지금 있는 인력으로, 고객 서비스는 줄이지 않고 호텔 인건비를 6–12% 절감하십시오.
HotelCadence는 호텔용 AI 인력 관리 소프트웨어입니다. 기존 데이터를 활용하고, 부서별·시간대별 수요를 예측하고, 고객이 있는 곳에 팀을 배치하는 합법적인 근무표를 작성하여 초과근무와 유휴 시간을 동시에 줄입니다. 고객 서비스는 높게 유지됩니다. 근무표는 먼저 서비스 기준을 충족한 뒤에 비용을 줄이며, 서비스 커버리지는 매월 절감액과 나란히 측정됩니다.
이 차트의 데이터
| 시간 | 필요 인원 | 매니저 예측 | 배치 인원 |
|---|---|---|---|
| 06:00 | 14 | 16 | 16 |
| 07:00 | 22 | 20 | 16 |
| 08:00 | 30 | 24 | 24 |
| 09:00 | 26 | 24 | 24 |
| 10:00 | 20 | 22 | 24 |
| 11:00 | 24 | 22 | 22 |
| 12:00 | 26 | 22 | 22 |
| 13:00 | 20 | 20 | 22 |
| 14:00 | 16 | 18 | 18 |
| 15:00 | 18 | 18 | 18 |
| 16:00 | 24 | 20 | 18 |
| 17:00 | 30 | 24 | 24 |
| 18:00 | 36 | 28 | 28 |
| 19:00 | 38 | 28 | 28 |
| 20:00 | 34 | 26 | 28 |
| 21:00 | 26 | 22 | 22 |
| 22:00 | 18 | 18 | 18 |
| 23:00 | 14 | 16 | 18 |
250객실 규모의 호텔은 감에 의존해 작성한 근무표 때문에 매주 약 ₩800만–1,200만를 잃고 있습니다. 수요를 낮게 잡은 날에는 초과근무가, 높게 잡은 날에는 유휴 유급 시간이 발생합니다. 호텔 인건비 절감 계산기로 귀사의 손실액을 확인하십시오 →
PMS는 내일의 도착 고객을 알고 있습니다. 근무표는 모릅니다.
토요일 근무표는 화요일에 작성됩니다
식음료 매니저는 5일 전에 조식 근무표를 확정합니다. 그런데 목요일 밤에 단체 투어가 80객실을 예약하고, 토요일은 초과근무와 사과로 채워집니다.
데이터는 있습니다. 다만 근무표까지 도달하지 못할 뿐입니다.
호텔리어의 49%가 필요한 데이터에 접근할 수 없다고 답했고, 40%는 연결되지 않은 시스템을 원인으로 꼽았습니다. 도착, 출발, 픽업 데이터는 PMS에 있지만 근무표는 스프레드시트에 있습니다.
부서장 한 명당 매주 3–8시간을 Excel에서 보냅니다
그리고 그 근무표의 바탕이 되는 90일 수동 예측의 오차는 약 28%입니다. 인쇄하기도 전에 이미 틀린 근무표를 만드는 데 그 시간을 쓰고 있는 셈입니다.
연결. 예측. 편성. 입증.
몇 주 안에 가동됩니다. 걷어내거나 교체할 것이 없습니다.
- 1
PMS 연결
OPERA Cloud, Mews 또는 Cloudbeds에 읽기만 하는 보안 연결로 접속하며, 가이드 온보딩을 통해 설정합니다.
- 2
수요 예측
AI가 도착, 출발, 객실 점유율, 식음료 커버 수를 부서별·시간대별로 예측하고 픽업이 변할 때마다 갱신합니다.
- 3
근무표 초안 작성
서비스 기준을 충족하면서 비용이 가장 낮고 기술이 맞는 근무표입니다. AI가 초안을 작성하고 매니저가 승인합니다.
- 4
절감 입증
합의한 기준선 대비 매월 측정합니다. 인건비, 초과근무, 작성 시간, 커버리지.
한 호텔, 하루의 토요일. 근무표를 전환해 보십시오.
같은 수요, 두 개의 근무표. 감에 의존한 근무표와 수요에 맞춘 근무표를 전환해 보십시오. 주황색 선이 PMS가 이미 알고 있던 수요입니다.
PMS 데이터의 혼란에서 오늘 밤의 근무표까지
모든 것을 한눈에
PMS 데이터 인사이트. Opera Cloud, Mews, Cloudbeds를 아우르는 하나의 실시간 화면에서 객실 점유율, 픽업, RevPAR, 판매 객실당 인건비를 15분마다 갱신하여 확인합니다.
PMS 데이터 인사이트 →다가올 수요를 미리 파악
AI 수요 예측. 시간대별·부서별 예측으로 90일 스프레드시트 예측 대비 예측 오차를 약 20%포인트 줄입니다.
AI 수요 예측 →대표 제품수요 곡선에 맞춘 인력 배치
AI 근무 편성. 예측을 바탕으로 비용이 가장 낮고 기술이 맞는 근무표를 작성합니다. 인건비 6–12% 절감, 매니저의 통제권은 그대로 유지됩니다.
AI 근무 편성 →숫자가 먼저입니다. 고객명은 요청 시 공개합니다.
“근무표를 두고 다투는 일이 없어졌습니다. 예측이 화면에 있고 근무표가 그 예측을 따르며, 첫 분기에 초과근무가 18% 줄었습니다.”
채용으로는 해결할 수 없습니다. 근무 편성으로는 가능합니다.
APAC에서는 신규 호텔 객실 430,000실이 문을 열고 있는 반면, 여행 & 관광 산업은 2035년까지 860만 명의 인력 부족(WTTC)이 예상됩니다. 채용할 수 없는 인력은 이미 급여를 지급하고 있는 시간에서 찾아야 합니다.
예산 주기를 한 번 미룰 때마다 250객실 호텔은 ₩4억 이상을 회수하지 못한 채 남깁니다. APAC 호텔 인건비 통계 보기 →
이 차트의 데이터
| 시장 | 부족 인력(백만 명) |
|---|---|
| China (all sectors) | 16.9 |
| India (all sectors) | 11 |
| Hospitality, global | 8.6 |
모든 운영 이사가 가장 먼저 묻는 질문
HotelCadence가 기존 PMS를 대체합니까?
아닙니다. HotelCadence는 Oracle OPERA Cloud, Mews 또는 Cloudbeds 위에서 작동하는 인텔리전스 계층입니다. 읽기만 하는 보안 연결을 통해 예약, 도착, 출발, 객실 점유율을 가져와 시간대별 수요 예측과 근무표로 전환합니다. HotelCadence는 PMS의 어떤 것도 변경하지 않습니다.
OPERA Cloud, Mews, Cloudbeds와의 설정에는 얼마나 걸립니까?
OPERA Cloud, Mews, Cloudbeds는 제품 내 안내에 따라 설정하며 연결됩니다. 관리자가 읽기만 하는 연결을 켜면 플랫폼이 최대 2년치 과거 데이터를 기준으로 예측을 보정합니다.
인건비를 줄이면 고객 서비스 점수가 떨어지지 않습니까?
옵티마이저는 먼저 서비스 기준에 맞춰 편성한 뒤 비용을 최소화합니다. 한산한 오전에서 체크인 피크로 시간을 옮기고, 바쁜 교대는 그대로 둡니다. 모든 도입 프로젝트는 합의한 기준선 대비 인건비와 서비스 커버리지를 모두 측정합니다.
HotelCadence에는 어떤 데이터 접근 권한이 필요합니까?
PMS(예약, 도착/출발, 객실 점유율, 요금 및 세그먼트 데이터)를 읽기만 하는 보안 연결과, 필요한 경우 POS 커버 수입니다. 예측이나 근무 편성에 고객 개인정보는 필요하지 않습니다.
ROI는 어떻게 측정합니까?
가동 전에 기준선을 합의합니다. 판매 객실당 인건비, 초과근무 시간, 근무표 작성 시간, 서비스 커버리지입니다. 매월 같은 수치를 기준선 대비 측정하여 보고하며, 절감이 없다면 그것도 그대로 보입니다.
30분 통화 한 번으로 귀사의 인건비 격차를 확인하십시오.
사전에 읽기 전용 PMS 접근 권한을 공유해 주시면 데모는 귀사의 실제 객실 점유율 데이터로 진행됩니다. 협업 여부와 관계없이 격차에 대한 서면 추정치를 받아 보실 수 있습니다.
“첫 분기 안에 근무표 작성 시간이 주당 5시간에서 40분으로 줄었습니다.”