ອຸດສາຫະກຳໂຮງແຮມ ແລະ ການທ່ອງທ່ຽວໃນໄທຈະເລີ່ມຕົ້ນໃຊ້ Dynamic Pricing ດ້ວຍ AI ໄດ້ແນວໃດ

ການກຳນົດລາຄາແບບໄດນາມິກ (Dynamic Pricing) ແມ່ນກົນໄກທີ່ປັບລາຄາໂດຍອັດຕະໂນມັດແບບ Real-time ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການ, ການແຂ່ງຂັນ, ແລະ ສະພາບຕະຫຼາດ. ເຖິງວ່າວິທີການນີ້ຈະຖືກໃຊ້ງານມາດົນນານໃນອຸດສາຫະກຳສາຍການບິນ, ໂຮງແຮມ, ແລະ ການທ່ອງທ່ຽວ, ແຕ່ການແຜ່ຂະຫຍາຍຂອງ AI ກຳລັງເຮັດໃຫ້ຜູ້ປະກອບການຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ອຸດສາຫະກຳການທ່ອງທ່ຽວຂອງໄທມີລັກສະນະໂດດເດັ່ນດ້ວຍສາມລະດູການທາງດ້ານອາກາດ ໄດ້ແກ່ ລະດູໜາວ, ລະດູຮ້ອນ, ແລະ ລະດູຝົນ ຕາມທີ່ການທ່ອງທ່ຽວແຫ່ງປະເທດໄທ (TAT) ລະບຸໄວ້, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຊ່ວງເດືອນພະຈິກຮອດເດືອນກຸມພາຖືວ່າເປັນໄລຍະທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງສຸດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຊ່ວງສູງສຸດດັ່ງກ່າວອາດປ່ຽນແປງໄປຕາມພາກພື້ນ, ກຸ່ມລູກຄ້າ, ແລະ ຈຸດໝາຍປາຍທາງ; ຕົວຢ່າງ ຄວາມຕ້ອງການທີ່ສະຖານທີ່ພັກຜ່ອນຊາຍຫາດທາງພາກໃຕ້ ແລະ ງານ MICE ໃນເຂດຕົວເມືອງມັກຍັງຄົງແຂງແກ່ນຕໍ່ເນື່ອງໄປຮອດເດືອນມີນາ ແລະ ເດືອນເມສາ. ການກຳນົດລາຄາຄົງທີ່ເຮັດໃຫ້ຍາກຕໍ່ການຕອບສະໜອງຕໍ່ການປ່ຽນແປງຄວາມຕ້ອງການເຫຼົ່ານີ້, ສົ່ງຜົນໃຫ້ສູນເສຍໂອກາດດ້ານລາຍຮັບ. ນອກຈາກນີ້, ຄ່າຄອມມິດຊັ່ນທີ່ OTA ຫຼັກໆ ເກັບໂດຍທົ່ວໄປຢູ່ທີ່ປະມານ 15–30% (ຕົວເລກອ້າງອີງ ณ ເວລາຂຽນ; ກະລຸນາກວດສອບໜ້າທາງການຂອງ OTA ແຕ່ລະລາຍສຳລັບເງື່ອນໄຂສັນຍາຫຼ້າສຸດ), ແລະ ພາລະຈາກຄ່າທຳນຽມດັ່ງກ່າວທີ່ກົດດັນຜົນກຳໄລແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໄປໃນທົ່ວອຸດສາຫະກຳ.

ບົດຄວາມນີ້ຖືກຈັດທຳຂຶ້ນສຳລັບພະນັກງານ ແລະ ຜູ້ຈັດການໃນອຸດສາຫະກຳໂຮງແຮມ ແລະ ການທ່ອງທ່ຽວ, ໂດຍໃຫ້ຄຳແນະນຳເປັນຂັ້ນຕອນໃນການນຳໃຊ້ AI ຕັ້ງແຕ່ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ, ການພັດທະນາໂມເດລພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການ, ໄປຈົນເຖິງການອັດຕະໂນມັດຂອງກົດລະບຽບການກຳນົດລາຄາ. ເມື່ອອ່ານຈົບ, ຜູ້ອ່ານຄວນມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບຂັ້ນຕອນທຳອິດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດກັບຂະໜາດ ແລະ ງົບປະມານຂອງອົງກອນຕົນເອງ.

ຕະຫຼາດການທ່ອງທ່ຽວຂອງໄທມີໂຄງສ້າງທີ່ຄວາມຕ້ອງການມີການເໜັງຕີງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຍ້ອນລະດູການ, ວັນພັກ, ແລະ ກິດຈະກຳລະດັບສາກົນ, ເຮັດໃຫ້ງ່າຍຕໍ່ການພາດໂອກາດສ້າງລາຍໄດ້ເມື່ອລາຄາຄົງທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງ. ໃນຂະນະທີ່ຊ່ວງເດືອນພະຈິກຮອດເດືອນກຸມພາໂດຍທົ່ວໄປຖືວ່າເປັນຊ່ວງຄວາມຕ້ອງການສູງສຸດ, ແຕ່ຄວາມແຕກຕ່າງກໍ່ເກີດຂຶ້ນຂຶ້ນຢູ່ກັບພາກພື້ນ, ກຸ່ມລູກຄ້າ, ແລະ ຈຸດໝາຍປາຍທາງ, ໝາຍຄວາມວ່າການກຳນົດລາຄາແບບດຽວກັນທັງໝົດມັກຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ພາດໂອກາດຕ່າງໆ. ຄ່າຄອມມິດຊັ່ນຂອງ OTA ໂດຍທົ່ວໄປຢູ່ທີ່ປະມານ 15–30%, ແລະ ຍິ່ງເພິ່ງພາອາໄສຫຼາຍເທົ່າໃດ, ກຳໄລກໍ່ຍິ່ງມີແນວໂນ້ມຖືກກົດດັນຫຼາຍຂຶ້ນ. ທ່າມກາງສະພາບການດັ່ງກ່າວນີ້, ຄວາມສົນໃຈໃນການກຳນົດລາຄາແບບ Dynamic Pricing ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແລະ ການບໍລິຫານຈັດການລາຍໄດ້ (Revenue Management) ກຳລັງເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ຄວາມຕ້ອງການດ້ານການທ່ອງທ່ຽວໃນປະເທດໄທມີແນວໂນ້ມຜັນຜວນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂຶ້ນກັບລະດູການ, ວັນໝົດສາທາລະນະ, ແລະ ກິດຈະກຳລະດັບສາກົນ. ອົງການການທ່ອງທ່ຽວແຫ່ງປະເທດໄທ (TAT) ໄດ້ຈັດແບ່ງສະພາບອາກາດຂອງປະເທດອອກເປັນສາມເຂດ ໄດ້ແກ່ ລະດູຝົນ, ລະດູໜາວ, ແລະ ລະດູຮ້ອນ ແລະ ວົງຈອນດ້ານສະພາບອາກາດນີ້ຖືເປັນກະດູກສັນຫຼັງຂອງຄວາມຕ້ອງການດ້ານການທ່ອງທ່ຽວ.

ປັດໄຈຫຼັກທີ່ມີແນວໂນ້ມຊຸກຍູ້ໃຫ້ຄວາມຕ້ອງການສູງຂຶ້ນ ມີດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ລະດູໜາວ (ປະມານເດືອນພະຈິກ–ກຸມພາ): ນັກທ່ອງທ່ຽວທີ່ພັກຢູ່ໄລຍະຍາວຈາກປະເທດຕາເວັນຕົກມີແນວໂນ້ມລວມໂຕກັນຢູ່ກຸງເທບ, ພູເກັດ, ແລະ ຊຽງໃໝ່. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມຕ້ອງການສຳລັບລີສອດຊາຍຫາດທາງໃຕ້ ແລະ ກິດຈະກຳໃນຕົວເມືອງມີແນວໂນ້ມຍັງຄົງແຂງແກ່ນຕໍ່ເນື່ອງຈົນຮອດເດືອນມີນາ ແລະ ເມສາ ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າຊ່ວງເວລາສູງສຸດຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມພາກພື້ນ ແລະ ກຸ່ມນັກທ່ອງທ່ຽວ.
• ສົງກຣານ (ວັນໝົດສາທາລະນະ, 13–15 ເມສາ): ນັກທ່ອງທ່ຽວພາຍໃນປະເທດເດີນທາງພ້ອມກັນໃນຄາວດຽວ ແລະ ການຈອງມັກຈະເຕັມພາຍໃນໄລຍະເວລາສັ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ ຍັງມີກໍລະນີທີ່ລັດຖະບານເພີ່ມຄວາມສາມາດຮອງຮັບທີ່ນັ່ງໃນສາຍການບິນ ເພື່ອຮັບມືກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.
• MICE (ກອງປະຊຸມ ແລະ ງານວາງສະແດງລະດັບສາກົນ): ໃນກຸງເທບ ຊຶ່ງ TCEB ສົ່ງເສີມໃຫ້ເປັນຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກດ້ານ MICE ຄວາມຕ້ອງການໂຮງແຮມສາມາດປ່ຽນແປງຢ່າງຮວດໄວໃນຊ່ວງວັນທີຂອງກິດຈະກຳກອງປະຊຸມ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຄວາມຕ້ອງການມີແນວໂນ້ມອ່ອນຕົວລົງໃນລະດູຝົນ (ປະມານເດືອນພຶດສະພາ–ຕຸລາ) ແລະ ຂຶ້ນກັບພາກພື້ນ ຊ່ອງຫວ່າງຕາມລະດູການທີ່ຫຼວງຫຼາຍສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ທັງໃນອັດຕາການເຂົ້າພັກ ແລະ ADR (ອັດຕາລາຄາສະເລ່ຍຕໍ່ຄືນ). ອີງຕາມສະຖິຕິການທ່ອງທ່ຽວທີ່ເຜີຍແຜ່ໂດຍທະນາຄານແຫ່ງປະເທດໄທ, ອັດຕາການເຂົ້າພັກໂຮງແຮມສະເລ່ຍລະດັບຊາດຜັນຜວນຫຼາຍເຖິງຫຼາຍສິບຈຸດສ່ວນຮ້ອຍໃນແຕ່ລະເດືອນ ໂດຍສັງເກດເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງຫຼາຍກວ່າ 20 ຈຸດສ່ວນຮ້ອຍລະຫວ່າງເດືອນກັນຍາ ແລະ ທັນວາ ເຖິງແມ່ນໃນຊຽງໃໝ່ທາງພາກເໜືອ.

ຍິ່ງຄວາມແຕກຕ່າງຕາມລະດູການນີ້ຫຼວງຫຼາຍເທົ່າໃດ, ຍິ່ງມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງທີ່ຍຸດທະສາດການກຳນົດລາຄາຄົງທີ່ຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ລາຄາຕົກຕໍ່າໃນຊ່ວງນອກລະດູການ ຫຼື ສູນເສຍໂອກາດລາຍໄດ້ໃນຊ່ວງສູງສຸດ. ການກຳນົດລາຄາແບບ Dynamic ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ກຳລັງໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈ ໃນຖານະເປັນວິທີການທີ່ອ່ານຄື້ນຄວາມຕ້ອງການເຫຼົ່ານີ້ແບບ Real-time ແລະ ປັບລາຄາໃນຈັງຫວະທີ່ເໝາະສົມ.

ການພຶ່ງພາ OTA ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບຢ່າງກວ້າງຂວາງວ່າເປັນບັນຫາດ້ານຜົນກຳໄລໃນການຈັດການໂຮງແຮມ. ອັດຕາຄ່ານາຍໜ້າທີ່ເກັບໂດຍ OTA ຫຼັກໆ ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະຢູ່ທີ່ປະມານ 15–30% (ເບິ່ງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນອຸດສາຫະກຳ ເຊັ່ນ Cloudbeds) ໂດຍຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຂະໜາດຂອງໂຮງແຮມ ແລະ ເງື່ອນໄຂສັນຍາ. ເມື່ອພາລະນີ້ເກີດຂຶ້ນພ້ອມກັບອັດຕາຫ້ອງພັກທີ່ຕໍ່າໃນຊ່ວງນອກລະດູການ, ຊ່ອງຫວ່າງສຳລັບການປັບປຸງລາຍຮັບກໍ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະແຄບລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ໜຶ່ງໃນເປົ້າໝາຍຂອງການນຳໃຊ້ລະບົບ Revenue Management ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຄືການເສີມສ້າງຊ່ອງທາງການຈອງໂດຍກົງ ແລະ ຄ່ອຍໆຫຼຸດການພຶ່ງພາ OTA ລົງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງ "ການເສີມສ້າງການຂາຍໂດຍກົງ ແລະ ການຫຼຸດຄ່ານາຍໜ້າ" ນັ້ນບໍ່ໄດ້ກົງໄປກົງມາ — ມັນຕ້ອງອາໄສການປະສົມປະສານຂອງຍຸດທະສາດການດຶງດູດ Traffic ສຳລັບເວັບໄຊຂອງໂຮງແຮມເອງ ແລະ ໂຄງການ Loyalty Program.

RevPAR (Revenue Per Available Room) ເປັນຕົວຊີ້ວັດທີ່ຄູນທັງອັດຕາການເຂົ້າພັກ ແລະ ອັດຕາຫ້ອງພັກສະເລ່ຍເຂົ້າຫາກັນ, ເຮັດໃຫ້ການປັບປຸງໂດຍສຸມໃສ່ປັດໄຈໃດປັດໄຈໜຶ່ງພຽງຢ່າງດຽວນັ້ນເປັນເລື່ອງຍາກ. ເຫດຜົນຫຼັກທີ່ວ່າການປັບລາຄາດ້ວຍ AI ຊ່ວຍປັບປຸງ RevPAR ໄດ້ນັ້ນ ມີດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ການກຳນົດລາຄາຕາມຄວາມຕ້ອງການ (Demand-driven Pricing): ສະເໜີລາຄາທີ່ເໝາະສົມໃນຊ່ວງທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງ ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍໂອກາດ
• ການໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບອັດຕາການເຂົ້າພັກໃນຊ່ວງຄວາມຕ້ອງການຕໍ່າ: ໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອກຳນົດເວລາ ແລະ ລະດັບຂອງການຫຼຸດລາຄາ ເພື່ອປ້ອງກັນການຫຼຸດລົງຂອງລາຄາ
• ການປຽບທຽບຄູ່ແຂ່ງແບບອັດຕະໂນມັດ: ຕິດຕາມລາຄາຂອງໂຮງແຮມໃກ້ຄຽງແບບ Real-time ເພື່ອຫຼີກລ່ຽງການແຂ່ງຂັນດ້ານລາຄາທີ່ຮຸນແຮງເກີນໄປ

ຄວນສັງເກດວ່າສັນຍາ OTA ອາດຈະລວມມີ ຂໍ້ກຳນົດ Rate Parity ແລະ ການທີ່ລາຄາລະຫວ່າງເວັບໄຊຂອງໂຮງແຮມເອງ ແລະ OTA ແຕກຕ່າງກັນ ອາດຈະເປັນການລະເມີດເງື່ອນໄຂສັນຍາໄດ້. ຈຶ່ງມີຄວາມຈຳເປັນຢ່າງຍິ່ງທີ່ຕ້ອງກວດສອບລາຍລະອຽດຂອງສັນຍາກັບ OTA ແຕ່ລະລາຍກ່ອນການນຳໃຊ້.

ແກ່ນແທ້ຂອງການປັບປຸງ RevPAR ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການຂຶ້ນລາຄາເທົ່ານັ້ນ. ມັນຢູ່ທີ່ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນການ Optimize "ເວລາໃດ, ໃນລາຄາເທົ່າໃດ, ແລະ ຜ່ານຊ່ອງທາງໃດ" ໂດຍການປະສົມປະສານເງື່ອນໄຂດ້ານຄວາມຕ້ອງການ, ການແຂ່ງຂັນ, ແລະ ສິນຄ້າຄົງຄັງ.

ໂດຍການປະຕິບັດຕາມສາມຂັ້ນຕອນຂອງການເກັບກຳຂໍ້ມູນ, ການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການ, ແລະ ການປັບຕົວອັດຕະໂນມັດຕາມລຳດັບ, ການກຳນົດລາຄາແບບໄດນາມິກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຈຶ່ງງ່າຍຕໍ່ການນຳໄປໃຊ້ງານເທື່ອລະກ້າວ. ແທນທີ່ຈະພະຍາຍາມສ້າງທຸກຢ່າງໃນຄັ້ງດຽວ, ວິທີການທີ່ເລີ່ມຕົ້ນຈາກຂະໜາດນ້ອຍ ແລ້ວຄ່ອຍໆປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງໃຫ້ດີຂຶ້ນເລື່ອຍໆ ມັກຖືກພິຈາລະນາວ່າມີປະສິດທິຜົນ ໃນແງ່ຂອງການຝັງລະບົບເຂົ້າໄປໃນການດຳເນີນງານປະຈຳວັນ. ພາກຕໍ່ໄປນີ້ຈະອະທິບາຍວິທີດຳເນີນການໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນຢ່າງລະອຽດ ແລະ ເປັນຮູບປະທຳ.

ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກຳນົດລາຄາແບບໄດນາມິກ (Dynamic Pricing) ເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນນຳເຂົ້າ. ການຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນທັງພາຍໃນແລະພາຍນອກຖືເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ.

ຂໍ້ມູນພາຍໃນທີ່ຕ້ອງເກັບກຳ

• ປະຫວັດການຈອງຍ້ອນຫຼັງ 2–3 ປີ (ວັນທີເຊັກອິນ, ໄລຍະເວລາພັກ, ປະເພດຫ້ອງ, ລາຄາຂາຍ)
• ແນວໂນ້ມຂອງອັດຕາການຍົກເລີກ ແລະ ອັດຕາ No-show
• ສ່ວນແບ່ງການຈອງ ແລະ Lead time ຈຳແນກຕາມຊ່ອງທາງ (OTA, ເວັບໄຊທ໌ຕダイレクト, ໂທລະສັບ)

ຂໍ້ມູນພາຍນອກທີ່ຕ້ອງເກັບກຳ

• ປະຕິທິນວັນຫຍຸດລັດຖະການ ແລະ ວັນຫຍຸດຕໍ່ເນື່ອງຂອງໄທ (ສົງກາລານ, ລອຍກະທົງ, ແລະອື່ນໆ)
• ຕາຕະລາງກິດຈະກຳຂະໜາດໃຫຍ່ລະດັບພາກພື້ນ ແລະ ກິດຈະກຳ MICE
• ລາຄາທີ່ໂຮງແຮມຄູ່ແຂ່ງປະກາດສາທາລະນະ (ຜ່ານເຄື່ອງມື Rate Shopping)
• ຂໍ້ມູນສະພາບອາກາດ ແລະ ຂໍ້ມູນເສັ້ນທາງການບິນໃໝ່ ແລະ ທີ່ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ

ໃນບັນດາຂໍ້ມູນພາຍນອກ, ຂໍ້ມູນວັນຫຍຸດ ແລະ ກິດຈະກຳຂອງໄທມີຄວາມສຳຄັນເປັນພິເສດ. ສົງກາລານ (ວັນຫຍຸດລັດຖະການລະຫວ່າງວັນທີ 13–15 ເມສາ) ເປັນຊ່ວງທີ່ຄວາມຕ້ອງການທ່ອງທ່ຽວທັງພາຍໃນ ແລະ ຕ່າງປະເທດລວມໂຕກັນຢ່າງເຂັ້ມຂຸ້ນ, ໂດຍລາຍງານວ່າຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆຈົນລັດຖະບານຊຸກຍູ້ໃຫ້ສາຍການບິນເພີ່ມຄວາມສາມາດຮອງຮັບຜູ້ໂດຍສານ. ການນຳຊ່ວງຄວາມຕ້ອງການສູງສຸດເຫຼົ່ານີ້ໃສ່ໃນໂມເດລລ່ວງໜ້າ ມັກຈະຊ່ວຍໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການພະຍາກອນດີຂຶ້ນ.

ເມື່ອຂໍ້ມູນກະຈັດກະຈາຍຢູ່ຫຼາຍແຫຼ່ງ, ພຽງແຕ່ການ Export ຂໍ້ມູນຈາກ PMS (Property Management System) ໃນຮູບແບບ CSV ແລ້ວລວມໄວ້ໃນ Spreadsheet ກໍ່ມັກຈະພຽງພໍທີ່ຈະໃຊ້ເປັນຂໍ້ມູນຝຶກສອນ (Training Data) ສຳລັບໂມເດລພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການ. ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກຂັ້ນຕອນນີ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນກໍ່ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງຜິດປົກກະຕິ.

ກ່ອນຈະດຳເນີນໄປຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ, ຄວນດຳເນີນການກວດສອບຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້ດ້ວຍ.

• ການກວດສອບຄ່າທີ່ຂາດຫາຍ: ຕັດອອກ ຫຼື ຕື່ມຂໍ້ມູນໃນລາຍການທີ່ວັນທີຈອງ ຫຼື ລາຄາຂາຍວ່າງເປົ່າ
• ການຈັດການຄ່າ Outlier: ໝາຍຕົວລາຍການທີ່ມີລາຄາພິເສດ ເຊັ່ນ: ສັນຍາກຸ່ມ ໄວ້ຕ່າງຫາກ
• ຄວາມເປັນເອກະພາບຂອງໄລຍະເວລາ: ມັກແນະນຳໃຫ້ຕັດໄລຍະເວລາທີ່ມີຮູບແບບຄວາມຕ້ອງການຜິດປົກກະຕິ — ເຊັ່ນ: ຊ່ວງລະບາດໂລກ — ອອກຈາກຂໍ້ມູນຝຶກສອນ ຫຼື ຫຼຸດນ້ຳໜັກຂອງຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວ

ໂປດສັງເກດວ່າຂໍ້ມູນການຈອງອາດຈະມີຊື່ ແລະ ຂໍ້ມູນຕິດຕໍ່ຂອງແຂກ. ໃນແງ່ຂອງ PDPA (Personal Data Protection Act) ຂອງໄທ, ມີຂໍ້ກຳນົດໃຫ້ລະບຸຈຸດປະສົງຂອງການໃຊ້ງານຢ່າງຊັດເຈນ ແລະ ສ້າງຖານທາງກົດໝາຍທີ່ເໝາະສົມ (ເຊັ່ນ: ການຍິນຍອມ, ການປະຕິບັດສັນຍາ, ຫຼື ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຊອບທຳ). ເມື່ອໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອຈຸດປະສົງການວິເຄາະ, ໃຫ້ພິຈາລະນາເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນບໍ່ລະບຸຕົວຕົນ (Anonymize) ຫຼື ລວມໃຫ້ຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ບໍ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນຂອງບຸກຄົນໄດ້.

ນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ AI ສ້າງແບບຈໍາລອງເພື່ອຄາດການຄວາມຕ້ອງການໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາໄດ້. ເນື່ອງຈາກຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດການເປັນພື້ນຖານສໍາລັບການຕັ້ງຄ່າກົດລະບຽບລາຄາໃນຂັ້ນຕອນທີ 3, ຈຶ່ງມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ຈະດໍາເນີນຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ນີ້ຢ່າງລະມັດລະວັງ.

ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງການຄາດການ

• ອັດຕາການເຂົ້າພັກ (OCC): ອັດຕາການຈອງຕໍ່ວັນ ແລະ ຕໍ່ອາທິດ
• ອັດຕາລາຄາສະເລ່ຍຕໍ່ວັນ (ADR): ຊ່ວງລາຄາທີ່ເໝາະສົມໂດຍອີງໃສ່ລະດັບຄວາມຕ້ອງການ
• ການກະຈາຍຕົວຂອງໄລຍະເວລານໍາ (Lead Time Distribution): ຈໍານວນວັນລ່ວງໜ້າທີ່ການຈອງມັກຈະກະຈຸກຕົວ

ນອກຈາກຂໍ້ມູນການຈອງໃນອະດີດແລ້ວ, ຂໍ້ມູນນໍາເຂົ້າຂອງແບບຈໍາລອງມັກຈະລວມເອົາປະຕິທິນວັນພັກ, ຂໍ້ມູນກິດຈະກໍາໃນທ້ອງຖິ່ນ, ແລະ ອັດຕາໂຮງແຮມຄູ່ແຂ່ງທີ່ເຜີຍແຜ່ສາທາລະນະ. ໃນກໍລະນີຂອງປະເທດໄທ, ປັດໄຈທີ່ຂຶ້ນກັບປະຕິທິນມີນໍ້າໜັກຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ — ເຊັ່ນ: ການເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆຂອງຄວາມຕ້ອງການຢ່າງຮວດໄວໃນຊ່ວງສົງກາລ ແລະ ການເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆຂອງຄວາມຕ້ອງການກາງອາທິດໃນເມືອງທີ່ເປັນເຈົ້າພາບ MICE — ເຮັດໃຫ້ການລວມເອົາຂໍ້ມູນພາຍນອກມີປະສິດທິຜົນຢ່າງຍິ່ງ.

ວິທີການຄັດເລືອກແບບຈໍາລອງ

• ແບບຈໍາລອງ Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, ແລະ ອື່ນໆ): ໃຫ້ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງໃນການວິສະວະກໍາຄຸນລັກສະນະ, ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດລວມເອົາ event flags, ຕົວຊີ້ວັດວັນໃນອາທິດ, ແລະ holiday flags ໄດ້ຢ່າງສະດວກ
• ແບບຈໍາລອງສະເພາະສໍາລັບຊຸດເວລາ (Prophet, SARIMA, ແລະ ອື່ນໆ): ເໝາະສົມສໍາລັບການຄິດໄລ່ຮູບແບບຕາມລະດູການ ແລະ ຮູບແບບວົງຈອນໂດຍອັດຕະໂນມັດ
• ວິທີການປະສົມ (Hybrid Approach): ວິທີທີ່ລວມທັງສອງເຂົ້າກັນເພື່ອແກ້ໄຂຄ່າຄາດເຄື່ອນທີ່ເຫຼືອກໍ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນບາງຄັ້ງ

ເນື່ອງຈາກແບບຈໍາລອງທີ່ດີທີ່ສຸດຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມປະລິມານຂໍ້ມູນ ແລະ ການຕັ້ງຄ່າການດໍາເນີນງານ, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈຶ່ງແນະນໍາໃຫ້ທົດສອບ ແລະ ປຽບທຽບຫຼາຍທາງເລືອກ.

ວິທີການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ

ວິທີທີ່ໃຊ້ທົ່ວໄປຄືການສໍາຮອງຂໍ້ມູນ 3–6 ເດືອນລ່າສຸດໄວ້ເປັນຊຸດ holdout ແລ້ວກວດສອບວ່າຄ່າຄວາມຜິດພາດຂອງການຄາດການ (MAPE) ຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ຍອມຮັບໄດ້ຫຼືບໍ່. ຫາກຄວາມຖືກຕ້ອງຍັງບໍ່ພຽງພໍ, ມັກຈະແນະນໍາໃຫ້ກັບໄປທົບທວນຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຈາກຂັ້ນຕອນທີ 1 ຄືນໃໝ່ — ກວດສອບວ່າໄດ້ລວມເອົາໄລຍະເວລາທີ່ມີຄ່າຂາດຫາຍຫຼາຍ ຫຼື ຂໍ້ມູນຜິດປົກກະຕິຈາກສະຖານະການພິເສດ ເຊັ່ນ: ການລະບາດຂອງ COVID-19 ໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈຫຼືບໍ່.

ຈຸດສໍາຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກທີ່ຄວນຈື່ໄວ້ຄືວ່າ "ແບບຈໍາລອງທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ" ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ "ແບບຈໍາລອງທີ່ໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ" ສະເໝີໄປ. ໂດຍການສະແດງຜົນການຄາດການໃນຮູບແບບທີ່ພະນັກງານສາມາດຕີຄວາມໄດ້ ແລະ ສ້າງຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ສໍາລັບການອ້າງອີງໄຂວ້ກັບຄວາມຮູ້ສຶກຈາກພາກສະໜາມ, ແບບຈໍາລອງມັກຈະໄດ້ຮັບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂຶ້ນໃນໝູ່ຜູ້ທີ່ໃຊ້ງານ.

ເມື່ອໂມເດລການຄາດການຄວາມຕ້ອງການເລີ່ມເຮັດວຽກໄດ້ແລ້ວ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປຄືການ ຕັ້ງຄ່າກົດລະບຽບການກຳນົດລາຄາ. ໂດຍທົ່ວໄປແນະນຳໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍກົດລະບຽບທີ່ງ່າຍກ່ອນ ໂດຍຈຳກັດໄວ້ທີ່ 3–5 ຮູບແບບ. ການຂະຫຍາຍເພີ່ມທີລະໜ້ອຍມັກໃຫ້ຜົນດີກວ່າໃນແງ່ຂອງການນຳໃຊ້ຕົວຈິງໃນລະດັບປະຕິບັດງານ.

ຕົວຢ່າງກົດລະບຽບສຳຄັນທີ່ຄວນຕັ້ງຄ່າ

• ລາຄາຕໍ່າສຸດ ແລະ ສູງສຸດ: ກຳນົດຂອບເຂດລ່າງ ແລະ ເທິງເພື່ອປ້ອງກັນການປ່ຽນແປງລາຄາທີ່ຮຸນແຮງ. ການຕັ້ງລາຄາຕໍ່າສຸດຊ່ວຍຍັບຍັ້ງການຫຼຸດລາຄາຫຼາຍເກີນໄປ ແມ່ນແຕ່ໃນຕະຫຼາດໄທ ທີ່ຊ່ອງຫ່າງລະຫວ່າງຊ່ວງ Peak ແລະ Off-peak ອາດມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
• ເງື່ອນໄຂອັດຕາການເຂົ້າພັກ: ຂຶ້ນລາຄາໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອຈຳນວນຫ້ອງທີ່ເຫຼືອຫຼຸດລົງຕໍ່າກວ່າເກນທີ່ກຳນົດ. ການຈັບຄູ່ກົດລະບຽບນີ້ກັບກົດທີ່ຄ່ອຍໆຫຼຸດລາຄາລົງເມື່ອຫ້ອງວ່າງຫຼາຍ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
• ການເຊື່ອມໂຍງກັບໄລຍະເວລາລ່ວງໜ້າ: ປັບລາຄາເທື່ອລະໜ້ອຍຕາມຈຳນວນວັນທີ່ເຫຼືອກ່ອນ Check-in. ການຈະຕັ້ງລາຄາ Premium ຫຼື ສ່ວນຫຼຸດສຳລັບການຈອງໃນຊ່ວງໃກ້ວັນ ຄວນກຳນົດໂດຍອີງຕາມຍຸດທະສາດກຸ່ມລູກຄ້າຂອງໂຮງແຮມ.
• ການຕິດຕາມຄູ່ແຂ່ງ: ດຶງລາຄາຄູ່ແຂ່ງຈາກ OTA ແລ້ວປັບອັດຕາໂດຍອັດຕະໂນມັດເພື່ອຮັກສາຄວາມແຕກຕ່າງຂອງລາຄາທີ່ກຳນົດໄວ້. ໂດຍສັງເກດວ່າ ຫາກສັນຍາ OTA ມີຂໍ້ກຳນົດ Rate Parity, ການປະຕິບັດດ້ານລາຄາບາງຢ່າງອາດຂັດກັບເງື່ອນໄຂສັນຍາ ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງກວດສອບລາຍລະອຽດຂອງສັນຍາໃຫ້ລະອຽດ.

ຈຸດທີ່ຕ້ອງດູແລດ້ານການດຳເນີນງານຫຼັງຈາກເປີດໃຊ້ການປັບອັດຕະໂນມັດ

ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປີດໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດແລ້ວ ກໍ່ຄວນກວດສອບ Log ການປ່ຽນແປງລາຄາທຸກວັນໃນ 2–4 ອາທິດທຳອິດ. ການນຳໃຊ້ວິທີການ HITL (Human-in-the-Loop) ເພື່ອກວດຈັບການເຄື່ອນໄຫວລາຄາທີ່ຜິດປົກກະຕິໄດ້ໄວ ແລະ ປັບແຕ່ງກົດລະບຽບ ມັກເປັນເສັ້ນທາງທີ່ກົງທີ່ສຸດສູ່ການດຳເນີນງານທີ່ໝັ້ນຄົງ.

ຕົວຢ່າງ ສະຖານະການທີ່ເກີດຂຶ້ນໄດ້ງ່າຍຄື ເນື່ອງຈາກການລືມໃສ່ຂໍ້ມູນໃນປະຕິທິນວັນພັກ ລາຄາຕໍ່າສຸດຖືກຄົງຄ່າໄວ້ໂດຍຜິດພາດຕະຫຼອດຊ່ວງ Songkran. ຂໍ້ຜິດພາດດ້ານການຕັ້ງຄ່າດັ່ງກ່າວສາມາດກວດພົບໄດ້ໄວ ຫາກການກວດ Log ຖືກສ້າງເປັນນິໄສປະຈຳ.

ເມື່ອກົດລະບຽບຕ່າງໆໝັ້ນຄົງແລ້ວ ແນະນຳໃຫ້ປ່ຽນໄປກວດສອບລາຍອາທິດ ແລະ ສ້າງວົງຈອນການປະເມີນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ໂດຍໃຊ້ RevPAR (ລາຍໄດ້ຕໍ່ຫ້ອງທີ່ມີໃຫ້ບໍລິການ) ແລະ ADR (ອັດຕາລາຄາສະເລ່ຍຕໍ່ວັນ) ເປັນຕົວຊີ້ວັດຫຼັກ.

ເມື່ອພື້ນຖານຂອງການກຳນົດລາຄາແບບ Dynamic ຖືກວາງໄວ້ແລ້ວ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປຄືການກ້າວໄປສູ່ ໄລຍະຂັ້ນສູງ (Sophistication Phase) ຂອງການເພີ່ມລາຍຮັບສູງສຸດ. ການກຳນົດລາຄາອັດຕະໂນມັດພຽງຢ່າງດຽວມີຂໍ້ຈຳກັດໃນດ້ານທ່າແຮງການເຕີບໂຕຂອງ RevPAR.

ໂດຍການລວມເອົາຍຸດທະສາດການກຳນົດລາຄາສະເພາະຕາມ Channel, ການທົບທວນເງື່ອນໄຂສັນຍາ OTA, ແລະ ການອັດຕະໂນມັດຂອງການ Upselling ແລະ Cross-selling, ຈະຊ່ວຍໃຫ້ການສ້າງລາຍຮັບຈາກທັງອັດຕາການເຂົ້າພັກ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສະເລ່ຍຕໍ່ຜູ້ເຂົ້າພັກເປັນໄປໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ພາກ H3 ຕໍ່ໄປນີ້ໃຫ້ຄຳອະທິບາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຂັ້ນຕອນປະຕິບັດ ແລະ ຂໍ້ພິຈາລະນາສຳຄັນສຳລັບແຕ່ລະວິທີການ.

ການປັບລາຄາຕາມຊ່ອງທາງ—OTA, ເວັບໄຊທ໌ຕダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダダだ

ການປັບລາຄາຕາມຊ່ອງທາງ—OTA, ເວັບໄຊທ໌ທາງກົງ, ສັນຍາລູກຄ້າອົງກອນ, ແລະ ອື່ນໆ—ມັກຈະປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງລາຍໄດ້ລວມ. ເນື່ອງຈາກອັດຕາຄ່ານາຍໜ້າ ແລະ ໂປຣໄຟລ໌ລູກຄ້າແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຊ່ອງທາງ, ການກຳນົດລາຄາແບບດຽວກັນທຸກຊ່ອງທາງຈຶ່ງມັກເຮັດໃຫ້ສູນເສຍໂອກາດໄປ.

ຈຸດສຳຄັນໃນການຈັດການ ມີດັ່ງນີ້:

• ການໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບການຂາຍທາງກົງ: ກຳນົດລາຄາໃນເວັບໄຊທ໌ຂອງຕົນເອງໃຫ້ເທົ່າກັນ ຫຼື ດີກວ່າເລັກນ້ອຍ ເພື່ອຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຈາກການຈອງຜ່ານ OTA. ຄ່ານາຍໜ້າ OTA ໂດຍທົ່ວໄປຢູ່ທີ່ປະມານ 15–30% (ຕົວເລກອ້າງອີງ ณ ເວລາທີ່ຂຽນ; ກວດສອບໜ້າທາງການຂອງ OTA ແຕ່ລະລາຍສຳລັບເງື່ອນໄຂສັນຍາລ່າສຸດ), ດັ່ງນັ້ນການເພີ່ມສັດສ່ວນການຈອງທາງກົງຈຶ່ງມັກຊ່ວຍປັບປຸງອັດຕາກຳໄລ.
• ການຈັດການ Rate Parity: ການລົງລາຄາຫ້ອງດຽວກັນໃຫ້ຕ່ຳກວ່າຊ່ອງທາງອື່ນອາດຈະຜິດເງື່ອນໄຂສັນຍາ OTA, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຕ້ອງທົບທວນສັນຍາຂອງທ່ານຢ່າງລະອຽດ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ວິທີທີ່ໃຊ້ກັນທົ່ວໄປຄືການສະເໜີມູນຄ່າເພີ່ມ—ເຊັ່ນ: ການລວມອາຫານເຊົ້າ, ການ Check-in ກ່ອນເວລາໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ, ຫຼື ເຄື່ອງດື່ມຕ້ອນຮັບ—ສະເພາະຜ່ານເວັບໄຊທ໌ທາງກົງເທົ່ານັ້ນ, ເພື່ອຮັກສາ Rate Parity ຂອງລາຄາຫ້ອງໃນນາມ ໃນຂະນະທີ່ສ້າງຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ມີຄວາມໝາຍໃນທາງປະຕິບັດ.
• ລາຄາຄົງທີ່ສຳລັບລູກຄ້າອົງກອນ ແລະ ຜູ້ພັກໄລຍະຍາວ: ການຮັບປະກັນສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ເປັນແຫຼ່ງລາຍໄດ້ທີ່ໝັ້ນຄົງ ທີ່ຮັບຜົນກະທົບຈາກການປ່ຽນແປງຂອງຄວາມຕ້ອງການໜ້ອຍກວ່າ ຊ່ວຍຍົກລະດັບ RevPAR ພື້ນຖານ.

ການໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ ລາຄາຂ້າມ OTA ຫຼາຍລາຍ ແບບ Real-time ໃນຂະນະທີ່ສືບຕໍ່ປຽບທຽບອັດຕາການປ່ຽນໃຈ ແລະ ອັດຕາກຳໄລຕາມຊ່ອງທາງ. ເຄື່ອງມືຈຳນວນເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ຍັງມີຟີເຈີການແຈ້ງເຕືອນທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນການລະເມີດ Parity ທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ງ່າຍຕໍ່ການຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດຳເນີນງານເມື່ອທຽບກັບການຈັດການດ້ວຍຕົນເອງ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເຖິງແມ່ນວ່າເຄື່ອງມືຈະ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ ລາຄາໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເງື່ອນໄຂສັນຍາ OTA ກໍ່ແຕກຕ່າງກັນໄປໃນແຕ່ລະກໍລະນີ. ກ່ອນທີ່ຈະນຳໃຊ້ການປັບອັດຕະໂນມັດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI, ຈຶ່ງແນະນຳໃຫ້ທົບທວນສັນຍາກັບແຕ່ລະຊ່ອງທາງ ແລະ ຢືນຢັນຂອບເຂດທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ກຳນົດລາຄາແບບຍືດຫຍຸ່ນ. ຍຸດທະສາດຊ່ອງທາງບໍ່ແມ່ນການ "ຕັ້ງຄ່າແລ້ວລືມ"—ມັນເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງກໍ່ຕໍ່ເມື່ອຄູ່ກັບການທົບທວນເປັນປະຈຳ ແລະ ການກວດສອບເງື່ອນໄຂສັນຍາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ການ Upsell ເພີ່ມເຕີມໃຫ້ແກ່ແຂກຫຼັງຈາກການຈອງໄດ້ຮັບການຢືນຢັນແລ້ວ ເປັນອີກໜຶ່ງຂົງເຂດທີ່ສາມາດນຳ AI ມາຊ່ວຍອັດຕະໂນມັດໄດ້. ການສົ່ງຂໍ້ສະເໜີທີ່ເໝາະສົມໃນເວລາທີ່ເໝາະສົມ ມັກຈະເປັນປັດໄຈ ສຳຄັນໃນການເພີ່ມລາຍໄດ້ຕໍ່ແຂກແຕ່ລະຄົນ.

ການດຳເນີນງານຫຼັກທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດມີດັ່ງນີ້:

• ອີເມລ Pre-check-in: ສະເໜີການອັບເກຣດຫ້ອງພັກສາມຫາຫ້າວັນກ່ອນການເດີນທາງມາຮອດ. ລະບົບທີ່ອ້າງອີງຄວາມພ້ອມໃຫ້ບໍລິການແບບ Real-time ແລະ ອະນຸຍາດໃຫ້ AI ກຳນົດອັດຕາສ່ວນຫຼຸດໄດ້ແບບ Dynamic ກຳລັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.
• ການແນະນຳກິດຈະກຳ: ປັບແຕ່ງຄຳແນະນຳສຳລັບການບຳບັດຜ່ອນຄາຍ Spa ແລະ ທ່ຽວຊົມສະຖານທີ່ ໂດຍອ້າງອີງໄລຍະເວລາທີ່ພັກ, ປະຫວັດການຊື້ທີ່ຜ່ານມາ, ແລະ ກິດຈະກຳຕາມລະດູການ. ຄວາມສົນໃຈໃນເນື້ອຫາປະສົບການທ້ອງຖິ່ນ ມັກຈະສູງຂຶ້ນໃນຊ່ວງສົງກາລານ ແລະ ວັນໜັກລັດ ເຊິ່ງສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ອັດຕາການຕອບສະໜອງສູງຂຶ້ນ.
• ແພັກເກດອາຫານ ແລະ ການຮັບສົ່ງ: ລະບົບຊ່ວຍເຈົ້າໜ້າທີ່ Front Desk ດ້ວຍຄຳແນະນຳ Upsell ໃນເວລາ Check-in ເພື່ອສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈຂອງພະນັກງານ. ແມ່ນແຕ່ໂຮງແຮມຂະໜາດນ້ອຍທີ່ປະສົບບັນຫາຂາດແຄນພະນັກງານ ກໍ່ສາມາດນຳຟີເຈີຊ່ວຍເຫຼືອນີ້ໄປໃຊ້ງານໄດ້ຄ່ອນຂ້າງງ່າຍ.

ການອອກແບບຈັງຫວະ ແລະ ຄວາມຖີ່ຂອງການສົ່ງຄຳແນະນຳ ມີຄວາມສຳຄັນເປັນພິເສດ. ການແຈ້ງເຕືອນທີ່ຫຼາຍເກີນໄປ ມັກຈະສົ່ງຜົນທາງລົບຕໍ່ປະສົບການຂອງແຂກ ດັ່ງນັ້ນ ຈຶ່ງມັກແນະນຳໃຫ້ກຳນົດຈຳນວນ Touchpoint ສູງສຸດຕໍ່ການພັກໜຶ່ງຄັ້ງ.

ການຮັບປະກັນຄວາມໂປ່ງໃສດ້ານລາຄາ ກໍ່ມີຄວາມສຳຄັນໃນລະດັບດຽວກັນ. ຂໍ້ສະເໜີ Upsell ທີ່ບໍ່ສາມາດສື່ສານໄດ້ວ່າ "ເປັນຫຍັງຈຶ່ງລາຄານີ້" ອາດສ້າງຄວາມບໍ່ໄວ້ວາງໃຈໄດ້ງ່າຍ. ຂໍ້ຄວາມທີ່ລວມເອົາສ່ວນປະກອບສະໜັບສະໜູນ — ເຊັ່ນ "ເຫຼືອພຽງ X ຫ້ອງ" ຫຼື "ຫຼຸດ X% ຈາກລາຄາມາດຕະຖານ" — ຊ່ວຍໃຫ້ແຂກຮູ້ສຶກໝັ້ນໃຈໃນຂໍ້ສະເໜີ ແລະ ເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງກັບການຮັກສາຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງລູກຄ້າ ເຊິ່ງຈະໄດ້ກ່າວເຖິງໃນພາກຕໍ່ໄປ.

ໂປດສັງເກດວ່າ ໃນການປັບແຕ່ງຂໍ້ສະເໜີໂດຍໃຊ້ຄວາມມັກ ແລະ ປະຫວັດພຶດຕິກຳຂອງແຂກ, PDPA (ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງໄທ) ກຳນົດໃຫ້ຕ້ອງລະບຸຈຸດປະສົງຂອງການໃຊ້ຂໍ້ມູນຢ່າງຊັດເຈນ ແລະ ຕ້ອງມີຖານທາງກົດໝາຍທີ່ເໝາະສົມ — ເຊັ່ນ ການຍິນຍອມ, ການປະຕິບັດສັນຍາ, ຫຼື ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຊອບທຳ — ໄດ້ຮັບການກຳນົດໄວ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນ. ໃນການຄັດເລືອກເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດ ແນະນຳໃຫ້ກວດສອບການປະຕິບັດຕາມນະໂຍບາຍການຈັດການຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າ.

ການກຳນົດລາຄາແບບໄດນາມິກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ມັກຈະສ້າງບັນຫາທີ່ບໍ່ຄາດຄິດຫຼັງຈາກການນຳໄປໃຊ້ງານ. ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວຄອບຄຸມຫຼາຍມິຕິ ລວມທັງປະຕິກິລິຍາຂອງລູກຄ້າຕໍ່ການປ່ຽນແປງລາຄາ, ຄວາມສອດຄ່ອງກັບເງື່ອນໄຂສັນຍາ OTA, ແລະ ຄວາມບໍ່ເໝາະສົມໃນການເລືອກເຄື່ອງມື. ການເຂົ້າໃຈຄວາມສ່ຽງລ່ວງໜ້າທັງຈາກມຸມມອງການບໍລິການລູກຄ້າ ແລະ ການອອກແບບລະບົບ ມັກຈະເປັນເສັ້ນທາງທີ່ກົງທີ່ສຸດໄປສູ່ການດຳເນີນງານທີ່ໝັ້ນຄົງ.

ເມື່ອລາຄາມີການປ່ຽນແປງເລື້ອຍໆ, ແຂກທີ່ຮູ້ສຶກວ່າ "ຈ່າຍແພງກວ່າເກົ່າ" ມັກຈະສະແດງຄວາມບໍ່ພໍໃຈໂດຍກົງໃນການລີວິວ. ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບປະໂຫຍດສູງສຸດຈາກ Dynamic Pricing, ກອບການຮັກສາຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງລູກຄ້າຕ້ອງດຳເນີນຄຽງຄູ່ກັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານລາຄາ.

ວິທີປະຕິບັດທີ່ສຳຄັນໃນການຮັກສາຄວາມໄວ້ວາງໃຈ

• ສື່ສານເຫດຜົນຂອງການປ່ຽນແປງລາຄາຢ່າງຊັດເຈນ: ສະແດງເຫດຜົນຂອງການປ່ຽນແປງລາຄາໂດຍຫຍໍ້ໃນເວັບໄຊຂອງທ່ານ ເຊັ່ນ: "ລາຄາຊ່ວງໄຮ້ຊີຊັນ" ຫຼື "ສ່ວນຫຼຸດຈອງລ່ວງໜ້າ". ເມື່ອແຂກເຫັນເຫດຜົນ, ພວກເຂົາມັກຈະຮູ້ສຶກວ່າຖືກຄິດລາຄາໂດຍບໍ່ຍຸດຕິທຳໜ້ອຍລົງ.
• ສະເໜີການຮັບປະກັນລາຄາດີທີ່ສຸດ: ການຮັບປະກັນລາຄາຕໍ່າສຸດສຳລັບການຈອງຜ່ານເວັບໄຊທາງການຊ່ວຍດຶງດູດການຈອງໂດຍກົງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຫາກສັນຍາ OTA ຂອງທ່ານມີຂໍ້ກຳນົດ Rate Parity, ວິທີການນີ້ອາດຂັດແຍ່ງກັບເງື່ອນໄຂດັ່ງກ່າວ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງທົບທວນສັນຍາລ່ວງໜ້າ.
• ຈັດການການຂຶ້ນລາຄາຢ່າງຮວດໄວດ້ວຍຄວາມຄ່ອຍໆ: ການຂຶ້ນລາຄາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນໄລຍະສັ້ນມັກຈະທຳລາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງແຂກ. ການກຳນົດຂອບເຂດສູງສຸດ ແລະ ຕໍ່າສຸດຂອງການປ່ຽນແປງລາຄາ ແລະ ການສ້າງການປັບຄ່ອຍໆເຂົ້າໃນກອບ Automation ຊ່ວຍຮັກສາຄວາມໝັ້ນຄົງ.
• ອອກແບບນະໂຍບາຍຍົກເລີກທີ່ຍືດຫຍຸ່ນ: ຍິ່ງລາຄາມີຄວາມຜັນຜວນຫຼາຍໃນໄລຍະໃດໜຶ່ງ, ແຂກຍິ່ງໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄວາມສະດວກໃນການແກ້ໄຂການຈອງຂອງຕົນ. ເງື່ອນໄຂທີ່ໂປ່ງໃສຍັງຊ່ວຍໃນການດຶງດູດແຂກທີ່ກັບມາຊ້ຳ.

ໃນແງ່ຂອງການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ, ການປະຕິບັດຕາມ PDPA (ກົດໝາຍຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງໄທ) ກໍເປັນສິ່ງຈຳເປັນເຊັ່ນກັນ. PDPA ມີຜົນບັງຄັບໃຊ້ຢ່າງເຕັມຮູບແບບໃນເດືອນມິຖຸນາ 2022, ແລະ ໃນການເກັບກຳ ແລະ ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນລູກຄ້າ, ທຸລະກິດຕ້ອງລະບຸຈຸດປະສົງຂອງການໃຊ້ຢ່າງຊັດເຈນ ແລະ ກຳນົດຖານທາງກົດໝາຍທີ່ເໝາະສົມ ເຊັ່ນ: ການຍິນຍອມ, ການປະຕິບັດສັນຍາ ຫຼື ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຊອບທຳ. ການຂໍຄວາມຍິນຍອມບໍ່ແມ່ນສິ່ງຈຳເປັນສະເໝີໄປ, ແຕ່ການຈັດລະບຽບ ແລະ ບັນທຶກວ່າຖານທາງກົດໝາຍໃດໃຊ້ກັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແຕ່ລະກໍລະນີຊ່ວຍຫຼຸດຄວາມສ່ຽງຂອງການລະເມີດ. ເນື່ອງຈາກການລະເມີດອາດສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ໂທດທາງປົກຄອງ ຫຼື ທາງອາຍາ, ການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມຈຶ່ງເປັນສິ່ງທີ່ແນະນຳໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງຂະໜາດຂອງໂຮງແຮມ.

ການດຸ່ນດ່ຽງລະຫວ່າງຄວາມໂປ່ງໃສດ້ານລາຄາ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍ ຖືເປັນພື້ນຖານຂອງຄວາມໄວ້ວາງໃຈຕໍ່ຕາສິນຄ້າໃນໄລຍະຍາວ.

ແມ້ແຕ່ໂຮງແຮມຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ບໍລິສັດທ່ອງທ່ຽວທີ່ມີຫ້ອງພັກຈຳກັດ ກໍສາມາດເຂົ້າເຖິງລະບົບ Dynamic Pricing ຜ່ານເຄື່ອງມື Revenue Management ທີ່ໃຊ້ Cloud ໄດ້ໃນປັດຈຸບັນ ດ້ວຍຕົ້ນທຶນເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຄ່ອນຂ້າງຕ່ຳ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ "ເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ງ່າຍ" ແລະ "ໃຫ້ຜົນລັບທີ່ດີ" ແມ່ນສອງສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງກຳນົດເກນການປະເມີນທີ່ຊັດເຈນຕັ້ງແຕ່ຂັ້ນຕອນການຄັດເລືອກເຄື່ອງມືເປັນຕົ້ນໄປ.

ຈຸດສຳຄັນທີ່ຕ້ອງກວດສອບໃນຂັ້ນຕອນການຄັດເລືອກ

• ໂຄງສ້າງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເລີ່ມຕົ້ນ: ໃຫ້ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນໃຫ້ກັບເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ຮູບແບບ Subscription ທີ່ເກັບຄ່າທຳນຽມລາຍເດືອນເທົ່ານັ້ນ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຕິດຕັ້ງເລີ່ມຕົ້ນທີ່ສູງຂຶ້ນເທົ່າໃດ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຖອນຕົວກໍຈະສູງຂຶ້ນຕາມ ຫາກຕ້ອງການຢຸດໃນຂັ້ນຕອນ PoC (Proof of Concept).
• ຄວາມສະດວກໃນການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ PMS: ກວດສອບລ່ວງໜ້າຜ່ານເອກະສານທາງການວ່າ ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບ Property Management System ທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານຜ່ານ API ໄດ້ຫຼືບໍ່. ເຄື່ອງມືທີ່ອາໄສຂະບວນການດຳເນີນງານດ້ວຍຕົນເອງໃນການເຊື່ອມຕໍ່ ມັກຈະສ້າງພາລະດ້ານການດຳເນີນງານທີ່ສູງ.
• ຄວາມໃຊ້ງ່າຍຂອງ Dashboard: ສຳລັບທີ່ພັກຂະໜາດນ້ອຍທີ່ບໍ່ສາມາດມີ Revenue Manager ປະຈຳໄດ້ ການມີ UI ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດປ່ຽນການຕັ້ງຄ່າ ແລະ ກວດສອບລາຄາໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ ຖືເປັນປັດໄຈຊີ້ຂາດວ່າເຄື່ອງມືນັ້ນຈະຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນການດຳເນີນງານປະຈຳວັນຫຼືບໍ່.
• ການປະຕິບັດຕາມ PDPA (ກົດໝາຍຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງໄທ): ຢືນຢັນວ່າສະຖານທີ່ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ ການຈັດການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ຈຸດປະສົງທີ່ລະບຸໄວ້ໃນການໃຊ້ຂໍ້ມູນ ໄດ້ຮັບການອອກແບບຢ່າງເໝາະສົມ. ເນື່ອງຈາກ PDPA ບໍ່ໄດ້ອາໄສ "ການຍິນຍອມ" ເປັນຖານທາງກົດໝາຍພຽງຢ່າງດຽວສະເໝີໄປ — ການປະຕິບັດຕາມສັນຍາ ແລະ ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຊອບທຳກໍຖືເປັນຖານທາງກົດໝາຍທີ່ຖືກຕ້ອງເຊັ່ນກັນ — ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຊີ້ແຈງໃຫ້ຊັດເຈນວ່າຜູ້ໃຫ້ບໍລິການເຄື່ອງມືໃຊ້ຖານທາງກົດໝາຍໃດໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ.

ເປັນຫຍັງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດແບບເປັນຂັ້ນຕອນຈຶ່ງໄດ້ຮັບການແນະນຳເລື້ອຍໆ

ວິທີການທົ່ວໄປໃນການຈັດການຄວາມສ່ຽງ ຄືການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໄລຍະ PoC ປະມານໜຶ່ງຫາສອງເດືອນ ໂດຍທົດສອບການປັບລາຄາອັດຕະໂນມັດສະເພາະໃນປະເພດຫ້ອງ ຫຼື ແຜນລາຄາທີ່ກຳນົດໄວ້ເທົ່ານັ້ນ. ການນຳໃຊ້ການປ່ຽນແປງກັບທຸກຫ້ອງໃນຄາວດຽວກັນ ບໍ່ໄດ້ຮັບການແນະນຳ ເພາະຈະຂະຫຍາຍຜົນກະທົບທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນຫາກມີການເໜັງຕີງຂອງລາຄາທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ.

ໃນໄລຍະ PoC ໃຫ້ຕິດຕາມແນວໂນ້ມລາຍອາທິດຂອງ Occupancy Rate, ADR ແລະ RevPAR ເພື່ອປະເມີນວ່າກົດລະບຽບການກຳນົດລາຄາໄດ້ຮັບການປັບຕັ້ງຢ່າງເໝາະສົມຫຼືບໍ່. ການດຳເນີນວົງຈອນການກວດສອບນີ້ ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະເມີນທັງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເຄື່ອງມື ແລະ ຄວາມເໝາະສົມຂອງມັນກັບຂະບວນການດຳເນີນງານຂອງທ່ານໄດ້ໃນເວລາດຽວກັນ.

ກະລຸນາຮັບຊາບວ່າ ຂໍ້ມູນລາຄາຂອງເຄື່ອງມືທີ່ກ່າວເຖິງໃນບົດຄວາມນີ້ ສະທ້ອນລາຍລະອຽດທີ່ມີຢູ່ໃນເວລາຂຽນ; ຈຶ່ງແນະນຳໃຫ້ກວດສອບໜ້າລາຄາລ່າສຸດເພື່ອຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປັດຈຸບັນ.

ຄຳຖາມທີ 1: ໂຮງແຮມຂະໜາດນ້ອຍສາມາດນຳໃຊ້ລະບົບ AI Dynamic Pricing ໄດ້ບໍ?

ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນໂຮງແຮມທີ່ມີຈຳນວນຫ້ອງພັກໜ້ອຍ ກໍ່ມີທາງເລືອກເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ໃນການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຕົ້ນທຶນຕ່ຳ ໂດຍການໃຊ້ເຄື່ອງມື SaaS ທີ່ອີງໃສ່ Cloud. ມີຜະລິດຕະພັນຫຼາຍຂຶ້ນທີ່ສະເໜີໃນຮູບແບບ Subscription ລາຍເດືອນ ຊຶ່ງຊ່ວຍຮັກສາຕົ້ນທຶນເລີ່ມຕົ້ນໃຫ້ຢູ່ໃນລະດັບຕ່ຳ ແລະ ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ ຖືວ່າເປັນວິທີທີ່ໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ ໃນການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການທົດລອງ PoC (Proof of Concept) ໜຶ່ງຫາສອງເດືອນ. ສຳລັບໂຮງແຮມທີ່ບໍ່ສາມາດມີ Revenue Manager ເຕັມເວລາ ແນະນຳໃຫ້ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນໃຫ້ກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ມີ Dashboard ທີ່ໃຊ້ງານງ່າຍ ແລະ ເຂົ້າໃຈໄດ້ໂດຍທັນທີ.

ຄຳຖາມທີ 2: ສາມາດຄາດຫວັງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການໃນລະດັບໃດ?

ຄວາມຖືກຕ້ອງຂຶ້ນຢູ່ກັບປະລິມານ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນເປັນຫຼັກ ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງບໍ່ສາມາດໃຫ້ຄຳຕອບທີ່ແນ່ນອນໄດ້. ການລວມຂໍ້ມູນການຈອງໃນອະດີດເຂົ້າກັບຂໍ້ມູນພາຍນອກ ເຊັ່ນ: ວັນພັກລັດຖະການ, ກິດຈະກຳ ແລະ ຂໍ້ມູນສະພາບອາກາດ ມັກຈະຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງ. ຄວນສັງເກດວ່າ ປະເທດໄທມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍທາງພາກພື້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ — ຄວາມຕ້ອງການ MICE ໃນກຸງເທບຯ ແຕກຕ່າງຈາກລະດູການທ່ອງທ່ຽວຂອງ Beach Resort ໃນພາກໃຕ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ດ້ວຍເຫດນັ້ນ ການອອກແບບຂໍ້ມູນທີ່ເໝາະສົມກັບພາກພື້ນ ແລະ ກຸ່ມນັກທ່ອງທ່ຽວສະເພາະ ຈຶ່ງໄດ້ຮັບການແນະນຳຢ່າງກວ້າງຂວາງ.

ຄຳຖາມທີ 3: ຈຳເປັນຕ້ອງປະຕິບັດຕາມ PDPA (ກົດໝາຍຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງໄທ) ບໍ?

ໃນການຈັດການປະຫວັດການຈອງຂອງລູກຄ້າ ແລະ ຂໍ້ມູນພຶດຕິກຳ ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ PDPA ຈະນຳໃຊ້. PDPA ກຳນົດໃຫ້ລະບຸຈຸດປະສົງຂອງການໃຊ້ຂໍ້ມູນຢ່າງຊັດເຈນ ແລະ ຕ້ອງສ້າງຖານທາງກົດໝາຍທີ່ເໝາະສົມ ເຊັ່ນ: ການຍິນຍອມ, ການປະຕິບັດສັນຍາ ຫຼື ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຊອບທຳ — ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການໄດ້ຮັບການຍິນຍອມເທົ່ານັ້ນ. ແນະນຳໃຫ້ຊີ້ແຈງຈຸດປະສົງ ແລະ ຖານທາງກົດໝາຍສຳລັບການເກັບກຳຂໍ້ມູນ ແລະ ໃນກໍລະນີທີ່ຈຳເປັນ ໃຫ້ປຶກສາຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານກົດໝາຍ.

ຄຳຖາມທີ 4: ຄວນຈັດການ Price Parity ກັບ OTA ແນວໃດ?

ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງລາຄາລະຫວ່າງເວັບໄຊທ໌ຂອງໂຮງແຮມເອງ ແລະ OTA ອາດຂັດກັບເງື່ອນໄຂຂອງສັນຍາ OTA ດັ່ງນັ້ນການທົບທວນເງື່ອນໄຂສັນຍາດັ່ງກ່າວ ຈຶ່ງເປັນຂັ້ນຕອນທຳອິດທີ່ຈຳເປັນ. ການສ້າງກົນໄກທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນການປ່ຽນແປງລາຄາແບບ Real-time ຜ່ານການເຊື່ອມໂຍງກັບ Channel Manager ສາມາດຫຼຸດຄວາມສ່ຽງຂອງຄວາມແຕກຕ່າງດັ່ງກ່າວໄດ້. ໃນຂະນະທີ່ຄ່າຄອມມິດຊັ່ນ OTA ຫຼັກໆ ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ ເວົ້າກັນວ່າຢູ່ທີ່ປະມານ 15–30% (ຕົວເລກອ້າງອີງທົ່ວໄປ ໃນຊ່ວງເວລາທີ່ຂຽນ ຊຶ່ງຂຶ້ນຢູ່ກັບສັນຍາ, ພາກພື້ນ ແລະ ຂໍ້ຕົກລົງສະເພາະ) ການລວມສິ່ງນີ້ເຂົ້າກັບຄວາມພະຍາຍາມໃນການເສີມສ້າງຊ່ອງທາງການຈອງໂດຍກົງ ຜ່ານຊ່ອງທາງການຂາຍຂອງໂຮງແຮມເອງ ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປັບປຸງໂຄງສ້າງລາຍຮັບໂດຍລວມໄດ້.

ການກຳນົດລາຄາແບບໄດນາມິກດ້ວຍ AI ໃນອຸດສາຫະກຳໂຮງແຮມ ແລະ ການທ່ອງທ່ຽວຂອງໄທ ເປັນການລິເລີ່ມທີ່ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍລວມໃນດ້ານການຄາດການຄວາມຕ້ອງການ, ການປັບລາຄາອັດຕະໂນມັດ, ແລະ ການຈັດການຊ່ອງທາງ. ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາຫັນກັບມາທົບທວນຈຸດສຳຄັນທີ່ໄດ້ກ່າວໄວ້ໃນບົດຄວາມນີ້, ໃຫ້ພວກເຮົາກຳນົດເສັ້ນທາງທີ່ຊັດເຈນໄປສູ່ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຕົວຈິງດ້ວຍ.

ສິ່ງຈຳເປັນສຳລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ເປັນ 5 ຂໍ້:

• ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ: ລວມສູນປະຫວັດການຈອງ, ຂໍ້ມູນ OTA, ແລະ ຂໍ້ມູນວັນພັກລັດຖະການ
• ການຄາດການຄວາມຕ້ອງການ: ໃຊ້ Machine Learning ເພື່ອຄາດການຄວາມຜັນຜວນຕາມລະດູການ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍເຫດການ, ເພື່ອປັບປຸງທັງ Occupancy Rate ແລະ ADR
• ກົດລະບຽບການກຳນົດລາຄາ: ກຳນົດລາຄາສູງສຸດ ແລະ ຕ່ຳສຸດ ເພື່ອກຳນົດຂອບເຂດຂອງການປັບລາຄາອັດຕະໂນມັດຢ່າງຊັດເຈນ
• ການຈັດການຊ່ອງທາງ: ກວດສອບເງື່ອນໄຂສັນຍາ OTA, ຮັກສາ Rate Parity, ແລະ ເພີ່ມສ່ວນແບ່ງຂອງການຈອງໂດຍກົງ
• ຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງລູກຄ້າ: ຮັກສາຄວາມໂປ່ງໃສກ່ຽວກັບຄວາມຜັນຜວນຂອງລາຄາ ເພື່ອປົກປ້ອງຄວາມສັດຊື່ໃນໄລຍະຍາວ

ຄວາມຕ້ອງການດ້ານການທ່ອງທ່ຽວໃນໄທມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະແຕກຕ່າງກັນຕາມພາກພື້ນ, ກຸ່ມນັກທ່ອງທ່ຽວ, ແລະ ຈຸດໝາຍປາຍທາງ. ໃນຂະນະທີ່ເດືອນພະຈິກຫາເດືອນກຸມພາໂດຍທົ່ວໄປຖືວ່າເປັນລະດູທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງ, ຄວາມຕ້ອງການໃນຈຸດໝາຍປາຍທາງຊາຍຫາດທາງໃຕ້ ແລະ ຕະຫຼາດ MICE ໃນເຂດຕົວເມືອງ ມັກຍັງຄົງແຂງແກ່ນຕໍ່ເນື່ອງຈົນຮອດເດືອນມີນາ ແລະ ເດືອນເມສາ. ການອອກແບບຂໍ້ມູນທີ່ຄຳນຶງເຖິງຄວາມແຕກຕ່າງຂອງພາກພື້ນເຫຼົ່ານີ້ ຄືສິ່ງທີ່ກຳນົດຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດການຄວາມຕ້ອງການ.

ແມ່ນແຕ່ໂຮງແຮມຂະໜາດນ້ອຍກໍ່ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ທີລະໜ້ອຍ ໂດຍການໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ອີງໃສ່ SaaS ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນກັບ PMS ຂອງຕົນ. ວິທີການທີ່ໄດ້ຮັບການແນະນຳທົ່ວໄປ ຄືການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ PoC (Proof of Concept) ໂດຍການດຳເນີນການທົດລອງໃຊ້ກັບປະເພດຫ້ອງທີ່ຄັດເລືອກ, ຢືນຢັນຜົນໄດ້ຮັບ, ແລ້ວຈຶ່ງຂະຫຍາຍລະບົບໃຫ້ກວ້າງຂວາງຂຶ້ນ.

ໃນດ້ານການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍ, ການປະຕິບັດຕາມ PDPA (Thailand Personal Data Protection Act) ເປັນສິ່ງຈຳເປັນ. ໃນການຈັດການປະຫວັດການຈອງ ແລະ ຂໍ້ມູນພຶດຕິກຳຂອງລູກຄ້າ, ຈຳເປັນຕ້ອງລະບຸຈຸດປະສົງຂອງການໃຊ້ງານຢ່າງຊັດເຈນ ແລະ ກຳນົດຖານທາງກົດໝາຍທີ່ເໝາະສົມ ເຊັ່ນ: ການຍິນຍອມ, ການປະຕິບັດຕາມສັນຍາ, ຫຼື ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຊອບທຳ. ນອກຈາກນີ້ ຍັງຄວນເຂົ້າໃຈລ່ວງໜ້າວ່າ ການໄດ້ຮັບການຍິນຍອມ ບໍ່ແມ່ນວິທີການດຽວທີ່ໃຊ້ໄດ້ໃນການປະຕິບັດຕາມ.

ການກຳນົດລາຄາແບບໄດນາມິກດ້ວຍ AI ບໍ່ແມ່ນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຄັ້ງດຽວ; ມັນເປັນລະບົບທີ່ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຜ່ານວົງຈອນຊ້ຳໆຂອງການສະສົມຂໍ້ມູນ ແລະ ການປັບປຸງໂມເດວ. ເສັ້ນທາງທີ່ໝັ້ນຄົງທີ່ສຸດສູ່ຄວາມສຳເລັດ ໃນທິດທາງຂອງເປົ້າໝາຍການປັບປຸງ RevPAR ຄືການເລີ່ມຕົ້ນຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຮັກສາວົງຈອນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.