Kui enamik külalislahkuse valdkonna juhte mõtleb tehisintellektist, kujutavad nad ette kohmakat vestlusrobotit, mis ei suuda selgitada väljaregistreerimise aega, või värisevat robotit, mis toob tuppa 402 leige krossani. See on see, mida ma nimetan Ränist ekraani lõksuks (The Silicon Screen Trap) – ekslik uskumus, et selleks, et tehisintellekt (AI) oleks väärtuslik, peab klient sellega vahetult suhtlema.
Tegelikkuses on kõige edukamad rakendused, mida ma selles sektoris näinud olen, külalise jaoks täiesti nähtamatud. Digiajastu iroonia seisneb selles, et mida rohkem me kasutame tehisintellekti „andmetööga” tegelemiseks, seda rohkem ruumi loome „inimlikuks tööks”. Kui te küsite, kuidas kasutada tehisintellekti külalislahkuses, siis vastus ei peitu klienditeenindusmeeskonna asendamises ekraanidega, vaid AI kasutamises selleks, et tuua oma meeskond ekraanide tagant välja ja tagasi fuajeesse.
Miks „robot-eeskätt” külalislahkus ebaõnnestub
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Viimase kümnendi jooksul on külalislahkuse valdkond olnud kinnisideeks digitaalsest iseteenindusest. Oleme suunanud külalisi rakenduste, QR-koodide ja automaatsete kioskite poole. Kuigi see on tabelites tõhus, on see tekitanud massilise vastuvõtulaua hõõrdumise lõhe (Front-Desk Friction Gap). Iga minut, mille külaline veedab võideldes ebaadekvaatse kasutajaliidesega, on minut, mil ta tunneb end Teie brändist häirituna, mitte Teie inimeste poolt hoituna.
Olen analüüsinud mustreid sadades teenusepõhistes ettevõtetes ja andmed on selged: külaliste rahulolu skoorid (NPS) ei saavuta tippu siis, kui tehnoloogia on kiire; need on kõrgeimad siis, kui tehnoloogia muudab inimestevahelise suhtluse vaevatuks. Kui kasutate tehisintellekti segase ja administratiivse taustasüsteemi haldamiseks, võimaldate te seda, mida ma nimetan otsesuhtluse dividendiks (The Face-Time Dividend) – mõõdetavat lojaalsuse ja kulutuste kasvu, mis tekib siis, kui Teie personal on vabastatud andmesisestusest, et tegeleda ehtsa külalislahkusega.
Kuidas kasutada tehisintellekti külalislahkuses: Nähtamatu ülemteenri strateegia
AI eesmärk hotellis või restoranis ei tohiks olla rääkimine külalisega, vaid rääkimine Teie personalile külalise kohta. See on nihe „kliendi poole suunatud AI-lt” „nähtamatu ülemteenri AI-le”. Siin on tegevuskava logistika automatiseerimiseks, et saaksite tõsta kliendikogemuse taset.
1. Külaliste täiustatud profileerimine (sünteesimine, mitte lihtsalt salvestamine)
Enamikul hotellidel on majutushaldussüsteem (PMS) täis andmeid, mida nad kunagi ei kasuta. Nad teavad, et külaline X peatus seal kolm korda, kuid nad ei tea, et külaline X tellib alati kell 22.00 mullivett ja eelistab tuba liftist eemal.
AI suudab omastada struktureerimata andmeid – märkmeid eelmistest peatumistest, e-kirjas mainitud toitumiseelistusi või kolmanda osapoole saidile jäetud tagasisidet – ja sünteesida need vastuvõtutöötaja jaoks persoona kiirvaateks (Persona Snapshot). Selle asemel, et öelda: „Palun kirjutage siia alla,” saab töötaja öelda: „Tere tulemast tagasi, hr Smith. Olen hoolitsenud selle eest, et Teie toas ootaks jahutatud mullivesi, ning majutasime Teid nagu tavaliselt vaiksesse tiiba.”
See ei ole roboti suhtlus; see on kõrgetasemeline inimlik suhtlus, mida toetab AI-mootor, mis tegi ära uurimistöö, milleks Teie personalil polnud aega. Vaadake meie külalislahkuse säästujuhendit, et saada täpsemat teavet selle kohta, kuidas see vähendab vajadust manuaalse külaliste uurimise järele.
2. Dünaamiline tööjõu tasakaal
Üks suurimaid kulusid külalislahkuse marginaalidele on „igavleva või ülekoormatud” paradoks. Teil on kas liiga palju töötajaid, kes nõjatuvad letile ja ootavad külalisi, või olete alamehitatud ja upute ootamatu sagina ajal. Traditsioonilised töögraafikud on staatilised, kuid nõudlus on voolav.
AI-põhised planeerimistööriistad suudavad nüüd ennustada täituvust ja külastatavust hämmastava täpsusega, võrreldes Teie ajaloolisi andmeid kohalike sündmuste, ilmastikuolude ja isegi lendude hilinemise andmetega. Saavutades dünaamilise tööjõu tasakaalu, tagate, et saalis on täpselt õige arv inimesi teenindusstandardite hoidmiseks, ilma et kulutaksite liigselt oma marginaali. See täpsusaste vähendab sageli tööjõukulusid 15–20%, parandades samal ajal töötajate kogemust, sest nad on harva ootamatust töömahust „üle koormatud”.
3. Ennetav hooldus ja laohaldus
Mitte miski ei tapa inimlikku puudutust kiiremini kui külaline, kes peab helistama vastuvõttu, sest konditsioneer müriseb või minibaar on tühi. See sunnib külalist muutuma Teie puuduste audiitoriks.
AI-sensorid ja ennustavad algoritmid on nüüd liikumas lennundustööstusest tipptasemel külalislahkusesse. Need süsteemid suudavad märku anda, et külmiku mootor vibreerib väljaspool tavapäraseid parameetreid enne, kui see rikneb. Restoranisektoris saab AI jälgida varude kahanemist reaalajas ja automatiseerida tellimist. See hoiab ära piinliku „vabandust, meil on meriahven otsas” vestluse, võimaldades teenindajal keskenduda lisamüügi kunstile, mitte nappuse pärast vabandamisele. Näete, kuidas see mõjutab seotud sektoreid meie puhastusteenuste kulude analüüsis, kus ennustav planeerimine on muutumas uueks standardiks.
Finantsid: Otsesuhtluse dividendi mõõtmine
Omanikega rääkides muretsevad nad sageli, et AI on luksus ainult sellistele kettidele nagu Four Seasons või Ritz. See ei ole nii. Tegelikult, mida väiksem on Teie tegevus, seda rohkem vajate tehisintellekti oma piiratud inimressursside võimendamiseks.
Mõelge „rendiagentuuri maksule” (Agency Tax), mida hotellid sageli maksavad – ajutise tööjõu kõrge hind lünkade täitmiseks. Kasutades AI-d töögraafikute optimeerimiseks, saate sageli täielikult kõrvaldada vajaduse viimase hetke agentuuri personali järele. Lisaks, kui personal ei ole koormatud paberimajandusega, suureneb nende võime tegeleda tulu teenivate tegevustega. Vastuvõtutöötajal, kes ei pea võitlema aeglase arvutisüsteemiga, on vaimne ressurss pakkuda toa uuendust või spaa-broneeringut.
Olen leidnud, et ettevõtted, mis suunavad 30% oma administratiivsest koormusest tehisintellektile, näevad keskmiselt 12% kasvu lisatuludes. See on 90/10 reegel tegevuses: kui AI tegeleb 90% korduvate ülesannetega, muutub ülejäänud 10% inimlikust suhtlusest kümme korda väärtuslikumaks.
Rakendamine: Teie etapiviisiline juhend
AI juurutamine kõrgetasemelises teeninduskeskkonnas nõuab pehmet lähenemist. Kui te sellega kiirustate, kardavad Teie töötajad asendamist ja Teie külalised tunnevad ülemineku külmust.
- 1. etapp: Tüütute ülesannete audit. Küsige oma meeskonnalt, millist kolme ülesannet nad kõige rohkem vihkavad. Tavaliselt on need koondaruanded, manuaalne andmesisestus või vahetuste vahetamine. Alustage AI juurutamist sealt.
- 2. etapp: Andmete koondamine. Sisestage oma viimase kahe aasta külaliste andmed privaatsusnõuetele vastavasse AI-tööriista, et tuvastada oma „väärtuslikud harjumused” – need väikesed asjad, mis viivad korduvbroneeringuteni.
- 3. etapp: Töötajate võimestamine. Koolitage oma meeskonda mitte niivõrd „tööriista” kasutama, vaid pigem seda, kuidas kasutada teadmisi, mida tööriist pakub. Kui AI ütleb neile, et külaline on veinientusiast, andke neile volitused selle teabe põhjal tegutseda. Uurige meie külalislahkuse koolitusressursse, et õppida, kuidas seda oskuste lünka täita.
Penny lõppsõna
Külalislahkuses ei ole AI kliendi poole suunatud liides; see on tuul Teie personali selja taga. Järgmise viie aasta jooksul ei võida need ettevõtted, kellel on kõige targemad robotid. Võidavad need, kes kasutavad tehnoloogiat selleks, et muutuda kangekaelselt ja kaunilt inimlikumaks.
Kui Teie personal vaatab ekraani, kui külaline sisse astub, on Teil tehnoloogiline probleem. Kui Teie personal vaatab külalisele silma ja kutsub teda nimepidi, sest vaikne AI-süsteem andis neile kaks minutit tagasi vihje, on Teil külalislahkuse lahendus.