用现有团队将酒店人力成本降低 6–12%，且不削减宾客服务。
HotelCadence 是面向酒店的 AI 人力管理软件：充分利用您现有的数据，按部门、按小时预测需求，并生成合规排班，把团队安排在宾客出现的时段，让加班与闲置工时同步下降。宾客服务保持高水准：排班先满足您的服务标准，再压缩成本，而且服务覆盖率每月与节省金额并列衡量。
图表背后的数据
| 小时 | 所需人手 | 经理预测 | 排班人数 |
|---|---|---|---|
| 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 |
一家 250 间客房的酒店，因凭经验排班而每周流失约 4.3 万至 6.5 万元人民币：需求被低估的日子付加班费，需求被高估的日子付闲置工时。在酒店人力节省计算器里看看这对您意味着多少成本 →
您的 PMS 知道明天的到店人数，您的排班表却不知道。
周六的排班表在周二就定了
餐饮经理提前五天锁定早餐班次，周四晚上一个旅行团订了 80 间客房，于是周六只能靠加班和道歉撑过去。
数据是有的，只是从未进入排班表。
49% 的酒店从业者表示无法获取所需数据；40% 归咎于系统彼此割裂。到店、离店和订房进度都在 PMS 里，而排班表却是一张电子表格。
每位部门主管每周在 Excel 上花 3–8 小时
而排班所依据的 90 天手工预测误差约为 28%，所以这些时间花在制作一份印出来之前就已经错了的排班表上。
连接。预测。排班。验证。
数周即可上线。无需推倒重来。
- 1
连接您的 PMS
OPERA Cloud、Mews 或 Cloudbeds，通过一条只读取数据的安全连接，在引导式上线流程中完成设置。
- 2
预测需求
AI 按部门、按小时预测到店、离店、入住率和餐位数，并随订房进度变化而刷新。
- 3
生成排班草案
在仍能达到服务标准的前提下，成本最低、技能匹配的排班表。AI 起草，经理审批。
- 4
验证节省
每月对照双方约定的基准衡量：人力成本、加班、排班耗时、覆盖率。
数字先行。客户名称可应要求提供。
“我们不再为排班争论了。预测就在屏幕上，排班表跟着预测走，第一个季度加班就下降了 18%。”
靠招聘走不出困境，靠排班可以。
亚太地区正在新增 43 万间酒店客房，而旅游业预计到 2035 年将面临 860 万劳动力缺口（WTTC）。招不到的人手，只能从您已经支付的工时中找回来。
每多等一个预算周期，一家 250 间客房的酒店就有 216 万元人民币以上无法收回。查看亚太酒店人力统计数据 →
图表背后的数据
| 市场 | 缺口（百万） |
|---|---|
| China (all sectors) | 16.9 |
| India (all sectors) | 11 |
| Hospitality, global | 8.6 |
每位运营总监最先问的几个问题
HotelCadence 会取代我们的 PMS 吗？
不会。HotelCadence 是建立在 Oracle OPERA Cloud、Mews 或 Cloudbeds 之上的智能层。它通过一条只读取数据的安全连接读取预订、到店、离店和入住率数据，并将其转化为按小时的需求预测和排班表。HotelCadence 从不更改您物业管理系统中的任何内容。
与 OPERA Cloud、Mews 或 Cloudbeds 对接需要多长时间？
OPERA Cloud、Mews 和 Cloudbeds 都通过产品内的引导式设置连接：您的管理员开启一条只读取数据的连接，平台随即基于您最多两年的历史数据校准预测。
削减人力成本后，宾客服务评分会下降吗？
优化器先按您的服务标准排班，再将成本降到最低：它把工时从空闲的早晨调到入住高峰，繁忙班次保持原样。每个项目都对照约定基准同时衡量人力成本和服务覆盖率。
HotelCadence 需要哪些数据访问权限？
一条只读取您物业管理系统数据的安全连接（预订、到店/离店、入住率、房价和细分市场数据），以及必要时的 POS 餐位数据。预测和排班均不需要宾客个人数据。
投资回报如何衡量？
上线前我们约定一个基准：每间入住客房的人力成本、加班工时、排班耗时和服务覆盖率。此后每月您都会收到对照该基准衡量的同一组数字，如果节省没有实现，您同样能看到。
一通 30 分钟的通话，找出您的人力成本缺口。
事先提供您物业管理系统的只读访问权限，演示即可基于您自己的入住率数据进行；无论最终是否合作，您都会拿到一份书面的缺口估算。
“第一个季度内，每周的排班制作时间从五小时缩短到了四十分钟。”