Popular Trải nghiệm Khách hàng AI tools in Ngành dịch vụ nhà hàng khách sạn include viqal và Wetime, helping you work more efficiently.
viqal là một trợ lý ảo AI cho ngành khách sạn. Nó tự động hóa giao tiếp với khách qua WhatsApp, xử lý mọi thứ từ nhận phòng trước khi đến, yêu cầu trong thời gian lưu trú đến các mẹo địa phương được cá nhân hóa và cơ hội bán thêm. Dịch vụ 24/7 này giúp giảm tải công việc cho nhân viên, tăng doanh thu và nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách mà không yêu cầu tải xuống bất kỳ ứng dụng nào.
Chatbot
Wetime là một người bạn đồng hành du lịch được hỗ trợ bởi AI, cung cấp các đề xuất chuyến đi được cá nhân hóa cho khách du lịch và cung cấp các giải pháp tích hợp liền mạch cho các doanh nghiệp khách sạn. Nó thích ứng với vị trí, ngân sách và phong cách của bạn, cung cấp các trải nghiệm được tuyển chọn thông qua ứng dụng, tiện ích mở rộng trình duyệt và giao diện trong phòng. Đối với các khách sạn và chủ nhà, Wetime là một công cụ cắm và chạy để nâng cao sự hài lòng của khách và mở khóa các nguồn doanh thu mới.
Trải nghiệm Khách hàngCông cụ Trải nghiệm Khách hàng AI là một danh mục phần mềm chuyên dụng được thiết kế để cá nhân hóa và tự động hóa các tương tác trong suốt hành trình của khách. Các công cụ này tận dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy để hiểu nhu cầu của khách, dự đoán yêu cầu và cung cấp dịch vụ liền mạch từ trước khi đến cho đến sau khi lưu trú. Giá trị chính của chúng nằm ở việc tạo ra những trải nghiệm được tùy chỉnh cao, phản hồi nhanh và đáng nhớ, giúp tăng sự hài lòng và lòng trung thành. Bằng cách phân tích dữ liệu và hành vi của khách, các nền tảng này có thể cung cấp năng lượng cho mọi thứ, từ chatbot thông minh đến tự động hóa phòng thông minh.
Các công cụ này chủ yếu được sử dụng bởi các khách sạn, khu nghỉ dưỡng, nhà cho thuê nghỉ dưỡng và các hãng tàu du lịch để tạo sự khác biệt cho dịch vụ của họ. Một người quản lý khách sạn có thể sử dụng chúng để tự động hóa các câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến, giải phóng nhân viên lễ tân. Một đội ngũ tiếp thị có thể tận dụng chúng để gửi các chương trình khuyến mãi được nhắm mục tiêu dựa trên lịch sử lưu trú trước đây của khách, nâng cao sự tương tác và thúc đẩy việc đặt phòng lặp lại.
Khi chọn một công cụ Trải nghiệm Khách hàng AI, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với Hệ thống Quản lý Tài sản (PMS) và CRM hiện có của bạn. Đánh giá sự tinh vi của AI, đặc biệt là khả năng hỗ trợ ngôn ngữ và khả năng hiểu các truy vấn phức tạp. Ngoài ra, hãy đánh giá mức độ tùy chỉnh có sẵn cho thương hiệu và quy trình làm việc, và đảm bảo nền tảng tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu như GDPR.
Một người quản lý vận hành khách sạn sử dụng công cụ Trải nghiệm Khách hàng AI để hợp lý hóa việc giao tiếp trước khi khách nhận phòng. Hệ thống tự động gửi email chào mừng được cá nhân hóa ba ngày trước khi khách đến, xác nhận chi tiết đặt phòng và cung cấp các nâng cấp trả phí như phòng có tầm nhìn đẹp hoặc nhận phòng sớm. Một ngày trước khi đến, một chatbot AI sẽ gửi tin nhắn văn bản với liên kết để nhận phòng trên di động và trả lời các câu hỏi phổ biến về bãi đậu xe hoặc tiện nghi. Quy trình này giúp giảm khối lượng công việc cho lễ tân và tạo ấn tượng ban đầu thân thiện, đồng thời tạo ra doanh thu phụ trợ thông qua việc bán thêm tự động.
Một vị khách tại một khu nghỉ dưỡng, vào lúc 11 giờ đêm, sử dụng ứng dụng di động của khách sạn để hỏi một trợ lý AI: "Tôi có thể ăn nhẹ ở đâu vào đêm khuya?" AI ngay lập tức cung cấp danh sách các nhà hàng 24 giờ gần đó và thực đơn dịch vụ phòng của khách sạn. Sau đó, vị khách sử dụng cùng một giao diện để đặt dịch vụ phòng và đặt lịch hẹn spa cho ngày hôm sau. Điều này cung cấp dịch vụ tức thì, suốt ngày đêm mà không cần nhân viên, nâng cao sự tiện lợi và hài lòng của khách. Nó cũng ghi lại các yêu cầu dịch vụ bằng kỹ thuật số, cho phép theo dõi và phân tích sở thích của khách tốt hơn.
Văn phòng công ty của một chuỗi khách sạn sử dụng nền tảng AI để phân tích hàng nghìn bài đánh giá trực tuyến và khảo sát sau khi lưu trú từ tất cả các cơ sở của mình. Phân tích cảm xúc của AI xác định các chủ đề tiêu cực lặp đi lặp lại, chẳng hạn như "quy trình nhận phòng chậm" tại một địa điểm cụ thể hoặc "thiết bị phòng tập thể dục lỗi thời" ở nhiều khách sạn. Hệ thống tạo ra một bảng điều khiển với những thông tin chi tiết có thể hành động, cho phép ban quản lý ưu tiên các khoản chi tiêu vốn và đào tạo vận hành ở những nơi cần thiết nhất. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này giúp chuỗi khách sạn cải thiện một cách có hệ thống chất lượng dịch vụ và danh tiếng thương hiệu trên toàn bộ danh mục đầu tư của mình.
Đối với một vị khách quay trở lại, một hệ thống do AI hỗ trợ được tích hợp với các điều khiển trong phòng sẽ tự động cài đặt nhiệt độ, ánh sáng và kênh TV theo sở thích của họ từ lần lưu trú trước. Loa thông minh trong phòng, được cung cấp bởi một AI tập trung vào ngành khách sạn, chào khách bằng tên và đề xuất các hoạt động dựa trên hồ sơ của họ (ví dụ: các điểm tham quan thân thiện với gia đình cho một gia đình, hoặc các quán bar yên tĩnh cho một khách đi công tác). Mức độ siêu cá nhân hóa này tạo ra cảm giác 'như ở nhà', tăng cường đáng kể lòng trung thành của khách và khuyến khích đặt phòng trực tiếp cho các lần lưu trú trong tương lai.
Một vị khách đăng một dòng tweet đề cập đến tài khoản của khách sạn và phàn nàn về máy điều hòa ồn ào. Một công cụ phân tích cảm xúc AI ngay lập tức gắn cờ đề cập tiêu cực và tạo một phiếu yêu cầu ưu tiên cao trong hệ thống bảo trì của khách sạn. Người quản lý lễ tân được cảnh báo và cử một kỹ sư đến phòng của khách trong vòng vài phút. Sau đó, người quản lý theo dõi với khách qua kênh liên lạc ưa thích của họ để xác nhận vấn đề đã được giải quyết. Việc khắc phục dịch vụ chủ động này biến một đánh giá tiêu cực tiềm tàng thành một trải nghiệm tích cực, thể hiện sự quan tâm chu đáo đến khách hàng.
Một người quản lý tiếp thị tại một khách sạn thành phố sử dụng công cụ AI để phân tích dữ liệu khách hàng. Hệ thống xác định một phân khúc khách hàng đã từng đặt dịch vụ spa trước đây. Hai tuần trước kỳ nghỉ sắp tới của họ, AI sẽ tự động gửi cho họ một email được nhắm mục tiêu cung cấp giảm giá 15% cho một gói spa mới. Nó cũng xác định những khách đi công tác ở lại vào giữa tuần và gửi cho họ một thông báo đẩy qua ứng dụng khách sạn về một chương trình khuyến mãi giờ vàng đặc biệt tại quầy bar của khách sạn. Việc tiếp thị được cá nhân hóa và kịp thời này làm tăng việc sử dụng các dịch vụ phụ trợ, thúc đẩy tổng doanh thu trên mỗi phòng có sẵn (RevPAR) của khách sạn.
Công cụ Trải nghiệm Khách hàng AI là các nền tảng phần mềm được thiết kế đặc biệt cho ngành khách sạn để nâng cao và cá nhân hóa toàn bộ hành trình của khách. Chúng sử dụng các công nghệ như trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động hóa giao tiếp, cung cấp dịch vụ hỗ trợ kỹ thuật số 24/7 và phân tích phản hồi của khách. Không giống như phần mềm quản lý khách sạn thông thường, trọng tâm chính của chúng là tương tác trực tiếp, thời gian thực với khách để cải thiện sự hài lòng và xây dựng lòng trung thành.
Việc chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Một hệ thống CRM (Quản lý quan hệ khách hàng) khách sạn tiêu chuẩn chủ yếu tập trung vào việc quản lý dữ liệu khách hàng cho mục đích tiếp thị và bán hàng, chẳng hạn như lịch sử đặt phòng và thông tin liên hệ. Một công cụ Trải nghiệm Khách hàng AI tập trung nhiều hơn vào sự tương tác, thời gian thực trong suốt hành trình thực tế của khách. Trong khi CRM lưu trữ dữ liệu, công cụ Trải nghiệm Khách hàng sử dụng dữ liệu đó, được hỗ trợ bởi AI, để chủ động giao tiếp với khách, thực hiện các yêu cầu và cá nhân hóa kỳ nghỉ của họ ngay khi nó diễn ra. Chúng bổ sung cho nhau: CRM là cơ sở dữ liệu, trong khi công cụ Trải nghiệm Khách hàng là công cụ hành động và tương tác.
Có, các nền tảng Trải nghiệm Khách hàng AI mạnh mẽ được thiết kế với tầm nhìn về ngành khách sạn toàn cầu và thường hỗ trợ nhiều ngôn ngữ. Các mô hình AI của chúng, đặc biệt là chatbot và các công cụ giao tiếp, thường được đào tạo trên các bộ dữ liệu ngôn ngữ đa dạng để hiểu và phản hồi khách quốc tế bằng tiếng mẹ đẻ của họ. Khi chọn một công cụ, điều quan trọng là phải xác minh khả năng ngôn ngữ cụ thể của nó để đảm bảo nó có thể phục vụ cho các nhóm nhân khẩu học chính của khách và cung cấp trải nghiệm liền mạch cho tất cả khách truy cập, bất kể nguồn gốc của họ.
AI cá nhân hóa kỳ nghỉ của khách bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu từ các điểm tiếp xúc khác nhau, chẳng hạn như lịch sử đặt phòng trước đây, các yêu cầu trong khi lưu trú và các sở thích đã nêu. Một mô hình học máy sau đó có thể dự đoán các nhu cầu và sở thích trong tương lai. Ví dụ:
Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này vượt ra ngoài dịch vụ chung chung để tạo ra một trải nghiệm độc đáo và đáng nhớ cho mỗi khách hàng.
