רבים באסיה, אירופה וצפון אמריקה מדווחים כעת על עליות דומות לאחר הטמעת מערכות הכנסות מבוססות בינה מלאכותית.

אתגרים ושיקולים

אימוץ תמחור מבוסס בינה מלאכותית מביא גם אתגרים. מלונות חייבים להשקיע בתשתיות נתונים ואינטגרציות (PMS, מנהלי ערוצים וכו') כדי להזין את האלגוריתמים.

מחקר עדכני מציין "עלויות יישום גבוהות" ואת הצורך ב"תשתית נתונים איתנה" כמכשולים מרכזיים.

הכשרת צוותים חשובה גם היא: צוותי הכנסות צריכים לפרש המלצות בינה מלאכותית ולקבוע כללי עסק או לוגיקת ביטול במידת הצורך.

אמון ושקיפות יכולים להיות סוגיות גם כן. מנהלי הכנסות רבים חוששים מדגמי בינה מלאכותית "קופסה שחורה". ספקים מתמודדים עם זה באמצעות תכונות בינה מלאכותית להסבר (למשל יצירת נימוקים בשפה פשוטה) כך שמנהלים רואים למה המחירים משתנים. ולמרות שהבינה המלאכותית יכולה לאוטומט חלק גדול, היא אינה תחליף מלא לשיקול דעת אנושי.

בסיטואציות מורכבות, מומחים אנושיים עדיין לעיתים קרובות מתעלים על אלגוריתמים טהורים – מחקר אחד מצא שמנהלים אנושיים הצטיינו בכ-12% על פני בינה מלאכותית כאשר דפוסי הביקוש היו בלתי יציבים מאוד.

הקונצנזוס הוא שהגישה היעילה ביותר היא היברידית: לתת לבינה המלאכותית לטפל במשימות שגרתיות וכבדות נתונים, בעוד שמנהלי הכנסות מיומנים מפקחים על האסטרטגיה, מטפלים בחריגות ומכוונים את המודלים.

גורמים נוספים כוללים פרטיות נתונים והוגנות. בניגוד למסחר אלקטרוני, מלונות משתמשים בדרך כלל בנתונים אנונימיים (ללא "תמחור עליית ביקוש" לפי זהות האורח), אך כל מערכת תמחור צריכה עדיין להיות מפוקחת לצורך עמידה בתקנות ותקני המותג.

עתיד התמחור מונחה הבינה המלאכותית

למרות האתגרים, הבינה המלאכותית נתפסת ברוב התעשייה כעתיד ניהול ההכנסות במלונות. סקרים בתעשייה מראים שרוב המלונות מתכננים להגדיל את ההשקעה בכלי תמחור מבוססי בינה מלאכותית בשנים הקרובות.

גם פונדקים עצמאיים יכולים כעת לגשת לטכנולוגיות אלו דרך שירותי ענן.
כפי שמסכם דוח תעשייתי, תפקיד הבינה המלאכותית בניהול הכנסות כאן כדי להישאר – היא "משנה את אסטרטגיות התמחור".

בפועל, מלונות המנצלים תמחור בזמן אמת מבוסס בינה מלאכותית יכולים להשיג יותר הזמנות במחירים גבוהים יותר, לשפר את ה-RevPAR וה-ADR ולהתאים במהירות לתנודות השוק.

על ידי שילוב אינטיליגנציה מכנית עם תובנות אנושיות, צוותי ההכנסות משיגים יתרון תחרותי משמעותי.

ככל שכלי הבינה המלאכותית ממשיכים להשתפר (למשל, באמצעות שילוב בינה מלאכותית גנרטיבית להתאמת הצעות אישיות), האורחים ייהנו ממחירים הוגנים ומותאמים אישית יותר והמלונות ימקסמו הכנסות כמו שלא היה קודם.