Cloudbeds 推出由 Signals AI 基础模型支持的高级收益智能和客户营销功能

助力酒店业发展的人工智能平台 Cloudbeds 今日宣布，其先进的收益智能和宾客营销功能将由 Signals 提供。Signals 是酒店业首个专为酒店设计的基础人工智能模型。这些新功能基于突破性的因果人工智能技术，每小时可处理 40 亿个数据点，通过理解市场力量之间的因果关系而非简单的相关性，彻底革新了收益管理和宾客营销。

这些专门构建的功能旨在应对酒店业面临的关键挑战，因为酒店业正面临着预订窗口越来越短、市场萎缩以及传统预测方法失效等挑战。新冠疫情彻底改变了收益管理，因为它使历史数据的可靠性失效，而疫情后的“报复性旅游”热潮正在消退。传统的预测方法准确率仅为50%-70%，导致酒店经营者缺乏做出最佳决策所需的精确度。

Cloudbeds 首席执行官兼联合创始人 Adam Harris 表示：“人工智能将定义酒店业的未来，但前提是它必须真正理解酒店业。Signals 是首个与酒店经营者共同构建并为其服务的基础模型，它基于数十亿条真实的预订、宾客和市场信号进行训练。它不仅能够预测需求，更胜一筹的是——它能够解释需求。我们首次在业内将数据转化为智能，将其转化为覆盖整个组织的资产，帮助酒店经营者以他们最终可以信赖的准确性做出更快、更明智的决策。”

突破性的因果人工智能技术

与依赖相关性的传统人工智能系统不同，Signals 使用因果人工智能来建模不同市场信号之间的因果关系。这种突破性的方法使酒店经营者能够了解调整价格、部署营销活动或响应活动公告的真正影响。该系统处理各种数据流，包括竞争对手价格、活动信息、天气模式和预订行为，以提供切实可行的洞察。

该平台独特的“预订数据时间面”技术同时利用预订数据的两个维度，从两个维度理解相关的日期和项目，从而提高准确性。这项业界首创的创新技术使 Signals 在 90 天内的预测准确率高达 95%，尤其是在关键的 7 天预订窗口期内，其预测准确率尤为出色。

实际结果推动收入增长

早期采用 Signals 的帕丁顿美居酒店 (Mercure Paddington Hotel) 展现了 Signals 的变革性影响力。该酒店地处竞争激烈的伦敦市中心市场，预订窗口期充满挑战，业务组合也多种多样。一年多来，该酒店一直使用 Signals 来获取收益情报，涵盖收益和营销策略。

在充满挑战的一月份，Signals 开展了有针对性的电子邮件营销活动和战略性费率调整，取得了显著成效：

• 酒店入住率：93% 对比竞争对手的平均入住率 64%

• RevPAR：120 英镑，而竞争对手的平均水平为 79 英镑

• 通过有针对性的细分邮件和数据驱动的费率策略超越市场

大规模个性化宾客体验

除了收益优化之外，Signals 还能帮助酒店从首次接触到入住后互动，提供高度个性化的宾客体验。该系统会分析宾客的行为、偏好和预订模式，从而打造与每位旅客产生共鸣的定制内容、优惠和沟通方式。

案例研究 Bespoke Hotels 展现了这种个性化的力量。该公司收购了 40 家酒店，从零开始积累客户数据，利用 Signals 通过 Wi-Fi 集成收集客户信息，并根据客户细分（沿海地区、乡村地区、季节性）制定个性化营销活动。因果人工智能识别了需求缺口，确定了最佳预订时机，并生成了相关内容，通过精准的电子邮件营销，在一年内实现了 100 万英镑的收入，高度细分的营销活动的打开率高达 20%。

基础模型优势

Signals 解决了人工智能领域的一个关键空白：虽然像 ChatGPT 这样的大型语言模型拥有有限的酒店特定数据（仅 0.004%），但 Cloudbeds 花了十多年的时间收集和构建酒店数据，打破了收入管理、营销、运营和客户体验之间的孤岛。

主要区别包括：

• 第一个专为酒店业设计的基础模型

• 每小时处理 40 亿个数据点

• 因果人工智能框架建模真正的因果关系

• 整合收入和营销数据以获得统一的见解

• 专有的酒店数据处理和时间表面技术

Signals 是支撑整个 Cloudbeds 平台的 AI 基础，其功能不仅局限于收益智能，还涵盖宾客情绪分析、点评分类、数字营销优化和企业搜索等功能。该技术可在整个酒店运营过程中实现自然语言查询，并解锁来自结构化和非结构化数据源的模式。

Cloudbeds 平台使酒店能够通过更好的市场可见性、需求预测和个性化的客人参与来抓住尚未开发的收入机会，同时实现以前需要手动分析的流程的自动化。

Cloudbeds 机器学习主管 Amit Popat 表示：“酒店业正在经历一场根本性的变革，传统方法已不再适用。Signals 代表了行业所需的创新——这项技术不仅提供数据，还提供可操作的情报，使酒店经营者能够自信地做出即时决策。”