何が一番好きですか?
オートパイロットは、ホテルの収益と RM 部門の作業を最適化するのに役立ち、そうでなければ無視される将来の日付の料金変動の大きな可能性を与えます。予測は、学習期間の後、適切な予測を達成するのに役立ちます。改善する必要があります(以下を参照)。高度なピックアップは素晴らしいです!ビジネスについてより多くのことを学ぶのに役立ちます。
何が嫌いですか、または改善できると思いますか?
特定の日付が需要に関して曲線から外れている場合、予測はRMによって手動で「教えられる」ことができるはずです。これは、非常に断定的な予測を作成するのに役立ち、RM がホテルの管理者や所有者により多くのデータを表示するのに役立ちます。予測についても、アルゴリズムは過去のピックアップのみに基づいて予測を行いますが、人間の RM はより正確な予測を得るために、さらに多くのパラメーターを使用します。アルゴリズムがより多くのデータを使用すると、はるかに優れたものになります。