Как российский турбизнес использует данные и технологии AI

Бенчмаркинг для отельеров: как и зачем учить рынок делиться данными

Hotel Advisors

Hotel Advisors был основан практикующими отельерами 14 лет назад, когда стало ясно, что в отечественную индустрию гостеприимства необходимо внедрять системы управления доходом. «Аналитика гостиничного рынка» Hotel Advisors позволяет оценивать показатели продаж отеля, загрузки на будущие периоды и сравнивать их с показателями конкурентов. Инструмент можно использовать, когда в одной локации собирается минимум четыре объекта размещения, которые представляют собой конкурентную группу. Каждый отель на условиях конфиденциальности вносит свои данные, на основании которых формируются операционные метрики для оценки рынка. Чем больше отельеров работают с инструментом аналитики, тем больше знаний о рынке они получают.

Система используется в гостиничном бизнесе ревенью-менеджерами, директорами отделов продаж, владельцами отелей и других объектов размещения туристов для оценки конкурентоспособности; государственными органами — для подготовки и измерения результатов проведения масштабных мероприятий; инвесторами и девелоперами — для проверки финансовых моделей, составления прогнозов, оценки рисков и при проведении аудита.

В настоящее время к инструменту «Аналитика гостиничного рынка» подключены более пятисот отелей по всей России: это и международные сети, и независимые гостиницы всех сегментов. Отельеры Москвы, Санкт-Петербурга, Сочи, Новосибирска, Казани, Калининграда, Тобольска и ещё 15 городов России на ежедневной основе работают с гостиничными рыночными данными, следят за операционными показателями, чтобы увеличивать доходность объекта. С помощью инструмента тысячи отельеров научились оценивать эффективность продаж, строить прогнозы на будущие периоды, определять свои слабые и сильные стороны.

Как узбекской горничной объясниться с китайским туристом? Кейс о применении Smart Recognition в отельном бизнесе

2ROOMZ

Одна из проблем в коммуникации между сотрудниками отеля или с клиентами — языковой барьер. Для её решения стартап 2ROOMZ разработал мультиязыковой сервис, построенный на базе технологии Smart Recognition. Работает он следующим образом: если направить камеру смартфона на интересующий предмет, система автоматически предлагает действия, связанные с ним, на языке пользователя. Например, если гость направит камеру на чашку в номере, приложение предложит ему меню из напитков или опцию замены посуды. А если сотрудник, обслуживающий номера, обнаружит засор и наведёт на него камеру, система отправит заявку на устранение проблемы сантехнику.

Для распознавания объектов используются библиотеки Google Vision, а также модель собственной разработки компании.

На реализацию решения ушло 12 недель. Эксперименты показали, что интеграция сервиса в систему управления отелем повышает продуктивность персонала и лояльность гостей к отелю. Также оно приводит к росту числа повторных бронирований иностранными туристами.

Traveldata: как объединить 18 регионов Дальнего Востока и Арктики на одном ресурсе

tutu и Министерство по развитию Дальнего Востока и Арктики

Внутренний турпоток продолжает расти. При этом, как показывают данные ВЦИОМ, особый интерес россияне проявляют к локациям с необычной природой и климатом. Главным сдерживающим фактором остаётся низкий уровень взаимного знания. Туристам не хватает информации о местах для посещения. У государства и бизнеса, в свою очередь, нет данных о турпотоке, драйверах и барьерах к путешествиям, необходимых для принятия решений по развитию инфраструктуры.

В 2023 году сервис для организации путешествий tutu.ru совместно с Министерством по развитию Дальнего Востока и Арктики создали общедоступный портал с подробной информацией о туризме в 18 регионах Дальнего Востока и Арктики. Портал включает в себя аналитику по турпотоку, списки регионов-доноров, направления популярных туристических маршрутов, а также полезную информацию для путешественников, в том числе о достопримечательностях и ценах на авиа, ж/д и автобусное сообщение. Собранные данные помогают раскрытию туристического потенциала регионов Дальнего Востока и Арктики.

Алгоритмы для формирования территориального бренда

Travel.stat

Travel.stat — российский сервис управления репутацией в индустрии гостеприимства с использованием машинного обучения. Он анализирует отзывы гостей, определяет точки роста в сервисной стратегии и сравнивает качество услуг с конкурентами. Travel.stat появился в 2022 году в ответ на уход иностранных NPS-сервисов, которые ранее занимали около 80% рынка гостиничных услуг.

В 2023 году Travel.stat приступил к реализации бесплатного проекта, задача которого — продемонстрировать, как с помощью аналитики можно создать территориальный бренд. В качестве заказчика была выбрана Воронежская область — недооценённый регион с позиции туристических дестинаций, при этом с очень хорошим транзитным трафиком. В Travel.stat проанализировали отзывы туристов, связанные с регионом, которые были размещены на различных площадках. На основе полученных данных был определён так называемый «эмоциональный индекс туриста» — ключевые аспекты туристической привлекательности области по мнению жителей и гостей региона.

Сформированный дашборд с аналитикой был передан дизайнеру, автору многочисленных проектов в сфере туризма, брендинга и развития территорий Алексею Дружинину, который сейчас занимается формированием территориального бренда Воронежа. В ближайшее время состоится презентация территориального бренда и маркетплейса, которым могут пользоваться как туристы, так и местные жители — на нём будут собраны предложения туроператоров, кафе и ресторанов, билетных агрегаторов и т. д.

Travel.stat своим примером хочет продемонстрировать, что цифровые данные могут служить для реализации творческих задач. Кроме того, своей основной задачей Travel.stat считает способствование более активному переходу из ценовой конкуренции в отрасли в качественную.

Платформа предиктивной аналитики для туризма

НИУ ВШЭ и АО «Новое сервисное бюро»

После ухода с российского рынка зарубежных платформ для бронирования (Online Travel Agencies, OTA) каналы продаж в отельном бизнесе стали перераспределяться. Несмотря на развитие отечественных агрегаторов, у многих отелей выросла доля прямых продаж. В связи с этим у объектов размещения туристов появилась потребность в аналитическом инструменте, который позволил бы точнее прогнозировать спрос и оптимизировать ценовую и маркетинговую стратегии. В конце 2022 г. управляющая компания в сфере гостеприимства «Новое сервисное бюро» (курорт «Игора», парк-отель «Дача Винтера», отели «Точка на карте» и другие проекты) совместно с Центром искусственного интеллекта НИУ ВШЭ приступили к разработке платформы предиктивной аналитики, которая будет давать рекомендации по планированию маркетинговых активностей и ценообразованию с учётом эластичности и прогнозирования спроса, предсказывать отмены по бронированиям.

Главная сложность в разработке платформы заключалась в том, чтобы учесть специфические факторы отельной индустрии: сезонность загрузки, особенности условий раннего бронирования, процент отмен, влияние на спрос погодных условий, условия оплаты брони, множество онлайн-каналов бронирования и т. п. Потребовалось объединение различных источников данных: прогнозов погоды, конверсии в воронке бронирований, истории бронирований, метрик трафика на сайте, которые измерялись с разной частотой. Для обучения моделей были собраны данные курорта «Игора», отелей «Дача Винтера» и «Точка на карте» с 2019 по 2023 год. Тестирование результатов в промышленном окружении было осуществлено для шести отелей, расположенных в Ленинградской области и Карелии.

В результате была создана веб-платформа, учитывающая более 480 комплексных факторов. Точность её предсказаний сейчас достигает 94%. В ходе анализа были выявлены четыре фактора, определяющие вероятность заезда: доля предоплаты, глубина и канал бронирования, а также способ оплаты. Например, при прочих равных доля предоплаты от 70% и выше даёт в среднем вероятность поездки в 92%, а доля предоплаты в 10% — в 57%. Полученные оценки обновляются автоматически по мере поступления новых данных по бронированиям. В планах разработчиков развивать проект и добавить ряд новых инструментов анализа, которые повысят точность прогнозирования, а также настроить рекомендательную систему для управления маркетингом и доходами.

Михаил Степнов, директор по данным сервиса МТС Travel