HelloShift发布酒店物业AI语音代理性能的第一方数据

人工智能酒店运营平台 HelloShift 今日发布了一份汇总数据简报，该简报基于其人工智能语音助手在过去 15 个月内接听的酒店真实宾客来电数据。调查结果从根本上展现了宾客实际致电酒店咨询的内容，以及人工智能目前能够独立处理多少来电量。

数据完全基于客人拨打真实酒店电话号码并由 HelloShift 的 AI 语音助手接听的通话记录。所有数据均为汇总百分比。我们不会披露任何客人信息、酒店名称或通话量。

主要发现

人工智能处理了75%的来电，无需人工转接。

在整个数据集中，人工智能语音代理解决了大约 75% 的来电问题，无需转接至前台工作人员。剩余的 25% 则被转接至人工客服——通常是因为客人需要人工决策，或者明确要求与真人通话。

根据 HelloShift 的自动通话分析，严格衡量的话，问题解决率约为 72%。通话平均时长约为一分钟，这与构成酒店电话流量主体的日常事务性咨询量相符。

四分之一的来电是在前台标准服务时间之外打来的。

大约25%的来电是在前台正常工作时间（上午8点至下午6点）之外打来的，还有19%的来电甚至超过了较为宽松的上午7点至下午7点的服务时间。对于任何没有24小时值班人员的酒店来说，这部分来电往往会被忽略：例如，客人延迟抵达的确认咨询、临时预订的疑问以及客人被锁在房间外等。

AI语音应答时间分别为下午2点和凌晨2点。实际上，非工作时间覆盖率是数据集中最清晰的投资回报率信号。

客人打电话最常见的原因是想联系某人。

我们对随机抽取的通话样本进行了人工审核，并按主要原因进行了标记。在有客人参与的通话中（不包括挂断电话），主要原因的分类如下：

• 约有 27% 的人希望联系到真人：前台或特定工作人员。

• 约19%为入住期间提出的请求：客房清洁、维修或房间使用。

• 约17%的订单是处理现有预订：包括确认订单、延迟到达订单或提前入住订单。

• 约14%为新预订或空房查询。

• 约14%的问题与房产相关，例如：配套设施、营业时间、宠物政策或价格。

• 约4%的问题是关于路线或交通方式的。

• 约4%是账单或付款查询。

联系真人是最常见的通话类型，但并非绝大多数。大多数情况下，人工智能处理的是具体任务：例如客人迟到、客房清洁请求、宠物政策咨询或房源可用性查询。

关于噪音的坦诚之言

大约四分之一的来电是立即挂断、拨错号码和误拨。这是任何酒店电话线路的固有噪音，并未从分母中剔除。75%的处理率是基于总来电量计算的，而不仅仅是接通的来电。

数据表明了什么

HelloShift创始人兼首席执行官Sudheer Thakur表示：“各家酒店的模式都一致。人工智能承担了重复性、下班后以及繁琐的路线规划工作，使前台员工能够腾出时间服务眼前的客人，同时又能将人性化的服务时间留给真人。电话不再是没人接听的麻烦事了。”

对于独立酒店集团和中型酒店集团而言，实际意义在于人员配置的杠杆作用：同样的前台团队无需增加人手即可处理更多事务，并且下班后的电话也能被及时接听而不是丢失。

数据并未表明人工智能会完全取代前台工作人员。询问“这是真人吗？”并挂断电话的客人也被计入数据集。人工智能语音最准确的理解是作为一种覆盖和分流基础设施，而非一种独立的酒店服务体验。

方法论说明

这份简报基于HelloShift人工智能语音代理在15个月内接听的酒店电话数据。意图分类基于平台内置的自动通话分析。用于意图分析的人工审核样本采用随机抽样，并对每个通话进行单一标签分类。被标记为挂断、拨错号码或误拨的电话均计入总通话量。