В условиях нестабильного туристического рынка современные отели вынуждены постоянно корректировать цены на номера в соответствии с меняющимся спросом. Современные системы управления доходами на базе ИИ способны отслеживать огромные объемы данных в реальном времени — цены конкурентов, темпы бронирования, местные события, погоду, социальные тренды и многое другое — и мгновенно корректировать тарифы для максимизации заполняемости и дохода.

Фактически около 60% отельеров называют непредсказуемый спрос главной проблемой при установлении цен. ИИ решает эту задачу, заменяя медленные правила ценообразования на «машинное обучение, которое анализирует огромные массивы данных в реальном времени».

Эти системы принимают живые данные (тенденции бронирования, цены конкурентов, активность поисков и т.д.) и затем предлагают или внедряют изменения цен, направленные на повышение дохода на доступный номер (RevPAR) и средней дневной ставки (ADR).

Традиционное управление доходами часто опиралось на фиксированные правила (например, тарифы по сезонам или дням недели), которые «не учитывают изменения в реальном времени», такие как внезапная отмена рейса или событие с участием влиятельного лица.

В отличие от этого, ценообразование на базе ИИ использует продвинутые алгоритмы для выявления тонких закономерностей и сигналов и реагирует раньше конкурентов.

Например, модели машинного обучения могут заметить растущий интерес семейных путешественников или всплеск поисков авиабилетов и соответственно скорректировать цены для конкретных сегментов. Иными словами, ИИ превращает динамическое ценообразование в «интеллектуальное принятие решений», автоматизируя сложные стратегии ценообразования за минуты, а не часы.

Ключевые преимущества ценообразования на базе ИИ

Ценообразование с поддержкой ИИ приносит отелям множество конкретных преимуществ:

• Оперативность в реальном времени. Системы ИИ постоянно отслеживают рыночные факторы и мгновенно обновляют цены. Как отмечает один эксперт отрасли, «системы на базе ИИ обрабатывают больше данных быстрее и в реальном времени, что делает решения по ценообразованию более быстрыми, точными и эффективными».
  Отели могут мгновенно реагировать на изменения цен конкурентов или резкие всплески спроса, используя возможности дополнительной продажи и избегая пустующих номеров.

• Улучшенное прогнозирование. Анализируя огромные объемы исторических и внешних данных, ИИ может точнее и раньше предсказывать всплески спроса (фестивали, праздники, конференции).
  Более точные прогнозы позволяют отелям заранее повышать цены, не дожидаясь дефицита, который вынуждает поднимать тарифы. Исследования показывают, что это приводит к росту дохода: одно из них выявило, что прогнозирование спроса и динамическое ценообразование на базе ИИ повышают RevPAR и ADR.

• Эффективность и автоматизация. ИИ освобождает менеджеров от рутинных задач. Например, после внедрения системы управления доходами на базе ИИ один отель сократил ручное обновление цен на 80%, что позволило сотрудникам сосредоточиться на стратегии.
  Другие отчеты отмечают, что рутинная обработка данных и мониторинг цен — часто более половины рабочего времени менеджера — могут быть в значительной мере автоматизированы с помощью ИИ. Это экономит часы каждый месяц и позволяет менеджерам уделять больше внимания маркетинговым кампаниям и улучшению опыта гостей.

• Рост доходов. Ценообразование на базе ИИ обычно увеличивает доход. Исследование Корнеллского университета показало, что отели, использующие ИИ для управления доходами, получили около 7,2% прироста общего дохода по сравнению с традиционными методами.
  На практике кейсы демонстрируют еще более значительные результаты: например, одна система ИИ (Atomize) обеспечила до 25% роста RevPAR за несколько месяцев для некоторых объектов. Иными словами, ценообразование на основе данных напрямую повышает прибыль с номера.

• Конкурентная разведка. ИИ постоянно мониторит рыночные условия и действия конкурентов. Алгоритмы выявляют такие паттерны, как местные события или тренды в соцсетях, которые могут ускользнуть от внимания аналитиков.
  Раннее обнаружение этих тонких сигналов позволяет отелю корректировать цены раньше других. (Например, ИИ может заметить всплеск обсуждений в соцсетях о городском событии и сразу повысить тарифы — что при ручном управлении будет сделано слишком поздно.)

• Распространение в отрасли. Ценообразование на базе ИИ уже стало нормой. Один опрос показал, что 69,4% менеджеров по доходам в отелях используют ИИ для оперативной корректировки цен.
  А около 52% независимых отелей применяют те или иные инструменты ИИ или автоматизации ценообразования. Даже небольшие объекты теперь могут использовать продвинутые ИИ-инструменты (часто через облачные платформы), ранее доступные только крупным сетям.

Реальные истории успеха

Отели по всему миру сообщают о впечатляющих результатах использования ИИ для ценообразования. Например:

• Бизнес-отель (Мумбаи, Индия): Во время крупной финансовой конференции система на базе ИИ зафиксировала резкий рост спроса и повысила цены на номера для руководителей на 22% всего за час — задолго до того, как конкуренты смогли отреагировать.
  Это интеллектуальное ценообразование обеспечило полную заполняемость и рост средней дневной ставки на 17% по сравнению с прошлым годом.

• Бутик-отель Heritage (Джайпур, Индия): Отель с 50 номерами испытывал трудности из-за непредсказуемого потока посетителей на фестиваль. После внедрения ИИ-системы цены автоматически выросли до 25% в пиковые дни литературного фестиваля.
  Это привело к 20%-му росту RevPAR в годовом выражении и почти 100%-й заполняемости в течение недели мероприятия.

• Пляжный курорт (Гоа, Индия): Курорт использовал ИИ для балансировки спроса в последний момент, групповых бронирований и отмен. Когда за несколько дней до Нового года объявили крупный музыкальный фестиваль, инструмент ИИ сразу повысил цены и требования к минимальному сроку проживания.
  В результате средняя дневная ставка выросла на 18%, а потери дохода из-за отмен в последний момент сократились на 30%.

Эти примеры показывают, как ИИ мгновенно использует краткосрочные возможности, которые могли бы быть упущены при ручном управлении. Многие отели в Азии, Европе и Северной Америке теперь сообщают о схожих успехах после внедрения систем управления доходами на базе ИИ.

Проблемы и особенности

Внедрение ценообразования на базе ИИ также сопряжено с трудностями. Отелям необходимо инвестировать в инфраструктуру данных и интеграции (PMS, менеджеры каналов и т.д.) для подачи данных в алгоритмы.

Недавнее исследование отмечает «высокие затраты на внедрение» и необходимость «надежной инфраструктуры данных» как ключевые препятствия.

Обучение персонала также важно: команды по доходам должны уметь интерпретировать рекомендации ИИ и устанавливать бизнес-правила или логику переопределения.

Доверие и прозрачность тоже могут вызывать вопросы. Многие менеджеры по доходам настороженно относятся к «черным ящикам» ИИ-моделей. Поставщики решают эту проблему, используя объяснимый ИИ (например, генерируя понятные обоснования), чтобы менеджеры понимали, почему меняются цены. И хотя ИИ может автоматизировать многое, он не заменяет полностью человеческое суждение.

В сложных ситуациях эксперты-человеки часто превосходят чистые алгоритмы — одно исследование показало, что менеджеры-человеки опережали ИИ примерно на 12% при очень нестабильных паттернах спроса.

Общее мнение — наиболее эффективный подход гибридный: ИИ выполняет рутинные и ресурсоемкие задачи, а обученные менеджеры по доходам контролируют стратегию, обрабатывают исключения и настраивают модели.

Другие факторы включают конфиденциальность данных и справедливость. В отличие от электронной коммерции, отели обычно используют анонимные данные (без «динамического ценообразования» по идентичности гостя), но любую систему ценообразования следует контролировать на соответствие нормативам и стандартам бренда.

Будущее ценообразования на базе ИИ

Несмотря на эти вызовы, ИИ широко рассматривается как будущее управления доходами в гостиничной сфере. Опросы отрасли показывают, что большинство отелей планируют увеличить инвестиции в инструменты ценообразования на базе ИИ в ближайшие годы.

Даже независимые гостиницы теперь могут получить доступ к этим технологиям через облачные сервисы.
Как отмечает один отраслевой отчет, роль ИИ в управлении доходами уже стала неотъемлемой и «переформатирует» стратегии ценообразования.

На практике отели, использующие ценообразование в реальном времени на базе ИИ, получают больше бронирований по более высоким тарифам, повышают RevPAR и ADR и мгновенно адаптируются к колебаниям рынка.

Объединяя машинный интеллект с человеческим опытом, команды по доходам получают мощное конкурентное преимущество.

По мере совершенствования ИИ-инструментов (например, с использованием генеративного ИИ для персонализации предложений) гости будут видеть более справедливые и персонализированные цены, а отели смогут максимизировать доходы как никогда ранее.