آج کے غیر مستحکم سفر کے بازار میں، ہوٹلوں کو مسلسل کمروں کی قیمتیں بدلتی ہوئی طلب کے مطابق مقرر کرنی ہوتی ہیں۔ جدید AI سے چلنے والے ریونیو مینجمنٹ سسٹمز وسیع پیمانے پر حقیقی وقت کے ڈیٹا کی نگرانی کر سکتے ہیں – جیسے کہ مقابلہ کرنے والوں کی قیمتیں، بکنگ کی رفتار، مقامی تقریبات، موسم، سماجی رجحانات اور دیگر – اور فوری طور پر قیمتوں کو ایڈجسٹ کر کے زیادہ سے زیادہ بکنگ اور آمدنی حاصل کر سکتے ہیں۔

حقیقت میں، تقریباً 60% ہوٹل مالکان غیر متوقع طلب کو اپنی قیمتوں کے سب سے بڑے چیلنج کے طور پر بیان کرتے ہیں۔ AI اس مسئلے کو حل کرتا ہے، سست اور قواعد پر مبنی قیمتوں کی جگہ "مشین لرننگ جو وسیع ڈیٹا سیٹس کو حقیقی وقت میں تجزیہ کرتی ہے" لے لیتا ہے۔

یہ سسٹمز لائیو ان پٹس (بکنگ کے رجحانات، مقابلہ کرنے والوں کی قیمتیں، سرچ سرگرمی وغیرہ) لیتے ہیں اور پھر قیمتوں میں تبدیلی کی تجویز یا نفاذ کرتے ہیں تاکہ دستیاب کمرے کی آمدنی (RevPAR) اور اوسط روزانہ قیمت (ADR) میں اضافہ ہو۔

روایتی ریونیو مینجمنٹ اکثر مقررہ قواعد (مثلاً موسم یا ہفتے کے دن کے حساب سے قیمتیں) پر انحصار کرتی تھی، جو "حقیقی وقت کی تبدیلیوں" جیسے اچانک پرواز کی منسوخی یا کسی اثر انداز کرنے والے کی تقریب کو مدنظر نہیں رکھ پاتی تھی۔

اس کے برعکس، AI پر مبنی قیمتوں کا تعین جدید الگورتھمز استعمال کرتا ہے تاکہ باریک پیٹرنز اور اشارے دریافت کیے جا سکیں اور مقابلہ کرنے والوں سے پہلے ردعمل دیا جا سکے۔

مثال کے طور پر، مشین لرننگ ماڈلز خاندان کے مسافروں کی بڑھتی ہوئی دلچسپی یا پرواز کی تلاش میں اضافے کو پہچان سکتے ہیں اور متعلقہ سیگمنٹ کی قیمتوں کو اسی حساب سے ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔ مختصر یہ کہ، AI متحرک قیمتوں کو "فیصلہ سازی کی ذہانت" میں بدل دیتا ہے – پیچیدہ قیمتوں کی حکمت عملیوں کو گھنٹوں کی بجائے منٹوں میں خودکار بناتا ہے۔

AI سے چلنے والی قیمتوں کے اہم فوائد

AI سے بہتر قیمتوں کے تعین سے ہوٹلوں کو کئی واضح فوائد حاصل ہوتے ہیں:

• حقیقی وقت میں ردعمل کی صلاحیت۔ AI سسٹمز مارکیٹ کے عوامل کو مسلسل ٹریک کرتے ہیں اور قیمتوں کو فوری طور پر اپ ڈیٹ کرتے ہیں۔ ایک صنعت کے ماہر کے مطابق، "AI سے چلنے والے سسٹمز زیادہ ڈیٹا کو تیزی سے اور حقیقی وقت میں پراسیس کرتے ہیں، جس سے قیمتوں کے فیصلے تیز، درست اور مؤثر ہوتے ہیں۔"
  ہوٹل فوری طور پر مقابلہ کرنے والوں کی قیمتوں میں تبدیلی یا اچانک طلب میں اضافے پر ردعمل دے سکتے ہیں، اضافی فروخت کے مواقع حاصل کر کے خالی کمروں سے بچ سکتے ہیں۔

• بہتر پیش گوئی۔ بہت زیادہ تاریخی اور بیرونی ڈیٹا کا تجزیہ کر کے، AI طلب میں اضافے (تہوار، تعطیلات، کانفرنسز) کی پیش گوئی پہلے اور زیادہ درست طریقے سے کر سکتا ہے۔
  ذہین پیش گوئیاں ہوٹلوں کو قیمتیں پہلے سے بڑھانے کی اجازت دیتی ہیں بجائے اس کے کہ قلت کی وجہ سے قیمتیں بڑھائی جائیں۔ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ اس سے بہتر آمدنی حاصل ہوتی ہے: ایک مطالعہ میں AI پر مبنی طلب کی پیش گوئی اور متحرک قیمتوں نے RevPAR اور ADR میں اضافہ دکھایا۔

• کارکردگی اور خودکاری۔ AI مینیجرز کو بور کرنے والے کاموں سے آزاد کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ہوٹل نے AI ریونیو سسٹم انسٹال کرنے کے بعد دستی قیمتوں کی اپ ڈیٹس میں 80% کمی کی، جس سے عملہ حکمت عملی پر توجہ دے سکا۔
  ایک اور رپورٹ میں بتایا گیا کہ معمول کے ڈیٹا کے تجزیے اور قیمتوں کی نگرانی – جو اکثر مینیجر کے وقت کا نصف سے زیادہ لے لیتے ہیں – کو AI کے ذریعے بڑی حد تک خودکار بنایا جا سکتا ہے۔ اس سے ہر ماہ کئی گھنٹے بچتے ہیں اور مینیجرز مارکیٹنگ مہمات اور مہمانوں کے تجربے کی بہتری پر توجہ دے سکتے ہیں۔

• آمدنی میں اضافہ۔ AI سے چلنے والی قیمتوں کا تعین عام طور پر آمدنی میں اضافہ کرتا ہے۔ کارنیل یونیورسٹی کے ایک مطالعے میں پایا گیا کہ AI سے چلنے والے ریونیو مینجمنٹ استعمال کرنے والے ہوٹلوں کی کل آمدنی روایتی طریقوں کے مقابلے میں تقریباً 7.2% زیادہ تھی۔
  عملی طور پر، کیس اسٹڈیز میں اور بھی بڑے فوائد رپورٹ ہوئے ہیں: مثال کے طور پر، ایک AI سسٹم (Atomize) نے چند مہینوں میں کچھ پراپرٹیز کے لیے 25% تک RevPAR میں اضافہ فراہم کیا۔ مختصر یہ کہ، ڈیٹا پر مبنی قیمتوں کا تعین براہ راست کمرے کی منافع میں اضافہ کرتا ہے۔

• مسابقتی ذہانت۔ AI مسلسل مارکیٹ کی صورتحال اور مقابلہ کرنے والوں کی کارروائیوں کی نگرانی کرتا ہے۔ الگورتھمز ایسے پیٹرنز کا پتہ لگاتے ہیں جیسے مقامی تقریبات یا سوشل میڈیا کے رجحانات جو انسانی تجزیہ کار نظر انداز کر سکتے ہیں۔
  ان باریک اشاروں کو جلدی دیکھ کر، ہوٹل قیمتوں کو دوسروں سے پہلے ایڈجسٹ کر سکتا ہے۔ (مثلاً، AI کسی شہر کی تقریب کے بارے میں سوشل میڈیا پر بڑھتی ہوئی بات چیت دیکھ کر فوراً قیمتیں بڑھا سکتا ہے، جو دستی طور پر کرنے پر دیر ہو جاتی۔)

• صنعت میں اپنانا۔ AI پر مبنی قیمتوں کا تعین پہلے ہی عام ہو چکا ہے۔ ایک سروے میں پایا گیا کہ 69.4% ہوٹل ریونیو مینیجرز حقیقی وقت میں قیمتوں کی تبدیلی کے لیے AI پر انحصار کرتے ہیں۔
  اسی طرح، تقریباً 52% آزاد ہوٹل اب کسی نہ کسی شکل میں AI یا خودکار قیمتوں کے اوزار استعمال کرتے ہیں۔ یہاں تک کہ چھوٹے ہوٹل بھی اب جدید AI ٹولز (اکثر کلاؤڈ پلیٹ فارمز کے ذریعے) استعمال کر سکتے ہیں جو پہلے صرف بڑی چینز کے لیے مخصوص تھے۔

حقیقی دنیا کی کامیابی کی کہانیاں

دنیا بھر کے ہوٹل AI قیمتوں کے تعین سے شاندار نتائج رپورٹ کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر:

• بزنس ہوٹل (ممبئی، بھارت): ایک بڑے مالیاتی کانفرنس کے دوران، AI سے چلنے والے سسٹم نے بڑھتی ہوئی طلب کو محسوس کیا اور ایگزیکٹو کمروں کی قیمتوں کو ایک گھنٹے کے اندر 22% بڑھا دیا – اس سے پہلے کہ مقابلہ کرنے والے ردعمل دے پاتے۔
  اس ذہین قیمتوں نے مکمل بکنگ اور پچھلے سال کے مقابلے میں 17% زیادہ اوسط روزانہ قیمت حاصل کی۔

• ہیریٹیج ہوٹل (جے پور، بھارت): ایک 50 کمروں والا بوتیک ہوٹل غیر متوقع تہوار کی ٹریفک سے متاثر تھا۔ AI پر مبنی قیمتوں کے تعین کے بعد، سسٹم نے خودکار طور پر ادب کے تہوار کے عروج کے دنوں میں قیمتیں 25% تک بڑھا دیں۔
  اس سے RevPAR میں 20% سال بہ سال اضافہ اور تقریب کے ہفتے کے لیے تقریباً 100% بکنگ ہوئی۔

• بیچ ریزورٹ (گوا، بھارت): ایک ساحلی ریزورٹ نے AI کا استعمال آخری لمحے کی طلب، گروپ بکنگز، اور منسوخیوں کو متوازن کرنے کے لیے کیا۔ جب نئے سال سے چند دن پہلے ایک بڑا موسیقی کا تہوار اعلان ہوا، AI ٹول نے فوراً قیمتیں اور کم از کم قیام کی شرائط بڑھا دیں۔
  نتیجہ یہ ہوا کہ اوسط روزانہ قیمت میں 18% اضافہ اور آخری لمحے کی منسوخیوں سے ہونے والی آمدنی میں 30% کمی ہوئی۔

یہ مثالیں ظاہر کرتی ہیں کہ AI کس طرح فوری طور پر مختصر مدتی مواقع سے فائدہ اٹھا سکتا ہے جو صرف انسان نظر انداز کر سکتے ہیں۔ ایشیا، یورپ اور شمالی امریکہ کے کئی ہوٹل اب AI ریونیو سسٹمز کے نفاذ کے بعد اسی طرح کے فوائد رپورٹ کر رہے ہیں۔

چیلنجز اور غور و فکر

AI قیمتوں کے تعین کو اپنانا بھی چیلنجز لاتا ہے۔ ہوٹلوں کو الگورتھمز کو ڈیٹا فراہم کرنے کے لیے ڈیٹا انفراسٹرکچر اور انٹیگریشنز (PMS، چینل مینیجرز وغیرہ) میں سرمایہ کاری کرنی پڑتی ہے۔

ایک حالیہ مطالعہ میں "اعلی نفاذی لاگت" اور "مضبوط ڈیٹا انفراسٹرکچر" کی ضرورت کو اہم رکاوٹیں قرار دیا گیا ہے۔

عملے کی تربیت بھی ضروری ہے: ریونیو ٹیموں کو AI کی سفارشات کو سمجھنا اور کاروباری قواعد یا اوور رائیڈ لاجک سیٹ کرنا آنا چاہیے۔

اعتماد اور شفافیت بھی مسائل ہو سکتے ہیں۔ کئی ریونیو مینیجرز "بلیک باکس" AI ماڈلز سے محتاط ہیں۔ فروشندگان اس کا حل وضاحتی AI خصوصیات کے ذریعے کرتے ہیں (مثلاً سادہ زبان میں وجوہات بتانا) تاکہ مینیجرز دیکھ سکیں کہ قیمتیں کیوں بدل رہی ہیں۔ اور اگرچہ AI بہت کچھ خودکار کر سکتا ہے، یہ انسانی فیصلہ سازی کا مکمل متبادل نہیں ہے۔

پیچیدہ حالات میں، انسانی ماہرین اکثر الگورتھمز سے بہتر کارکردگی دکھاتے ہیں – ایک مطالعہ میں پایا گیا کہ جب طلب کے پیٹرنز بہت غیر مستحکم ہوتے ہیں تو انسانی مینیجرز AI سے تقریباً 12% بہتر ہوتے ہیں۔

اجماع یہ ہے کہ سب سے مؤثر طریقہ مخلوط ہے: AI معمول کے اور ڈیٹا سے بھرپور کام سنبھالے، جبکہ تربیت یافتہ ریونیو مینیجرز حکمت عملی کی نگرانی کریں، استثنیات کو سنبھالیں، اور ماڈلز کو بہتر بنائیں۔

دیگر عوامل میں ڈیٹا کی رازداری اور منصفانہ رویہ شامل ہیں۔ ای کامرس کے برعکس، ہوٹل عام طور پر گمنام ڈیٹا استعمال کرتے ہیں (مہمان کی شناخت کی بنیاد پر "سرج پرائسنگ" نہیں)، لیکن کسی بھی قیمتوں کے نظام کی نگرانی قواعد و ضوابط اور برانڈ کے معیار کے مطابق ہونی چاہیے۔

AI سے چلنے والی قیمتوں کا مستقبل

ان چیلنجز کے باوجود، AI کو ہوٹل ریونیو مینجمنٹ کا مستقبل سمجھا جاتا ہے۔ صنعت کے سروے ظاہر کرتے ہیں کہ زیادہ تر ہوٹل آنے والے سالوں میں AI پر مبنی قیمتوں کے اوزار میں سرمایہ کاری بڑھانے کا ارادہ رکھتے ہیں۔

یہاں تک کہ آزاد انز بھی اب کلاؤڈ سروسز کے ذریعے ان ٹیکنالوجیز تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
ایک صنعت کی رپورٹ کے مطابق، AI کا ریونیو مینجمنٹ میں کردار مستقل ہے – یہ قیمتوں کی حکمت عملیوں کو "نئی شکل دے رہا ہے"۔

عملی طور پر، جو ہوٹل حقیقی وقت میں AI قیمتوں کا استعمال کرتے ہیں وہ زیادہ بکنگز بہتر نرخوں پر حاصل کر سکتے ہیں، RevPAR اور ADR کو بہتر بنا سکتے ہیں، اور مارکیٹ کی تبدیلیوں کے مطابق فوری ردعمل دے سکتے ہیں۔

مشین انٹیلی جنس کو انسانی بصیرت کے ساتھ ملا کر، ریونیو ٹیمیں ایک طاقتور مسابقتی برتری حاصل کرتی ہیں۔

جیسے جیسے AI کے اوزار بہتر ہوتے جائیں گے (مثلاً، ذاتی نوعیت کی پیشکشوں کے لیے جنریٹو AI کا استعمال)، مہمانوں کو منصفانہ اور زیادہ ذاتی نوعیت کی قیمتیں نظر آئیں گی اور ہوٹل پہلے سے کہیں زیادہ آمدنی زیادہ سے زیادہ کریں گے۔