林博士讲述“网红狗”背后的酒店收益管理秘籍
2017-08-01 16:07 来源：未知 点击次数 ：次
7月19日，第十四届中国饭店集团化发展论坛在山东济南绿地美利亚酒店如期举行。众荟信息CEO林小俊博士受邀出席了本次论坛，为与会嘉宾带来大数据和人工智能的应用如何帮助酒店行业更好地获取经营利润，如何应用大数据重新定义和量化传统的收益管理，以及如何做好收益管理的精彩演讲，并引发起与会酒店集团大佬们的热烈的讨论。
“网红狗”背后的故事
阿尔法狗为什么这么厉害？第一次战胜李世石的时候，厉害在它学习了人类围棋高手的十几万个棋谱，掌握了相应的大数据，也厉害在它算法的学习能力，人不可能做到的事，它做到了。
第二代不再是应用现有的数据了，它开始自己去产生数据，通过不同的AI（人工智能）之间的互搏产生新价值和新数据，这几乎达到了人不可超越的高度。
这只“网红狗”依靠大数据和人工智能的力量，利用新的算法，就可以打破智人自身局限，凌驾于人的经验和悟性，达到另一个高度。
近一年来，从研究界到应用界大家都在反思的问题，AI跟人类在各行各业发展过程中到底存不存在替代关系，计算机AI到底能不能替代人类？人工智能将来在智商层面上取代人类、超过人类、亦或消灭人类不太现实，因为它有太多心理和生理科研的难题。但是在任何可以被量化的任务层面上，人工智能都已经具备了超过人类甚至替代人类的程度。
数据量化帮助酒店精准预测市场需求
从宏观上看，从市场产生需求到最终预定酒店的过程就像是一个漏斗，经过出行意愿、消费意愿和消费决策的层层删选最终得到了本酒店的需求预测结果。例如交通大数据具有天然的提前性，对于它的量化则可以准确推测出潜在住客的出行意愿。同理的，对PMS小数据、OTA大数据、航空大数据、展会数据等相关数据也可以进行量化。正因为在这个过程中消费者的需求趋势有迹可循，都可以被量化出来，才建立出基于大数据的AI预测模型，我们称之为市场需求模型，最终才能帮助酒店精准预测本酒店需求、出租率，最终进行收益管理的优化。
也许看到市场需求模型的时候，经验丰富的酒店收益经理会觉得，基于小数据也会考虑到其中的很多维度。例如，某酒店考虑到出港、到港人数有100万人次，在他基于100万人次去做未来出租率判断的时候，依据的是自己的经验，或者基于自己经验得出的简易运算模型，然而这并不能称之为量化。真正量化则可以直接将航空大数据纳入需求预测模型中去，减少人工猜测的不确定性，切实降低预测的误差率。判断北京未来的酒店入住率时，是用大数据相比不使用大数据的结果误差下降7.1%，但机票数据在三亚市场需求预测中就能使误差下降13.6%。真正的量化会更加精准的同时，也会告诉你每一个数据对每一个城市、每一个商圈、每一家酒店影响的参数或者影响的权重。当酒店可以应用大数据做精确的预测和量化时，数据才会产生真正的价值，摆脱人类经验的束缚。
基于大数据的AI模型帮助酒店优化价格
量化的数据之外，酒店优化价格就需要一个可以互动反馈的机制。传统的收益管理面临的最大问题是预测完成就是工作的终止。然而消费者一定会对这个价格产生反馈，改变了意愿。这些新生成的消费者意愿是否能够反馈回酒店？酒店如何切实有效的再优化？当收益管理利用了大数据和AI的算法得到一个最优结果之后会产生双向模型的循环，无限逼近最优解，这也是传统无法企及的。
基于量化的数据，“头脑丰盈”的AI利用深度神经网络在上千万甚至上亿的数据维度上进行模型的建立和最优结果的搜索和优化，并对酒店和消费者进行模拟，进行一次又一次的博弈，使用生成对抗网络（GAN）进行动态定价。在这个基于现实的虚拟实战中寻求最佳解的过程，也就得出了酒店的最佳收益决策。是否调价？调至什么价格？诸如此类的问题，都会由动态运算给你一个动态定价的答案。在这个过程中，大数据是物质基础，反馈提供了模型实时更新的基础，对抗解决了数据量扩张的实际问题，从而决策变得有理有据。
从数据的角度看竞争对手会产生哪些冲出重围的办法？我们曾经分析了一个携程的数据，有一个客人选择一个机票和一个酒店，浏览了300多个不同的页面，浏览100多家酒店，横跨了3个城市，最终预定了一张机票和一家酒店。为什么？他的出游并没有确定目的地的。消费者的选择过程是很复杂的，当把这些复杂的关系量化，就有可能真正意义上找到跟我们酒店之间形成了客源竞争性的酒店。
从数据角度来看，平均状态下面一个酒店可能会跟700个酒店产生这样的线条关系，700家酒店是你可能的竞争对手，700家酒店相互两两之间产生竞争关系是什么概念？这就是49万个竞争关系强弱，这基本上不是可以靠人来判断的，但大数据的AI模型却可以做到精准的定位，还可以跟踪你真正的对手酒店的价格变动。
直面科技带来的行业大洗牌
纵观各行各业，科技的进步、技术的每次巨大飞跃，其实都是一次博弈，都会对整个行业产生重新洗牌的作用。在这个过程里面，置身其中的“玩家”不应该抵制和抗拒，相反更需要抓住这些机会投入进去，拥抱它、使用它，让它帮我们产生更大的价值，让它帮我们变成行动的推动力，而不是阻力。
以上所说，落实到切实有效提升酒店收益的产品设计上，便是市场、机会、价格三大模块。将RMS与这三个大数据模块加以整合，就得到了众荟信息现有的大数据收益管理解决方案——Revenue Plus。Revenue Plus是一个大、小数据结合的，全数据收益管理系统，无论从数据来源、产品服务、技术方法和应用场景中哪个角度讲都与传统RMS有很大区别。行业大数据+PMS小数据取代了单一小数据的局限，至少2小时更新动态数据取代了数据的日更新，真实的消费者需求展示、动态竞争环境分析、价格敏感性通过流入流出数据借势、动态的优化价格建议和智能预测、专业收益管理咨询和培训服务等科技成功造就了Revenue Plus的低门槛、高精确度、简单易用的特性。林博士强调，科技感、人性化的工具就是用最简单的方式展示最直接的结果，用最高效的监控指导最直接的调整，智慧改变生活，科技重塑酒店。
“网红狗”背后的故事
阿尔法狗为什么这么厉害？第一次战胜李世石的时候，厉害在它学习了人类围棋高手的十几万个棋谱，掌握了相应的大数据，也厉害在它算法的学习能力，人不可能做到的事，它做到了。
第二代不再是应用现有的数据了，它开始自己去产生数据，通过不同的AI（人工智能）之间的互搏产生新价值和新数据，这几乎达到了人不可超越的高度。
这只“网红狗”依靠大数据和人工智能的力量，利用新的算法，就可以打破智人自身局限，凌驾于人的经验和悟性，达到另一个高度。
近一年来，从研究界到应用界大家都在反思的问题，AI跟人类在各行各业发展过程中到底存不存在替代关系，计算机AI到底能不能替代人类？人工智能将来在智商层面上取代人类、超过人类、亦或消灭人类不太现实，因为它有太多心理和生理科研的难题。但是在任何可以被量化的任务层面上，人工智能都已经具备了超过人类甚至替代人类的程度。
数据量化帮助酒店精准预测市场需求
从宏观上看，从市场产生需求到最终预定酒店的过程就像是一个漏斗，经过出行意愿、消费意愿和消费决策的层层删选最终得到了本酒店的需求预测结果。例如交通大数据具有天然的提前性，对于它的量化则可以准确推测出潜在住客的出行意愿。同理的，对PMS小数据、OTA大数据、航空大数据、展会数据等相关数据也可以进行量化。正因为在这个过程中消费者的需求趋势有迹可循，都可以被量化出来，才建立出基于大数据的AI预测模型，我们称之为市场需求模型，最终才能帮助酒店精准预测本酒店需求、出租率，最终进行收益管理的优化。
也许看到市场需求模型的时候，经验丰富的酒店收益经理会觉得，基于小数据也会考虑到其中的很多维度。例如，某酒店考虑到出港、到港人数有100万人次，在他基于100万人次去做未来出租率判断的时候，依据的是自己的经验，或者基于自己经验得出的简易运算模型，然而这并不能称之为量化。真正量化则可以直接将航空大数据纳入需求预测模型中去，减少人工猜测的不确定性，切实降低预测的误差率。判断北京未来的酒店入住率时，是用大数据相比不使用大数据的结果误差下降7.1%，但机票数据在三亚市场需求预测中就能使误差下降13.6%。真正的量化会更加精准的同时，也会告诉你每一个数据对每一个城市、每一个商圈、每一家酒店影响的参数或者影响的权重。当酒店可以应用大数据做精确的预测和量化时，数据才会产生真正的价值，摆脱人类经验的束缚。
基于大数据的AI模型帮助酒店优化价格
量化的数据之外，酒店优化价格就需要一个可以互动反馈的机制。传统的收益管理面临的最大问题是预测完成就是工作的终止。然而消费者一定会对这个价格产生反馈，改变了意愿。这些新生成的消费者意愿是否能够反馈回酒店？酒店如何切实有效的再优化？当收益管理利用了大数据和AI的算法得到一个最优结果之后会产生双向模型的循环，无限逼近最优解，这也是传统无法企及的。
基于量化的数据，“头脑丰盈”的AI利用深度神经网络在上千万甚至上亿的数据维度上进行模型的建立和最优结果的搜索和优化，并对酒店和消费者进行模拟，进行一次又一次的博弈，使用生成对抗网络（GAN）进行动态定价。在这个基于现实的虚拟实战中寻求最佳解的过程，也就得出了酒店的最佳收益决策。是否调价？调至什么价格？诸如此类的问题，都会由动态运算给你一个动态定价的答案。在这个过程中，大数据是物质基础，反馈提供了模型实时更新的基础，对抗解决了数据量扩张的实际问题，从而决策变得有理有据。
从数据的角度看竞争对手会产生哪些冲出重围的办法？我们曾经分析了一个携程的数据，有一个客人选择一个机票和一个酒店，浏览了300多个不同的页面，浏览100多家酒店，横跨了3个城市，最终预定了一张机票和一家酒店。为什么？他的出游并没有确定目的地的。消费者的选择过程是很复杂的，当把这些复杂的关系量化，就有可能真正意义上找到跟我们酒店之间形成了客源竞争性的酒店。
从数据角度来看，平均状态下面一个酒店可能会跟700个酒店产生这样的线条关系，700家酒店是你可能的竞争对手，700家酒店相互两两之间产生竞争关系是什么概念？这就是49万个竞争关系强弱，这基本上不是可以靠人来判断的，但大数据的AI模型却可以做到精准的定位，还可以跟踪你真正的对手酒店的价格变动。
直面科技带来的行业大洗牌
纵观各行各业，科技的进步、技术的每次巨大飞跃，其实都是一次博弈，都会对整个行业产生重新洗牌的作用。在这个过程里面，置身其中的“玩家”不应该抵制和抗拒，相反更需要抓住这些机会投入进去，拥抱它、使用它，让它帮我们产生更大的价值，让它帮我们变成行动的推动力，而不是阻力。
传统RMS VS Revenue Plus
以上所说，落实到切实有效提升酒店收益的产品设计上，便是市场、机会、价格三大模块。将RMS与这三个大数据模块加以整合，就得到了众荟信息现有的大数据收益管理解决方案——Revenue Plus。Revenue Plus是一个大、小数据结合的，全数据收益管理系统，无论从数据来源、产品服务、技术方法和应用场景中哪个角度讲都与传统RMS有很大区别。行业大数据+PMS小数据取代了单一小数据的局限，至少2小时更新动态数据取代了数据的日更新，真实的消费者需求展示、动态竞争环境分析、价格敏感性通过流入流出数据借势、动态的优化价格建议和智能预测、专业收益管理咨询和培训服务等科技成功造就了Revenue Plus的低门槛、高精确度、简单易用的特性。林博士强调，科技感、人性化的工具就是用最简单的方式展示最直接的结果，用最高效的监控指导最直接的调整，智慧改变生活，科技重塑酒店。
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