יותר מחצי מהמלונות משתמשים ב-AI לתמחור חדרים, אך רק 1 מתוך 10 יסמכו עליה לרוב ההחלטות, מגלים ב- RoomPriceGenie
מחקר חדש מראה שמלונות מאמצים AI במהירות רבה יותר ממה שהם סומכים עליה, וכמעט חצי מתקשים לגייס את מומחיות ההכנסות שהם צריכים.
יותר מחצי מהמלונות, 53%, משתמשים כעת בבינה מלאכותית כדי לסייע בקביעת מחירי חדרים, אך רק 10% היו סומכים עליה מספיק כדי לקבל את רוב ההחלטות על תמחור בעצמם, לפי מחקר חדש מחברת מערכת ניהול ההכנסות RoomPriceGenie.
הממצאים מגיעים מדוח מצב ניהול ההכנסות לשנת 2026 של RoomPriceGenie, המבוסס על סקר של 450 מקבלי החלטות בכירים בנוגע להכנסות ברחבי הממלכה המאוחדת, ארה"ב, קנדה, מקסיקו, DACH, ספרד, אוסטרליה וניו זילנד. המחקר מצביע על תעשיית ניהול ההכנסות שהופכת למורכבת יותר, עם הזדמנויות ברורות לשיפור באמון, בזמן ומומחיות.
רוב המלונות שומרים על אדם בתהליך קבלת ההחלטות על תמחור מבוסס בינה מלאכותית
אימוץ בינה מלאכותית בניהול ההכנסות כבר נפוץ. 53% מהמלונאים משתמשים בה לתמיכה בהחלטות תמחור, כולל 16% שמשתמשים בה באופן נרחב, ועוד 35% מטעינים או שוקלים זאת. רק 11% אינם שוקלים זאת בכלל.
עם זאת, ההטמעה התקדמה מהר יותר מרצונם של המלונאים למסור שליטה. בעוד ש-77% מהם סומכים על בינה מלאכותית במידה כלשהי, רק 10% היו מאפשרים לה לקבל את רוב ההחלטות על תמחור, ורובם עדיין בודקים את ההמלצות שלה באופן ידני לפני פעולה. האתגר הבא בנוגע לבינה מלאכותית בניהול ההכנסות הוא להסביר את עצמה מספיק טוב כדי שירגישו ביטחון לפעול לפיה.
ארבעה מתוך עשרה מלונות עדיין אין מערכת אמיתית מאחורי תמחורם
באותו הזמן, חלק משמעותי מהתעשייה נשאר בצד השני של ספקטרום הטכנולוגיה. 43% מהמלונות שנחקרו עדיין אין מערכת ניהול הכנסות, ומחיר את החדרים שלהם באופן ידני על בסיס אינסטינקט או תעריפים עונתיים קבועים (14%), או באמצעות גיליונות אלקטרוניים עם אוטומציה מוגבלת (29%).
גישה למידע איכותי נותרת אתגר נוסף. תחזיות ביקוש מדורגות כקלט המשפיע ביותר על החלטות תמחור (52% מכנים אותן מאוד משפיעות), ומיד אחריהן מחירי מתחרים (51%). אך רק 30% מהמלונאים אומרים שאיסוף המידע הדרוש לתמחור הוא מהיר או קל. זה עולה ל-47% בקרב מלונות שיש להם מערכת אסטרטגיה וניהול הכנסות מבוססים, ומצביע על הזדמנות אמיתית למלונות בתחילת דרכם בניהול ההכנסות.
המלונות מעריכים את ניהול ההכנסות, אך ההחלטות על תמחור מחולקות בין תפקידים שונים
85% מהמלונאים מסכימים שניהול ההכנסות חיוני לרווחיות, וחלק דומה טוען שתפקיד ייעודי לניהול ההכנסות הוא לפחות חלקית חיוני לעסק שלהם, כולל 58% שמכנים אותו מאוד או חיוני באופן מוחלט. אך ההחלטות על תמחור כמעט ואינן תלויות בתפקיד ייעודי בלבד: רק 24% מייחסים תפקיד של מנהל הכנסות ייעודי לתמחור. עבור רבים מהמלונות, תמחור עדיין נעשה על ידי המנהלים הכלליים והבעלים לצד אחריותם הרחבה.
גודל המלון משחק תפקיד מרכזי מתי מומחיות ייעודית הופכת לאפשרית. מלונות הופכים ליותר סביר להעסיק מומחיות ייעודית לאחר שהם עוברים את ה-50 חדרים, כאשר המלון הממוצע עושה את ההעסקה בגודל של 146 חדרים.
כמחצית מהמלונות מתקשים למצוא כישרונות לניהול ההכנסות
גיוס מומחיות זו מציב אתגר נוסף. כמעט חצי (47%) מהמלונאים אומרים שהם מתקשים למצוא מועמדים מוסמכים לתפקידים בניהול ההכנסות, אף ש-70% סבורים שמומחיות בתחום הולכת ומתפתחת בתעשייה כולה. המתח בולט במיוחד ב-DACH, שם 66% מדווחים על קשיי גיוס, ובקנדה, עם 56%.
צ'אס סקרנטינו, מנכ"ל RoomPriceGenie, אמר: “המרווחים צרים ממה שהיו בשנים האחרונות, והאורחים משווים עשרות אפשרויות לפני ההזמנה, ולכן מחיר שגוי עולה כסף אמיתי במהירות. המחקר שלנו מראה שהמלונאים רואים את הערך בניהול הכנסות טוב יותר, אך רבים עדיין מנסים לעשות יותר עם זמן ומומחיות מוגבלים. לבינה מלאכותית יש פוטנציאל עצום לעזור, אך אימוץ לבד אינו מספיק. המלונאים צריכים להבין מדוע מוצע מחיר, לוודא שהוא תואם את האסטרטגיה שלהם, ולהרגיש בטוחים לפעול לפיו. ההזדמנות היא לספק לכל מלון גישה לניהול הכנסות מתוחכם מבלי שיידרש מומחה בכל החלטת תמחור.”
הדוח המלא לשנת 2026 על מצב ניהול ההכנסות, הכולל פירוט אזורי וממצאים נוספים על אסטרטגיות תמחור, מנהיגות ואימוץ טכנולוגיות, זמין בכתובת https://roompricegenie.com/state-of-revenue-management-2026.
